Moving Average Filter In Matlab

Download movAv m ver também movAv2 - uma versão atualizada permitindo a ponderação. Descrição Matlab inclui funções chamadas movavg e tsmovavg séries temporais média móvel na Financial Toolbox, movAv é projetado para replicar a funcionalidade básica destes O código aqui fornece um bom exemplo de gestão Índices dentro de loops, o que pode ser confuso para começar com eu ve deliberadamente mantido o código curto e simples para manter esse processo clear. movAv executa uma média móvel simples que pode ser usado para recuperar dados ruidosos em algumas situações Ele funciona tomando uma média Da entrada y sobre uma janela de tempo deslizante, cujo tamanho é especificado por n Quanto maior for n, maior a quantidade de suavização do efeito de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada y e efetivamente bem, tipo de cria Um filtro de freqüência de passagem baixa - veja a seção de exemplos e considerações. Como a quantidade de suavização fornecida por cada valor de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada, sempre vale a pena Testando diferentes valores para ver o que é apropriado Lembre-se também que n pontos são perdidos em cada média se n é 100, os primeiros 99 pontos do vetor de entrada não contêm dados suficientes para uma média 100pt Isso pode ser evitado um pouco por empilhamento de médias, Exemplo, o código eo gráfico abaixo comparam um número de diferentes médias de janela de comprimento Observe como liso 10 10pt é comparado a um único 20pt média Em ambos os casos 20 pontos de dados são perdidos no total. Criar xaxis x 1 0 01 5 Gerar ruído noiseReps 4 ruído repmat randn 1, ceil numel x ruídoReps, noiseReps, 1 ruído remodelar ruído, 1, comprimento ruído noiseReps gerar ruído ydata y exp x 10 ruído 1 comprimento x Perfrom médias y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y, 20 20 pt y5 movAv y, 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt Figura de plotagem x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Dados, média móvel 10pt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y título Comparação de médias móveis. movAv m função de execução de código de saída movAv y, n A primeira linha define o nome da função s, entradas e saídas A entrada X deve ser um vetor de dados para realizar a média em, n deve ser o número de pontos a realizar a média sobre a saída conterá os dados médios retornados pela função Prealocar a saída de saída NaN 1, numel y Encontrar ponto médio de n round midPoint N 2 O trabalho principal da função é feito no loop for, mas antes de iniciar duas coisas são preparadas Fir A saída é pré-alocada como NaNs, isso serviu dois propósitos Em primeiro lugar preallocation é geralmente boa prática, uma vez que reduz a memória malabarismo Matlab tem que fazer, em segundo lugar, torna muito fácil de colocar a média de dados em uma saída do mesmo tamanho como O vetor de entrada Isso significa que o mesmo xaxis pode ser usado posteriormente para ambos, o que é conveniente para plotar, alternativamente os NaNs podem ser removidos posteriormente em uma linha de saída de saída de código. O midPoint variável será usado para alinhar os dados no vetor de saída Se n 10, 10 pontos serão perdidos porque, para os primeiros 9 pontos do vetor de entrada, não há dados suficientes para tomar uma média de 10 pontos Como a saída será menor que a entrada, ela precisa ser alinhada corretamente Ser usada para que uma quantidade igual de dados seja perdida no início e no fim ea entrada é mantida alinhada com a saída pelos buffers NaN criados quando a saída de pré-alocação é. Saída média MidPoint mean yab end No loop for, uma média é tomada sobre cada segmento consecutivo da entrada O loop será executado para a que é definido como 1 até o comprimento da entrada y, menos os dados que serão perdidos n If A entrada é de 100 pontos de comprimento e n é 10, o loop será executado a partir de um 1 a 90. Isso significa que a fornece o primeiro índice do segmento a ser média O segundo índice b é simplesmente um n-1 Assim na primeira iteração, A 1 n 10 so b 11-1 10 A primeira média é tomada sobre yab ou x 1 10 A média deste segmento, que é um único valor, é armazenada na saída no índice a midPoint ou 1 5 6. Na segunda iteração , A 2 b 2 10-1 11 de modo que a média é tomada sobre x 2 11 e armazenada na saída 7 Na última iteração do laço para uma entrada de comprimento 100, a 91 b 90 10-1 100 assim que a média é tomada Sobre x 91 100 e armazenado na saída 95 Isso deixa a saída com um total de n 10 valores NaN no índice 1 5 e 96 100.Exemplos e considerações As médias móveis são úteis em algumas situações, Re nem sempre a melhor escolha Aqui estão dois exemplos onde eles não são necessariamente otimizado. Calibração de microfone Este conjunto de dados representa os níveis de cada freqüência produzida por um alto-falante e gravado por um microfone com uma resposta linear conhecida A saída do alto-falante varia com Freqüência, mas podemos corrigir para esta variação com os dados de calibração - a saída pode ser ajustada em nível para ter em conta as flutuações na calibração. Observe que os dados brutos são ruidosos - isso significa que uma pequena mudança na freqüência parece exigir um Grande, errático, a mudança no nível a ser considerado isto é realista Ou é isto um produto do ambiente de gravação É razoável neste caso aplicar uma média móvel que suavize para fora a curva da freqüência do nível para fornecer uma curva de calibração que seja ligeiramente menos errática Mas por que não é o ideal neste exemplo. Mais dados seriam melhores - múltiplas calibrações executadas em média juntos iria destruir o ruído no sistema, enquanto ele s ran Dom e fornecer uma curva com menor