Moving Average Implementierung Matlab

Erstellt am Mittwoch, den 08. Oktober 2008 um 20 04 Letzte Aktualisierung am Donnerstag, den 14. März 2013 01 29 Geschrieben von Batuhan Osmanoglu Hits 41558.Moving Average In Matlab. Often Ich finde mich in der Notwendigkeit der Mittelung der Daten, die ich habe, um das Rauschen ein wenig zu reduzieren Ich schrieb paar Funktionen, um genau das zu tun, was ich will, aber Matlab s eingebaute Filterfunktion funktioniert auch ziemlich gut Hier lyrics ich über 1D und 2D Mittelwertbildung von data.1D Filter kann mit der Filterfunktion realisiert werden Die Filterfunktion benötigt mindestens Drei Eingabeparameter der Zählerkoeffizient für den Filter b, den Nennerkoeffizienten für den Filter a und die Daten X natürlich. Ein laufender Durchschnittsfilter kann einfach durch. Für 2D Daten definiert werden, können wir die Matlab s filter2 Funktion verwenden Für weitere Informationen Auf, wie der Filter funktioniert, können Sie type. Here ist eine schnelle und schmutzige Implementierung eines 16 von 16 gleitenden durchschnittlichen Filter Zuerst müssen wir den Filter definieren Da alles, was wir wollen, gleicher Beitrag aller Nachbarn ist, können wir einfach die Funktion verwenden Teilen Sie alles mit 256 16 16 ab, da wir nicht die allgemeine Amplitude des Signals ändern wollen. Um den Filter anzuwenden, können wir einfach folgendes sagen. Below sind die Ergebnisse für die Phase eines SAR-Interferogramms In diesem Fall liegt der Bereich in der Y-Achse Und Azimut ist auf X-Achse abgebildet Der Filter war 4 Pixel breit in Range und 16 Pixel breit in Azimuth. I im Wesentlichen haben eine Reihe von Werten wie diese. Das oben genannte Array ist vereinfacht, ich m sammeln 1 Wert pro Millisekunde in meinem realen Code und Ich muss die Ausgabe auf einem Algorithmus verarbeiten, den ich geschrieben habe, um den nächstgelegenen Peak vor einem Zeitpunkt zu finden Meine Logik scheitert, weil in meinem Beispiel oben 0 36 der echte Peak ist, aber mein Algorithmus würde nach hinten schauen und die letzte Nummer 0 sehen 25 als die Spitze, da es eine Abnahme auf 0 24 vor it. Das Ziel ist es, diese Werte zu nehmen und wenden Sie einen Algorithmus an sie, die sie ein bisschen glätten wird, so dass ich mehr lineare Werte, dh ich möchte meine Ergebnisse zu sein Curvy, nicht jaggedy. Ich wurde gesagt, um einen exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Filter auf meine Werte anzuwenden Wie kann ich das tun Es ist wirklich schwer für mich, mathematische Gleichungen zu lesen, ich beschäftige mich viel besser mit Code. Wie verarbeite ich Werte in meinem Array , Die Anwendung einer exponentiellen gleitenden durchschnittlichen Berechnung, um sie auch out. asked Feb 8 12 um 20 27. Um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, müssen Sie einen Zustand um und Sie benötigen einen Tuning-Parameter Dies erfordert eine kleine Klasse vorausgesetzt, Sie verwenden Java 5 oder später. Instantiate mit dem Zerfall Parameter, den Sie tun möchten, sollte die Abstimmung zwischen 0 und 1 und dann verwenden Sie durchschnittlich zu filtern. Wenn das Lesen einer Seite auf einige mathmatischen Wiederholung, alles, was Sie wirklich wissen müssen, wenn es in Code ist, dass Mathematiker Ich schreibe Indizes in Arrays und Sequenzen mit Indizes. Sie haben auch ein paar andere Notationen, was nicht hilft. Aber das EMA ist ziemlich einfach, da man sich nur an einen alten Wert erinnern muss, ohne dass es keine komplizierten Zustand Arrays erforderlich ist 20 42. TKKocheran Ziemlich viel isn t es nett, wenn es einfach sein kann Wenn man mit einer neuen Sequenz beginnt, bekomme ich einen neuen Mittelwert. Beachten Sie, dass die ersten Begriffe in der gemittelten Sequenz ein bisschen wegen der Grenzeffekte springen, aber man bekommt diese Mit anderen gleitenden Durchschnitten auch Allerdings ist ein guter Vorteil, dass man die gleitende durchschnittliche Logik in den Mittelalter einpacken und experimentieren kann, ohne den Rest deines Programms zu stören. Donal Fellows Feb 9 12 bei 0 06.Ich habe eine harte Zeit, dein zu verstehen Fragen, aber ich werde versuchen, irgendwie zu antworten.1 Wenn dein Algorithmus 0 25 anstelle von 0 36 gefunden hat, dann ist es falsch Es ist falsch, weil es eine monotone Zunahme oder Abnahme annimmt, die immer aufsteigt oder immer hinuntergeht, es sei denn du durchschnittlich ALL Ihre Daten, Ihre Daten Punkte --- wie Sie sie vorstellen --- sind nichtlinear Wenn Sie wirklich wollen, um