เฉลี่ยเคลื่อนที่ data matlab

ฉันต้องคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าชุดข้อมูลภายในลูปสำหรับฉันต้องได้รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหนือ N 9 วันอาร์เรย์ที่ฉันคำนวณเป็นชุดค่า 365 365 ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของชุดอื่น ข้อมูลฉันต้องการพล็อตค่าเฉลี่ยของข้อมูลของฉันมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในหนึ่ง plot. I googled bit เกี่ยวกับการย้ายค่าเฉลี่ยและคำสั่ง conv และพบสิ่งที่ฉันพยายามใช้ใน code. So ของฉันโดยทั่วไปฉันคำนวณค่าเฉลี่ยและพล็อตของฉัน มันมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ถูกต้องฉันเลือกค่า wts จากเว็บไซต์ mathworks เพื่อให้เป็นแหล่งที่ไม่ถูกต้องปัญหาของฉันว่าเป็นที่ฉันไม่เข้าใจสิ่งที่ wts นี้คือใครสามารถอธิบายหากมีบางอย่างจะทำอย่างไรกับน้ำหนักของ ค่าที่ไม่ถูกต้องในกรณีนี้ค่าทั้งหมดจะถูกถ่วงน้ำหนักเหมือนกันและถ้าฉันทำแบบนี้ผิดอย่างสิ้นเชิงฉันขอความช่วยเหลือบางอย่างกับมันขอแสดงความนับถือขอบคุณ 23 กันยายนที่ 19 05.Using conv เป็นวิธีที่ดีในการ ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในโค้ดที่คุณกำลังใช้ wts คือจำนวน y ou มีการชั่งน้ำหนักแต่ละค่าตามที่คุณคาดเดาผลรวมของเวกเตอร์นั้นควรมีค่าเท่ากับหนึ่งถ้าคุณต้องการให้น้ำหนักแต่ละค่าเท่ากันและทำตัวกรองขนาด N ย้ายแล้วคุณจะต้องการใช้การใช้อาร์กิวเมนต์ที่ถูกต้องใน conv จะส่งผลให้ มีค่าน้อยกว่า Ms มากกว่าที่คุณมีใน M ใช้เหมือนกันถ้าคุณ don t ใจผลกระทบจากการ padding ศูนย์ถ้าคุณมีกล่องเครื่องมือการประมวลผลสัญญาณที่คุณสามารถใช้ cconv ถ้าคุณต้องการลองเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบวงกลม Something like. You ควรอ่าน conv และ cconv เอกสารสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมถ้าคุณ haven t แล้วดาวน์โหลด movAv m ดูยัง movAv2 - รุ่นปรับปรุงให้ weighting. Description Matlab มีฟังก์ชันที่เรียกว่า movavg และ tsmovavg เวลาชุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในกล่องเครื่องมือทางการเงิน movAv ถูกออกแบบมาเพื่อทำซ้ำขั้นพื้นฐาน การทำงานของเหล่านี้รหัสที่นี่เป็นตัวอย่างที่ดีของการจัดการดัชนีภายใน loops ซึ่งอาจทำให้เกิดความสับสนในการเริ่มต้นด้วย I ve จงใจเก็บรหัสสั้นและง่ายเพื่อให้กระบวนนี้ clear. movAv pe รูปแบบเรียบง่ายเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ในการกู้คืนข้อมูลที่มีเสียงดังในบางสถานการณ์มันทำงานโดยการใช้ค่าเฉลี่ยของการป้อนข้อมูล y ผ่านหน้าต่างเวลาเลื่อนขนาดที่ระบุโดย n n มีขนาดใหญ่มากขึ้นจำนวน