Moving Average Filter Design In Matlab

Moving Average Function resultmovingmean (data, window, redup, option) menghitung rata-rata pergerakan terpusat data matriks data dengan menggunakan ukuran jendela yang ditentukan di jendela dalam dimensi redup, dengan menggunakan algoritma yang ditentukan pada opsi. Dim dan pilihan adalah input opsional dan akan default ke 1. Dim dan pilihan input opsional bisa dilewati sama sekali atau bisa diganti dengan a. Misalnya movingmean (data, window) akan memberikan hasil yang sama seperti movingmean (data, window, 1,1) atau movingmean (data, window ,, 1). Ukuran dan dimensi matriks data input hanya dibatasi oleh ukuran matriks maksimum untuk platform Anda. Jendela harus berupa bilangan bulat dan harus ganjil. Jika jendela bahkan kemudian dibulatkan ke angka ganjil lebih rendah berikutnya. Fungsi menghitung rata-rata bergerak yang menggabungkan titik pusat dan (jendela-1) 2 elemen sebelum dan sesudah dalam dimensi yang ditentukan. Di tepi matriks jumlah elemen sebelum atau sesudah dikurangi sehingga ukuran jendela sebenarnya kurang dari jendela yang ditentukan. Fungsi dibagi menjadi dua bagian, algoritma 1d-2d dan algoritma 3d. Hal ini dilakukan untuk mengoptimalkan kecepatan solusi, terutama pada matriks yang lebih kecil (yaitu 1000 x 1). Selanjutnya, beberapa algoritma yang berbeda dengan masalah 1d-2d dan 3d disediakan seperti pada kasus-kasus tertentu algoritma default bukan yang tercepat. Hal ini biasanya terjadi bila matriksnya sangat lebar (yaitu 100 x 100000 atau 10 x 1000 x 1000) dan rata-rata bergerak dihitung dalam dimensi yang lebih pendek. Ukuran dimana algoritma default lebih lambat akan tergantung pada komputer. MATLAB 7.8 (R2009a) Tag untuk File Ini Silakan login untuk memberi tag pada file. Silahkan masuk untuk menambahkan komentar atau rating. Komentar dan Peringkat (8) Fungsi ini berkaitan dengan berakhirnya dengan memotong bagian trailing atau leading window dan beralih ke moving average yang mengarah atau berlawanan daripada yang terpusat. Untuk mengikuti contoh yang Anda berikan dalam komentar Anda jika ukuran jendela adalah 3 maka di tengah 1, data rata-rata fungsi dari titik 1 dan 2 di pusat 2 poin 1, 2, dan 3 rata-rata berada di pusat 9 Poin 8, 9, dan 10 dirata-ratakan dan di pusat 10 (misalkan vektor memiliki 10 entri) poin 9 dan 10 dirata-ratakan. Bagaimana cara kerja movingmean dengan ujungnya Apakah mulai dengan ukuran jendela yang hanya mencakup titik 1 pada 1, maka 3 poin pada titik 2, kemudian bertambah ukuran jendela sampai ukuran jendela ditentukan pada masukan fungsi. Bagus dan sederhana. Terima kasih. Pekerjaan bagus Sangat berguna seperti kata Stephan Wolf. Hanya apa yang saya cari. Rata-rata bergerak terpusat yang mampu bekerja dalam plot di atas keseluruhan lebar, tanpa harus mencari ukuran jendela filter dan menggerakkan awal. Great Mempercepat laju rekayasa dan sains MathWorks adalah pengembang perangkat lunak komputasi matematika terkemuka untuk insinyur dan ilmuwan. Filter Rata-Rata (MA filter) Loading. Filter rata-rata bergerak adalah filter Low Pass FIR (Finite Impulse Response) sederhana yang biasa digunakan untuk merapikan rangkaian datafile sampel. Diperlukan M sampel input sekaligus dan mengambil rata-rata sampel M tersebut dan menghasilkan satu titik keluaran. Ini adalah struktur LPF (Low Pass Filter) yang sangat sederhana yang berguna bagi ilmuwan dan insinyur untuk menyaring komponen bising yang tidak diinginkan dari data yang dimaksud. Seiring bertambahnya panjang filter (parameter M) kelancaran output meningkat, sedangkan transisi tajam pada data menjadi semakin tumpul. Ini menyiratkan bahwa filter ini memiliki respons domain waktu yang sangat baik namun respons frekuensinya buruk. Filter MA melakukan tiga fungsi penting: 1) Mengambil titik masukan M, menghitung rata-rata titik M tersebut dan menghasilkan titik keluaran tunggal 2) Karena perhitungan perhitungan yang dilakukan. Filter memperkenalkan jumlah penundaan yang pasti 