N Point Mobile Media Matlab

Ho bisogno di calcolare una media mobile su una serie di dati, all'interno di un ciclo for devo ottenere la media mobile su N 9 giorni La matrice I m di calcolo in è di 4 serie di 365 valori di M, che di per sé sono valori medi di un altro insieme di dati che voglio per tracciare i valori medi dei miei dati con la media mobile in una plot. I googled un po 'di medie e il comando conv movimento e trovato qualcosa che ho cercato di attuare nella mia code. So fondamentalmente, computo mia media e la trama con una media mobile sbagliato ho preso il valore wts destra fuori del sito MathWorks, così che è fonte non corretta mio problema, però, è che non capisco che cosa questo WTS è qualcuno potrebbe spiegare se ha qualcosa a che fare con i pesi del valori che non sono validi in questo caso Tutti i valori sono ponderati al same. And se sto facendo questo tutto sbagliato, ho potuto avere un aiuto con it. My sincera thanks. asked 23 14 settembre al 19 05.Using conv è un ottimo modo per implementare una media mobile Nel codice che si sta utilizzando, wts è quanto si sta pesando ogni valore come avete indovinato la somma di quel vettore deve essere sempre uguale a uno Se si desidera peso ogni valore in modo uniforme e fare un filtro di dimensione N in movimento poi si vorrebbe do. Using l'argomento valido in conv porterà ad avere un minor numero di valori in Ms di quanto fatto in M ​​usa stesso se don t mente gli effetti di riempimento pari a zero Se hai la casella degli strumenti di elaborazione del segnale si può usare se si cconv consiglia di provare un movimento Qualcosa media circolare like. You dovrebbe leggere la documentazione conv e cconv per ulteriori informazioni, se si rifugio t already. You possono utilizzare il filtro per trovare una media in esecuzione senza utilizzare un ciclo for questo esempio viene trovata la media in esecuzione di un 16 - element vettore, utilizzando una dimensione della finestra di 5,2 liscia come parte della curva Toolbox Fitting, che è disponibile nella maggior parte cases. yy lisciare y leviga i dati nella colonna vettore y utilizzando un media mobile filtrare i risultati vengono restituiti nel vettore colonna aa il arco di default per la media mobile è 5.Frequency risposta del Running risposta in frequenza media filter. The di un sistema LTI è la DTFT della risposta all'impulso risposta. L'elettrodo all'impulso di una L - Sample movimento is. Since media il filtro media mobile è FIR, la risposta in frequenza si riduce al sum. We finita può utilizzare il molto utile identity. to scrivere la risposta in frequenza as. where abbiamo lasciato AEJ N 0, e ML 1 Potremmo essere interessati alla grandezza di questa funzione, al fine di determinare quali frequenze ottenere attraverso il filtro non attenuato e che sono attenuato seguito è un grafico della grandezza di questa funzione per L 4 rosso, verde 8, e 16 blu le gamme asse orizzontale da zero a radianti al sample. Notice che in tutti e tre i casi , la risposta in frequenza ha una caratteristica passa-basso a frequenza costante componente zero nel ingresso passa attraverso il filtro non attenuato determinate frequenze più alte, ad esempio 2, vengono completamente eliminati dal filtro Tuttavia, se l'intento era quello di progettare un filtro passa-basso, allora abbiamo non fatto molto bene Alcune delle frequenze più alte sono attenuate solo di un fattore di circa 1 10 per il 16 punto di media mobile o 1 3 per la media mobile a quattro punti possiamo fare molto meglio di fare quello. Il trama sopra è stato creato dal seguente Matlab code. omega 0 pi pi 400 H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp - i omega H8 1 8 1-exp - i omega 8 1-exp - i omega H16 1 16 1-exp - i omega 16 1-exp - i omega trama omega, asse abs H4 abs H8 abs H16 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - University of California, Berkeley. MATLAB s smoooth func è sostanzialmente uguale a una media attraverso le finestre di lunghezza 5 scorrevole, ad eccezione il modo in cui tratta i 2 elems ad entrambe le estremità Come per i documenti legati, quei casi limite sono calcolati con questi formulae. So, per replicare la stessa implementazione su NumPy Python, possiamo usare NumPy s 1D convoluzione per ottenere scorrevoli sommatorie finestrate e dividere loro dalla lunghezza della finestra che ci danno i risultati medi quindi, è sufficiente aggiungono il caso particolare dei valori trattati per le elems. Thus di confine, avremmo un'implementazione per gestire le dimensioni delle finestre generico, in questo modo.