Wie Zu Finden Gleiten Durchschnitt In Matlab

Ich muss einen gleitenden Durchschnitt über eine Datenreihe berechnen, innerhalb einer for-Schleife. Ich muss den gleitenden Durchschnitt über N9 Tage bekommen. Das Array Im Computing in ist 4 Serien 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 darstellen. Ich googelte ein bisschen über bewegte Durchschnitte und den Conv-Befehl und fand etwas, was ich versucht habe, in meinem Code zu implementieren: Also grundsätzlich berechne ich meinen Mittel und plot es mit einem (falschen) gleitenden Durchschnitt. Ich habe den WTS-Wert direkt von der Mathworks-Website ausgewählt, also ist das falsch. (Quelle: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mein Problem aber ist, dass ich nicht verstehe, 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 werden gleich gewichtet. Und wenn ich das ganz falsch mache, könnte ich mir etwas helfen. Mein herzlichster Dank. Fragte am 23.09 um 19:05 Mit conv ist eine hervorragende Möglichkeit, einen gleitenden Durchschnitt zu implementieren. In dem Code, den Sie verwenden, ist wts, wie viel Sie jeden Wert wiegen (wie Sie erraten). Die Summe dieses Vektors sollte immer gleich eins sein. Wenn du deinen Wert gleichmäßig erwärmen möchtest und eine Größe N bewegter Filter machst, dann würdest du es tun wollen Mit dem gültigen Argument in conv wird es darum gekommen, weniger Werte in Ms zu haben, als du in M ​​hast. Benutze das gleiche, wenn du die Auswirkungen von nicht beachtet hast Nullpolsterung. Wenn Sie die Signalverarbeitung Toolbox können Sie cconv verwenden, wenn Sie einen kreisförmigen gleitenden Durchschnitt versuchen wollen. Etwas wie Sie sollten die conv und cconv Dokumentation für weitere Informationen lesen, wenn Sie havent bereits. Using MATLAB, wie kann ich den 3-Tage gleitenden Durchschnitt einer bestimmten Spalte einer Matrix finden und den gleitenden Durchschnitt an diese Matrix anhängen, die ich versuche Berechnen Sie den 3-tägigen gleitenden Durchschnitt von unten nach oben der Matrix. Ich habe meinen Code bereitgestellt: Angesichts der folgenden Matrix a und Maske: Ich habe versucht, den Conv-Befehl zu implementieren, aber ich bekomme einen Fehler. Hier ist der Conv-Befehl, den ich in der 2. Spalte der Matrix a verwendet habe: Die Ausgabe, die ich wünsche, ist in der folgenden Matrix gegeben: Wenn Sie irgendwelche Vorschläge haben, würde ich es sehr schätzen. Vielen Dank Für Spalte 2 von Matrix a, berechne ich den 3-tägigen gleitenden Durchschnitt wie folgt und platziere das Ergebnis in Spalte 4 der Matrix a (ich benannte Matrix a als 39desiredOutput39 nur zur Illustration). Der 3-Tages-Durchschnitt von 17, 14, 11 ist 14 der 3-Tages-Durchschnitt von 14, 11, 8 ist 11 der 3-Tages-Durchschnitt von 11, 8, 5 ist 8 und der 3-Tage-Durchschnitt von 8, 5, 2 ist 5. Es gibt keinen Wert in den unteren 2 Zeilen für die 4. Spalte, da die Berechnung für den 3-tägigen gleitenden Durchschnitt am Anfang beginnt. Die 39valid39 Ausgabe wird nicht angezeigt, bis mindestens 17, 14 und 11. Hoffentlich ist das sinnlich ndash Aaron Jun 12 13 um 1:28 Im Allgemeinen würde es helfen, wenn du den Fehler zeigen würdest. In diesem Fall machst du zwei Dinge falsch: Zuerst muss deine Faltung durch drei geteilt werden (oder die Länge des gleitenden Durchschnitts) Zweitens bemerke die Größe von c. Du kannst nicht einfach in einen. Die typische Art, einen gleitenden Durchschnitt zu bekommen, wäre, dasselbe zu verwenden: aber das sieht nicht so aus, was du willst. Stattdessen sind Sie gezwungen, ein paar Zeilen zu benutzen: 29. September 2013 Umzugsdurchschnitt durch Faltung Was ist gleitender Durchschnitt und was ist es gut für Wie ist das Bewegen der Mittelung