3) Filter bertindak sebagai Low Pass Filter (dengan respons domain frekuensi yang buruk dan respons domain waktu yang baik). Matlab Code: Kode matlab berikut mensimulasikan respon domain waktu dari M-point Moving Average filter dan juga merencanakan respons frekuensi untuk berbagai panjang filter. Time Domain Response: Pada plot pertama, kita memiliki input yang masuk ke moving average filter. Masukannya berisik dan tujuan kami adalah mengurangi kebisingan. Angka berikutnya adalah respon output dari filter Moving Average 3-point. Dapat disimpulkan dari gambar bahwa filter Moving Average 3-point tidak banyak membantu dalam menyaring noise. Kami meningkatkan keran filter menjadi 51 poin dan kita dapat melihat bahwa noise pada output telah berkurang banyak, yang digambarkan pada gambar berikutnya. Kami meningkatkan keran lebih jauh ke 101 dan 501 dan kita dapat mengamati bahkan - meski suaranya hampir nol, transisinya menjadi tumpul secara drastis (mengamati lereng di kedua sisi sinyal dan membandingkannya dengan transisi dinding bata yang ideal di Masukan kami). Respon Frekuensi: Dari respons frekuensi dapat dikatakan bahwa roll-off sangat lambat dan redaman pita stop tidak baik. Mengingat redaman band stop ini, jelas, filter rata-rata bergerak tidak bisa memisahkan satu pita frekuensi dari yang lain. Seperti kita ketahui bahwa kinerja yang baik dalam domain waktu menghasilkan kinerja yang buruk dalam domain frekuensi, dan sebaliknya. Singkatnya, rata-rata bergerak adalah filter pemulusan yang sangat baik (tindakan dalam domain waktu), namun filter low-pass yang sangat buruk (tindakan di domain frekuensi) Tautan Eksternal: Buku yang Disarankan: Sidebar Utama harus menghitung pergerakan Rata-rata di atas rangkaian data, dalam satu untuk loop. Saya harus mendapatkan rata-rata bergerak selama N9 hari. Komputasi Im array adalah 4 seri dari 365 nilai (M), yang merupakan nilai rata-rata dari seperangkat data lainnya. Saya ingin merencanakan nilai rata-rata data saya dengan rata-rata bergerak dalam satu plot. Aku googled sedikit tentang bergerak rata-rata dan perintah konv dan menemukan sesuatu yang saya mencoba menerapkan dalam kode saya .: Jadi pada dasarnya, saya menghitung maksud saya dan plot dengan moving average (salah). Aku mengambil nilai wts langsung dari situs mathworks, jadi itu tidak benar. (Sumber: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimateation. html) Masalah saya adalah, saya tidak mengerti apa ini. Bisakah ada yang menjelaskan Jika ada kaitannya dengan bobot nilai: itu tidak benar dalam kasus ini. Semua nilai tertimbang sama. Dan jika saya melakukan ini sepenuhnya salah, bisakah saya mendapatkan pertolongan dengan itu Terima kasih yang tulus. Tanya 23 September 19:05 Menggunakan konv adalah cara terbaik untuk menerapkan moving average. Dalam kode yang Anda gunakan, wts adalah berapa banyak Anda menimbang setiap nilai (seperti yang Anda duga). Jumlah vektor itu harus selalu sama dengan satu. Jika Anda ingin memberi bobot pada setiap nilai secara merata dan lakukan filter bergerak N ukuran maka Anda ingin melakukannya Dengan menggunakan argumen valid dalam konv akan menghasilkan nilai lebih sedikit pada Ms daripada yang Anda miliki di M. Gunakan sama jika Anda tidak keberatan dengan efek dari Nol padding Jika Anda memiliki toolbox pemrosesan sinyal, Anda dapat menggunakan cconv jika Anda ingin mencoba moving average melingkar. Sesuatu seperti Anda harus membaca dokumentasi conv dan cconv untuk informasi lebih lanjut jika Anda belum melakukannya. Anda dapat menggunakan filter untuk menemukan rata-rata yang sedang berjalan tanpa menggunakan for loop. Contoh ini menemukan rata-rata arus dari vektor 16 elemen, dengan menggunakan ukuran jendela 5. 2) mulus sebagai bagian dari Toolbox Kurva Fitting (yang tersedia dalam banyak kasus) yy smooth (y) menghaluskan data pada vektor kolom Y menggunakan filter rata-rata bergerak. Hasil dikembalikan pada vektor kolom yy. Rentang default untuk moving average adalah 5.