Matlab Liikkuva Keskiarvo Array

Minulla on vektori ja haluan laskea sen liukuvan keskiarvon käyttäen leveysikkunaa 5. Esimerkiksi, jos kyseinen vektori on 1,2,3,4,5,6,7,8 then. the ensimmäinen tuloksena olevan vektorin tulo olisi kaikkien 1, 2, 3, 4, 5 ja 15 merkintöjen summa, eli 15. tuloksena olevan vektorin toisesta merkinnästä tulee olla kaikkien 2.3,4,5, 20. Lopulta tuloksena oleva vektori on 15,20,25,30. Kuinka voin tehdä sen. Konfunktion toiminta on aivan kadulla. Kolme vastausta, kolme eri menetelmää Tässä on nopea vertailuarvo eri panoskokoja, kiinteä ikkuna Leveys 5 käyttäen timeit vapaasti pilata reikiä siinä kommentit, jos luulet, että sitä on hienostunut. conv nousee nopein lähestymistapa se on noin kaksi kertaa niin nopeasti kuin kolikon lähestymistapa suodattimen ja noin neljä kertaa niin nopeasti kuin Luis Mendo s lähestymistapa cumsum. Here on toinen vertailu kiinteä panos koko 1e4 eri ikkunan leveydet Tässä Luis Mendo s cumsum lähestymistapa syntyy selkeä voittaja, koska sen monimutkaisuus on ensisijaisesti Jota hallitsee pituus syötteen ja ei ole herkkä leveydelle ikkunasta. Voit yhteenveto, sinun pitäisi. käytä conv lähestymistapa jos ikkuna on suhteellisen pieni. käytä cumsum lähestymistapa jos ikkuna on suhteellisen suuri. Koodi benchmarks. I Täytyy laskea liikkuva keskiarvo datasarjan yli, silmukan sisällä minun täytyy saada liikkuva keskiarvo N: n 9 päivän aikana. Taulukko I m laskentaan on 4 sarja 365 arvosta M, jotka ovat itse toisen datajoukon keskiarvot Haluan piirtää tietojani keskiarvot yhdellä tontilla liikkuvassa keskiarvossa. I googleni hieman liikkuvista keskiarvoista ja conv-komennosta ja löysin jotain, mitä yritin toteuttaa koodini. On pohjimmiltaan lasken keskiarvoani ja piirtäisin sen Väärällä liikkuvalla keskiarvolla otin wts-arvon pois mathworks-sivustosta, joten se on väärä lähde. Minun ongelmani on kuitenkin, että en ymmärrä, mitä tämä wts on. Voisiko joku selittää, jos sillä on jotain tekemistä arvojen painojen kanssa joka on virheellinen tässä tapauksessa Kaikki valu Ja jos teen tätä täysin väärin, voisinko auttaa minua. Minun vilpittömimmät kiitokset. sammas 23 syyskuu 19 klo 19 05.Käyttäminen conv on erinomainen tapa toteuttaa liikkuvan keskiarvon Käytät, wts on kuinka paljon punnittelet jokaista arvoa, kun olet arvannut, että kyseisen vektorin summa olisi aina yhtä suuri kuin yksi Jos haluat painottaa jokaista arvoa tasaisesti ja tehdä koon N liikkuvan suodattimen, niin haluaisit tehdä sen. Käyttämällä Valid-argumentti konvoluutiossa johtaa vähäisempään arvoon Ms: ssä kuin M: llä Käytä samaa, jos et pidä nollatäytön vaikutuksia Jos sinulla on signaalinkäsittelylaatikko, voit käyttää cconv: tä, jos haluat kokeilla ympyränmuotoista liukuvaa keskiarvoa Jotain Like. You lukea conv ja cconv dokumentaatiota lisätietoja, jos et ole jo olemassa. Voit käyttää suodatinta löytääksesi juoksevan keskiarvon käyttämättä silmukkaa Tämä esimerkki etsii 16-elementti-vektorin juoksevan keskiarvon ikkunan koon mukaan 5.2 sileä osa Curve Fitting Toolboxia Joka on käytettävissä useimmissa tapauksissa. yy sileä y sileä tiedot sarakevektorissa y liikuttavan keskimääräisen suodattimen avulla Tulokset palautetaan sarakevektoriin yy Oletusvälin liikkuva keskiarvo on 5.29 syyskuu 2013. Keskimääräinen siirto convolution. What On liukuva keskiarvo ja mikä on hyvä. Kuinka siirrät keskiarvoa käyttämällä konvoluutiota. Siirtyminen keskimäärin on yksinkertainen operaatio, jota käytetään yleensä häiritsemään signaalin kohinaa. Jokaisen pisteen arvo asetetaan sen lähialueiden arvojen keskiarvoon. Kaava. Tässä x on tulo ja y on lähtösignaali, kun ikkunan koko on w, jonka pitäisi olla outoa. Edellä oleva kaava kuvaa symmetristä toimintaa, näytteet otetaan todellisesta pisteestä molemmilta puolilta. todellinen elämän esimerkki Piste, jolle ikkuna on asetettu, on punainen. Arvot x ulkopuolella oletetaan olevan nollia. Voit katsella ja nähdä liikkuvien keskiarvojen vaikutuksia tarkastelemalla tätä interaktiivista esittelyä. Miten tehdä se konvoluutiolla. voit ha laskee yksinkertaisen liukuvan keskiarvon, on sama kuin konvoluutio molemmissa tapauksissa ikkunan liukuu pitkin signaalia ja elementit ikkunassa on yhteenveto Joten yrittää tehdä sama asia käyttämällä convolution Käytä seuraavia parametreja. Haluttu lähtö on. Ensimmäinen lähestymistapa, yritämme kokeilla mitä saamme kaventamalla x-signaalia seuraavalla k-ytimellä. Lähtö on täsmälleen kolme kertaa odotettua suurempi. Voidaan myös nähdä, että lähtöarvot ovat yhteenveto ikkunan kolme elementtiä, koska konvoluution aikana ikkuna liukuu pitkin, kaikki sen elementit kerrotaan yhdellä ja tiivistetään sitten. yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x. Jos halutut y: n arvot tuotetaan jaetaan 3.By kaava sisältää divisioonan. Mutta ei ole optimaalista tehdä jakoa konvoluutiossa Tässä tulee ajatus Järjestämme siis seuraavan k-ytimen. Näin saadaan haluttu tuotos. Yleensä, jos haluamme tehdä liikkuvaa keskiarvoa konvoluutiolla, jonka ikkuna on w, käytämme seuraavaa k-kerneliä. Yksinkertainen toiminto liikkuva keskiarvo on. Esimerkiksi käyttö on.