durch die Faltung bewegte Bewegen Durchschnitt ist eine einfache Operation verwendet in der Regel zu unterdrücken Lärm von a Signal: Wir setzen den Wert jedes Punktes auf den Mittelwert der Werte in seiner Nachbarschaft. Nach einer Formel: Hier ist x die Eingabe und y ist das Ausgangssignal, während die Größe des Fensters w ist, soll ungerade sein. Die obige Formel beschreibt eine symmetrische Operation: Die Proben werden von beiden Seiten des tatsächlichen Punktes genommen. Unten ist ein echtes Leben Beispiel. Der Punkt, an dem das Fenster gelegt wird, ist rot. Werte außerhalb von x sollen Nullen sein: Um herumzuspielen und die Effekte des gleitenden Durchschnitts zu sehen, werfen Sie einen Blick auf diese interaktive Demonstration. Wie man es durch Faltung macht Wie Sie vielleicht erkannt haben, ist die Berechnung des einfachen gleitenden Durchschnitts ähnlich der Faltung: In beiden Fällen wird ein Fenster entlang des Signals verschoben und die Elemente im Fenster werden zusammengefasst. Also, versuch es, das Gleiche zu tun, indem du eine Faltung benutzt. Verwenden Sie die folgenden Parameter: Die gewünschte Ausgabe ist: Als erster Ansatz, versuchen wir, was wir bekommen, indem wir das x-Signal durch den folgenden k-Kernel falten: Der Ausgang ist genau dreimal größer als der erwartete. Es kann auch gesehen werden, dass die Ausgangswerte die Zusammenfassung der drei Elemente im Fenster sind. Es ist, weil während der Faltung das Fenster verschoben wird, werden alle Elemente in ihm mit einem multipliziert und dann zusammengefasst: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Um die gewünschten Werte von y zu erhalten. Die Ausgabe wird durch 3 geteilt: Nach einer Formel, die die Teilung einschließt: Aber wäre es nicht optimal, die Teilung während der Faltung zu machen. Hier kommt die Idee, indem sie die Gleichung neu arrangiert: So werden wir den folgenden k Kernel verwenden: Auf diese Weise werden wir Bekomme die gewünschte Ausgabe: Im Allgemeinen: Wenn wir gleitenden Durchschnitt durch Faltung mit einer Fenstergröße von w machen wollen. Wir verwenden den folgenden k Kernel: Eine einfache Funktion, die den gleitenden Durchschnitt macht: Ein Beispiel ist: Erstellt am Mittwoch, den 08. Oktober 2008 um 20:04 Uhr Zuletzt aktualisiert am Donnerstag, den 14. März 2013 um 01:29 Uhr Geschrieben von Batuhan Osmanoglu Hits: 41455 Moving Average In Matlab Oft finde ich 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 Matlabs in Filterfunktion gebaut funktioniert auch ziemlich gut. Hier schreiben wir über 1D - und 2D-Mittelung von Daten. 1D-Filter kann mit der Filterfunktion realisiert werden. Die Filterfunktion benötigt mindestens drei Eingangsparameter: den Zählerkoeffizienten für den Filter (b), den Nennerkoeffizienten für den Filter (a) und die Daten (X) natürlich. Ein laufender Durchschnittsfilter kann einfach definiert werden durch: Für 2D-Daten können wir die Funktion Matlabs filter2 verwenden. Für weitere Informationen darüber, wie der Filter funktioniert, können Sie Folgendes eingeben: Hier ist eine schnelle und verschmutzte Implementierung eines 16 x 16 gleitenden Durchschnittsfilters. Zuerst müssen wir den Filter definieren. Da alles, was wir wollen, gleicher Beitrag aller Nachbarn ist, können wir einfach die Funktion benutzen. Wir teilen alles mit 256 (1616), da wir nicht die allgemeine Ebene (Amplitude) des Signals ändern wollen. Um den Filter anzuwenden, können wir einfach folgendes ausführen. Die Ergebnisse für die Phase eines SAR-Interferogramms sind. In diesem Fall ist der Bereich in der Y-Achse und der Azimut ist auf der X-Achse abgebildet. Der Filter war 4 Pixel breit im Bereich und 16 Pixel breit in Azimut.