detalhe sutil perdeu A média móvel só pode aproximar isso, e pode remover algumas frequências mais altas mergulhos e picos da curva que realmente existem. Sine waves Usando uma média móvel em ondas senoidal destaca dois pontos. Questão de escolher um número razoável de pontos para executar a média over. It s simples, mas existem métodos mais eficazes de análise de sinal do que a média dos sinais oscilantes no domínio do tempo. Em este gráfico, a onda senoidal original é plotada em azul Noise is Adicionado e traçado como a curva laranja Uma média móvel é realizada em números diferentes de pontos para ver se a onda original pode ser recuperado 5 e 10 pontos fornecem resultados razoáveis, mas don t remover o ruído completamente, onde como maior número de pontos começam a Perder detalhe de amplitude como a média se estende ao longo de diferentes fases lembrar a onda oscila em torno de zero, e média -1 1 0. Uma abordagem alternativa seria a construção de um filtro passa-baixa do que pode ser Aplicado ao sinal no domínio da freqüência não vou entrar em detalhes porque ultrapassa o escopo deste artigo, mas como o ruído é freqüência consideravelmente mais alta do que a freqüência fundamental das ondas, seria bastante fácil, neste caso, construir Um filtro passa-baixa que irá remover o ruído de alta freqüência. Criado em quarta-feira, 08 de outubro de 2008 20 04 Atualizado em quinta-feira, 14 de março de 2013 01 29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Acessos 41584.Moving Média Em Matlab. Often Eu me vejo na necessidade de média Os dados que eu tenho para reduzir o ruído um pouco eu escrevi algumas funções para fazer exatamente o que eu quero, mas matlab s construído em função de filtro funciona muito bem também Aqui eu vou escrever sobre a média 1D e 2D de dados. Filtro D pode ser Realizado usando a função de filtro A função de filtro requer pelo menos três parâmetros de entrada, o coeficiente de numerador para o filtro b, o coeficiente de denominador para o filtro a, e os dados X. Um filtro de média de execução pode ser definido D simplesmente por. Para dados 2D podemos usar a função Matlab s filter2 Para mais informações sobre como o filtro funciona, você pode digitar. Aqui está uma implementação rápida e suja de um 16 por 16 filtro de média móvel Primeiro precisamos definir o filtro Uma vez que todos nós queremos é a contribuição igual de todos os vizinhos, podemos apenas usar a função ones Nós dividimos tudo com 256 16 16, uma vez que don t quer alterar a amplitude de nível geral do sinal. Para aplicar o filtro podemos simplesmente dizer o seguinte. Abaixo estão os resultados para a fase de um interferograma SAR. Neste caso Range está no eixo Y e Azimuth é mapeado no eixo X O filtro foi 4 pixels de largura em Range e 16 pixels de largura em Azimuth. Moving Average Function. result movingmean dados, Dim, a opção calcula uma média móvel centralizada dos dados da matriz de dados usando um tamanho de janela especificado na janela em dim dimension, usando o algoritmo especificado na opção Dim ea opção são entradas opcionais e usarão como padrão 1.Dim e as entradas opcionais de opção podem ser ignoradas uma Ltogether ou pode ser substituir por um exemplo de dados movingmean, janela dará os mesmos resultados que movemean dados, janela, 1,1 ou movingmean dados, janela, 1. Tamanho de matriz de dados de entrada e dimensão é limitado apenas pelo tamanho máximo de matriz Para você plataforma Janela deve ser um número inteiro e deve ser estranho Se a janela é mesmo, então é arredondado para baixo para o próximo número ímpar mais baixo. Função calcula a média móvel incorporando um ponto central e janela-1 2 elementos antes e depois na dimensão especificada Nas bordas da matriz o número de elementos antes ou depois é reduzido de modo que o tamanho real da janela é menor do que a janela especificada. A função é dividida em duas partes, um algoritmo 1d-2d e um algoritmo 3d Isso foi feito para otimizar Velocidade de solução, especialmente em matrizes menores i e.1000 x 1 Além disso, vários algoritmos diferentes para o problema 1d-2d e 3d são fornecidos como em certos casos o algoritmo padrão não é o mais rápido Isso geralmente acontece quando a matriz é muito grande Ou seja, 100 x 100000 ou 10 x 1000 x 1000 ea média móvel está sendo computada na dimensão menor O tamanho onde o algoritmo padrão é mais lento dependerá do computador. MATLAB 7 8 R2009a. Tags para este arquivo Por favor, faça o login para marcar arquivos. Por favor, faça o login para adicionar um comentário ou avaliações e avaliações 8. A função lida com termina por cortar a porção de arrastar ou líder da janela e transição para uma média móvel à esquerda ou à direita em vez de uma centrada Para ir com o exemplo que você deu em seu Comentar se o tamanho da janela é 3 então em um centro de 1 a média das funções médias dos pontos 1 e 2 em um centro de 2 pontos 1, 2 e 3 são médias em um centro de 9 pontos 8, 9 e 10 são médias E em um centro de 10 permite assumir o vetor tem 10 entradas pontos 9 e 10 são médias. Como movemean lidar com as extremidades Começa com um tamanho de janela que abrange apenas o ponto 1 em 1, em seguida, 3 pontos no ponto 2, em seguida, aumentando No tamanho da janela até que o tamanho da janela seja aquele especificado Na entrada da função Thanks. Nice e simples Obrigado. Bom trabalho Muito útil como Stephan Wolf disse. Só o que eu estava olhando para Centered média móvel que é capaz de trabalhar em um enredo em toda a largura, sem ter que olhar para o tamanho da janela Do filtro e movendo o início Great. Accelerating o ritmo de engenharia e science. MathWorks é o desenvolvedor líder de software de computação matemática para engenheiros e cientistas.