ของการทำให้ราบเรียบผลของ n สัมพันธ์กับความยาวของเวคเตอร์อินพุต y และมีประสิทธิภาพดีการเรียงลำดับของการสร้างตัวกรองความถี่ lowpass - ดูตัวอย่างและส่วนการพิจารณาเนื่องจากจำนวนการทำให้เรียบโดยแต่ละค่าของ n มีความสัมพันธ์กับ ความยาวของเวกเตอร์อินพุตจะคุ้มค่ากับการทดสอบค่าที่ต่างกันเสมอเพื่อดูว่าอะไรเหมาะสมยังจำได้ว่าจุด n จะสูญหายไปในแต่ละค่าเฉลี่ยหาก n เท่ากับ 100 จุดแรกของอินพุทเวกเตอร์ don t มีข้อมูลเพียงพอสำหรับค่าเฉลี่ย 100pt นี้สามารถหลีกเลี่ยงได้บ้างโดยการวางซ้อนค่าเฉลี่ยเช่นโค้ดและกราฟด้านล่างเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของความยาวของหน้าต่างที่แตกต่างกันสังเกตว่า 10 10pt เรียบง่ายเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ย 20pt เดียวในทั้งสองกรณี 20 จุดของข้อมูลสูญหาย เบ็ดเสร็จ. สร้าง xaxis x 1 0 01 5 สร้างเสียงรบกวนรบกวน 4 เสียงเรียกร้องผิดพลาด 1 เสียงเงียบเสียงรบกวน 1 เสียงเงียบเสียงรบกวน 1 เสียงรบกวนที่สร้างขึ้นใหม่ 1 เสียงรบกวนความยาวเสียงรบกวนก่อให้เกิดเสียง ydata y exp x 10 เสียง 1 ความยาว x Perfrom averages 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 พล็อตล็อตล็อต x, y, y2, y3, y4, y5, y6 ตำนาน Raw ข้อมูล, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10pt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x yolabel y title การเปรียบเทียบการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย movAv รหัส m run-through function output movAv y, n บรรทัดแรกกำหนดชื่อฟังก์ชันอินพุทและเอาต์พุตอินพุท x ควรเป็นเวกเตอร์ของข้อมูลที่จะใช้ค่าเฉลี่ยเมื่อ n ควรเป็นจำนวนจุดที่จะทำค่าเฉลี่ยมากกว่าเอาต์พุตจะมีข้อมูลเฉลี่ยที่ส่งกลับโดยฟังก์ชัน Preallocate output output NaN 1, numel y หาจุดกึ่งกลางของ n midPoint round n 2 งานหลักของฟังก์ชั่นจะทำใน loop for แต่ก่อนที่จะเริ่มเตรียม 2 สิ่งคือ Fir stally output เป็น pre - จัดสรรเป็น NaNs นี้ทำหน้าที่สองวัตถุประสงค์ preallocation แรกคือการปฏิบัติที่ดีตามที่ลดหน่วยความจำเล่นกล Matlab ต้องทำประการที่สองก็ทำให้ง่ายในการวางข้อมูลเฉลี่ยเป็นเอาท์พุทขนาดเดียวกับ อินพุทเวกเตอร์หมายความว่า xaxis เดียวกันสามารถใช้งานได้ทั้งสองแบบซึ่งเหมาะสำหรับการวางแผนหรือสามารถถอด NaN ออกได้ในหนึ่งบรรทัดของเอาท์พุทเอาท์พุทแบบย่อส่วน midpoint ตัวแปรจะใช้เพื่อจัดตำแหน่งข้อมูลในเวกเตอร์การแสดงผล ถ้า n 10 จะหายไป 10 จุดเนื่องจากใน 9 จุดแรกของเวกเตอร์อินพุตไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะใช้ค่าเฉลี่ย 10 