den maximalen Wert zwischen zwei Punkten in der Zeit zu finden, dann schneiden Sie Ihr Array von tmin zu tmax und finden Sie die max von diesem subarray.2 Nun ist das Konzept der gleitenden Durchschnitte sehr einfach vorstellen, dass ich die folgende Liste habe 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Ich kann es glatt machen, indem ich den Durchschnitt von zwei Zahlen 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Beachten Sie, dass die erste Zahl ist der Durchschnitt von 1 5 und 1 4 Sekunden und erste Zahlen die zweite neue Liste ist der Durchschnitt von 1 4 und 1 5 dritte und zweite alte Liste der dritten neuen Liste der Durchschnitt von 1 5 und 1 4 vierte und dritte, und so weiter hätte ich es Zeitraum drei oder vier, oder n Hinweis, wie die Daten ist viel glatter Ein guter Weg, um gleitende Durchschnitte bei der Arbeit zu sehen ist, um Google Finance zu gehen, wählen Sie eine Aktie versuchen Tesla Motors Ziemlich flüchtige TSLA und klicken Sie auf technische an der Unterseite des Diagramms Wählen Sie Moving Average mit einem bestimmten Zeitraum und Exponential gleitenden Durchschnitt, um ihre Unterschiede zu vergleichen. Exponential gleitenden Durchschnitt ist nur eine weitere Ausarbeitung dieser, aber gewichtet die älteren Daten weniger als die neuen Daten Dies ist ein Weg, um die Glättung nach hinten vorzubereiten Lesen Sie bitte die Wikipedia-Eintrag. So, das ist mehr ein Kommentar als eine Antwort, aber die kleine Kommentar-Box war nur zu winzigen Viel Glück. Wenn Sie haben Probleme mit der Mathematik, Sie Könnte mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt statt exponentiell gehen Also die Ausgabe, die du bekommst, wäre die letzten x Begriffe geteilt durch x Ungetestete Pseudocode. Hinweis, dass du die Start - und Endteile der Daten behandeln musst, da du deutlich den letzten Durchschnitt haben kannst 5 Begriffe, wenn Sie auf Ihrem 2. Datenpunkt sind Auch gibt es effizientere Möglichkeiten zur Berechnung dieser gleitenden durchschnittlichen Summe Summe - älteste neueste, aber dies ist, um das Konzept, was s passiert über. Erwerben 8. Februar 12 um 20 41.I Notwendigkeit, einen gleitenden Durchschnitt über eine Datenreihe zu berechnen, innerhalb einer for-Schleife muss ich den gleitenden Durchschnitt über N 9 Tage erhalten. Das Array I m, das in 1 ist, ist 4 Serie von 365 Werten M, die selbst Mittelwerte eines anderen Satzes von Daten sind Ich möchte die Mittelwerte meiner Daten mit dem gleitenden Durchschnitt in einer Handlung zeichnen. Ich googelte ein bisschen über bewegte Durchschnitte und den Conv-Befehl und fand etwas, was ich versucht habe, in meinem Code zu implementieren. So grundsätzlich berechne ich meinen Mittel und plot es Mit einem falschen gleitenden Durchschnitt habe ich den WTS-Wert direkt von der Mathworks-Website, so dass ist falsche Quelle Mein Problem aber ist, dass ich nicht verstehen, was diese wts ist Könnte jemand erklären Wenn es etwas mit den Gewichten der Werte zu tun hat Das ist in diesem Fall ungültig Alle Werte sind gleich gewichtet. Und wenn ich das ganz falsch mache, könnte ich etwas Hilfe mit ihm bekommen. Mein aufrichtiger Dank. Schicht Sep 23 14 am 19 05.Using conv ist eine hervorragende Möglichkeit zu implementieren Ein gleitender Durchschnitt In dem Code, den Sie verwenden, ist wts, wie viel Sie jeden Wert wiegen, wie Sie erraten, die Summe von diesem Vektor sollte immer gleich eins sein Wenn Sie möchten, um jeden Wert gleichmäßig Gewicht und machen Sie eine Größe N bewegten Filter dann Sie Würde es tun wollen. Um das gültige Argument in conv wird dazu führen, dass mit weniger Werten in Ms als Sie in M ​​verwenden, wenn Sie don t mind die Auswirkungen der Null-Polsterung Wenn Sie die Signalverarbeitung Toolbox können Sie cconv verwenden, wenn Sie wollen Um einen kreisförmigen gleitenden Durchschnitt zu versuchen Etwas wie. Sie sollten die conv und cconv Dokumentation für weitere Informationen lesen, wenn Sie bereits t bereits. Sie können Filter verwenden, um einen laufenden Durchschnitt zu finden, ohne eine for-Schleife zu verwenden Dieses Beispiel findet den laufenden Durchschnitt eines 16- Element-Vektor, mit einer Fenstergröße von 5,2 glatt als Teil der Curve Fitting Toolbox, die in den meisten Fällen verfügbar ist. yy glatt y glättet die Daten in der Spalte Vektor y mit einem gleitenden Durchschnitt Filter Ergebnisse werden in der Spalte Vektor yy zurückgegeben Der Standard Spanne für den gleitenden Durchschnitt ist 5.