จุดเนื่องจากเอาท์พุทจะสั้นกว่าข้อมูลอินพุทจะต้องมีการปรับตำแหน่งอย่างถูกต้อง midPoint จะ จะใช้เพื่อให้จำนวนข้อมูลที่เท่ากันจะหายไปเมื่อเริ่มต้นและสิ้นสุดและอินพุตจะถูกเก็บให้สอดคล้องกับผลลัพธ์โดยบัฟเฟอร์ NaN ที่สร้างขึ้นเมื่อตั้งค่าเอาต์พุตล่วงหน้าสำหรับความยาว 1 n-n ค้นหาช่วงดัชนีที่จะใช้ค่าเฉลี่ยมากกว่า abban คำนวณ ผลลัพธ์เฉลี่ย a midPoint หมายถึง yab end ในลูปสำหรับตัวเองค่าเฉลี่ยจะถูกยึดในแต่ละส่วนติดต่อกันของการป้อนข้อมูลลูปจะทำงานสำหรับ a ซึ่งกำหนดไว้เป็น 1 ถึงความยาวของอินพุต y ลบข้อมูลที่จะสูญหาย n ถ้า ใส่เป็น 100 จุดยาวและ n คือ 10, ห่วงจะทำงานจาก 1 ถึง 90 ซึ่งหมายถึงให้ดัชนีแรกของกลุ่มที่จะเฉลี่ยดัชนีที่สอง b เป็นเพียง n - 1 ดังนั้นในการทำซ้ำครั้งแรก, 1 n 10 ดังนั้น b 11-1 10 ค่าเฉลี่ยแรกจะถูกยึด yab หรือ x 1 10 ค่าเฉลี่ยของส่วนนี้ซึ่งเป็นค่าเดียวจะถูกเก็บไว้ในเอาท์พุทที่จุดกึ่งกลางของจุดศูนย์หรือ 1 5 6. บนซ้ำที่สอง , 2 b 2 10-1 11 ดังนั้นค่าเฉลี่ยจะถูกยึด x 2 11 และเก็บไว้ในเอาต์พุต 7 ในรอบสุดท้ายของลูปสำหรับอินพุทที่มีความยาว 100, 91 b 90 10-1 100 ดังนั้นค่าเฉลี่ยจะถูกนำมา มากกว่า x 91 100 และเก็บไว้ในเอาท์พุท 95 ใบนี้จะส่งผลให้มีค่า N 10 nn ที่ดัชนี 1 5 และ 96 100 ตัวอย่างและข้อควรคำนึงการย้ายค่าเฉลี่ยจะเป็นประโยชน์ในบางสถานการณ์ นี่คือตัวอย่างสองแบบที่พวกเขาไม่จำเป็นต้องดีที่สุดการปรับเทียบของไมโครโฟนชุดข้อมูลนี้แสดงถึงระดับของแต่ละความถี่ที่ผลิตโดยลำโพงและบันทึกโดยไมโครโฟนโดยมีการตอบสนองเชิงเส้นที่เป็นที่รู้จักเอาท์พุทของลำโพงแตกต่างกันไป ความถี่ แต่เราสามารถแก้ไขรูปแบบนี้ด้วยข้อมูลการสอบเทียบได้ - เอาท์พุทสามารถปรับระดับได้เพื่อให้เกิดความผันผวนในการสอบเทียบข้อมูลที่ข้อมูลดิบมีเสียงดัง - นั่นหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในความถี่จะต้องเกิดขึ้น ขนาดใหญ่ผิดปกติการเปลี่ยนแปลงระดับในบัญชีสำหรับเป็นจริงหรือเป็นผลิตภัณฑ์ของสภาพแวดล้อมการบันทึกเป็นอย่างเหมาะสมในกรณีนี้เพื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คลี่ออกโค้งระดับความถี่เพื่อให้เส้นโค้งการสอบเทียบที่น้อยผิดปกติ แต่ทำไมไม่เหมาะกับกรณีนี้ในตัวอย่างนี้ข้อมูลอื่น ๆ จะดีกว่า - การสอบเทียบหลายครั้งทำงานโดยเฉลี่ยจะทำลายเสียงในระบบตราบเท่าที่ยังมีการวิ่ง dom และให้เส้นโค้งที่มีรายละเอียดปลีกย่อยน้อยลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถประมาณค่านี้ได้เท่านั้นและอาจลบค่า dips และ peaks ที่สูงขึ้นบางส่วนออกจากเส้นโค้งที่เกิดขึ้นได้จริงคลื่น Sine การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บนคลื่นซายน์ ปัญหาของการเลือกจำนวนที่เหมาะสมของจุดที่จะดำเนินการเฉลี่ย over. It มันง่าย แต่มีวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการวิเคราะห์สัญญาณมากกว่าค่าเฉลี่ยสัญญาณสั่นในโดเมนเวลาในกราฟนี้คลื่นไซน์เดิมเป็นพล็อตในเสียงสีฟ้าคือ เพิ่มและวางแผนเป็นเส้นโค้งสีส้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกดำเนินการที่จุดต่างกันเพื่อดูว่าคลื่นต้นฉบับสามารถฟื้นตัวได้ 5 และ 10 จุดให้ผลลัพธ์ที่สมเหตุสมผล แต่อย่าเอาเสียงออกทั้งหมดซึ่งเป็นจำนวนจุดเริ่มต้นมากขึ้น สูญเสียรายละเอียด amplitude เป็นค่าเฉลี่ยขยายไปในช่วงที่แตกต่างกันจำคลื่น oscilates รอบศูนย์และค่าเฉลี่ย -1 1 0.An ทางเลือกจะสร้างตัวกรอง lowpass กว่าสามารถ ใช้กับสัญญาณในโดเมนความถี่ I m จะไม่ไปลงในรายละเอียดตามที่ไปเกินขอบเขตของบทความนี้ แต่เป็นเสียงเป็นความถี่สูงกว่าคลื่นความถี่พื้นฐานก็จะค่อนข้างง่ายในกรณีนี้เพื่อสร้าง กรอง lowpass จะลบเสียงความถี่สูงใช้ Matlab ฉันจะหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันของคอลัมน์เฉพาะของเมทริกซ์และต่อท้ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กับเมทริกซ์ที่ฉันพยายามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วัน จากด้านล่างไปด้านบนของ matrix ฉันได้ให้ code. Given ของฉันต่อไปนี้ matrix และ mask. I ได้ลองใช้คำสั่ง conv แต่ฉันได้รับข้อผิดพลาดนี่คือ conv คำสั่งฉันได้พยายามใช้ในคอลัมน์ที่ 2 ของ เมทริกซ์ a. เอาท์พุทฉันต้องการจะได้รับในเมทริกซ์ต่อไปนี้ถ้าคุณมีคำแนะนำใด ๆ ฉันจะขอบคุณมากขอบคุณสำหรับคอลัมน์ 2 ของเมทริกซ์ผมคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันดังนี้และวางผล ในคอลัมน์ที่ 4 ของเมทริกซ์ I rena med matrix a เป็น desiredOutput สำหรับภาพประกอบค่าเฉลี่ย 3 วันของ 17, 14, 11 คือ 14 ค่าเฉลี่ย 3 วันของ 14, 11, 8 คือ 11 เฉลี่ย 3 วันจาก 11, 8, 5 คือ 8 และ 3 วันที่เฉลี่ยของ 8, 5, 2 คือ 5 ไม่มีค่าในแถวล่าง 2 แถวสำหรับคอลัมน์ที่ 4 เนื่องจากการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันเริ่มต้นที่ด้านล่างผลลัพธ์ที่ถูกต้องจะไม่แสดงจนกว่าอย่างน้อย 17, 14 และ 11 หวังว่านี่จะทำให้ Aaron รู้สึกว่า Jun 12 13 ที่ 1 28. โดยทั่วไปแล้วมันจะช่วยได้ถ้าคุณจะแสดงข้อผิดพลาดในกรณีนี้คุณกำลังทำผิดสองประการประการแรกการหมุนของคุณต้องแบ่งออกเป็นสามหรือความยาวของ ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวประการที่สองให้สังเกตขนาดของ c คุณไม่สามารถพอดีกับ c ในแบบฉบับของการเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ same. but ที่ doesn t ลักษณะเหมือนสิ่งที่คุณ want. Instead คุณถูกบังคับให้ใช้คู่ ของเส้น