Moving Average Function resultmovingmean (data, window, dim, option) calcula uma média móvel centrada dos dados da matriz de dados usando um tamanho de janela especificado na janela em dim dimension, usando o algoritmo especificado na opção. Dim e opção são entradas opcionais e serão padrão para 1. As entradas opcionais Dim e opcional podem ser ignoradas ou podem ser substituídas por uma. Por exemplo, motionmean (dados, janela) dará os mesmos resultados como motionmean (data, window, 1,1) ou motionmean (data, window ,, 1). O tamanho e a dimensão da matriz de dados de entrada são limitados apenas pelo tamanho máximo da matriz para a plataforma. A janela deve ser um número inteiro e deve ser ímpar. Se a janela for igual, então é arredondada para baixo para o próximo número ímpar mais baixo. A 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 para que o tamanho real da janela seja 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 a velocidade da solução, especialmente em matrizes menores (ou seja, 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 normalmente acontece quando a matriz é muito ampla (ou seja, 100 x 100000 ou 10 x 1000 x 1000) e a média móvel está sendo calculada na menor dimensão. O tamanho em que o algoritmo padrão é mais lento dependerá do computador. MATLAB 7.8 (R2009a) Tags para este arquivo Faça login para marcar arquivos. Faça login para adicionar um comentário ou classificação. Comentários e classificações (8) A função lida com as extremidades cortando a parte traseira ou principal da janela e a transição para uma média móvel inicial ou posterior, em vez de uma centrada. Para acompanhar o exemplo que você deu no seu comentário, se o tamanho da janela for 3, então, no centro de 1, a média da função é de dados dos pontos 1 e 2 em um centro de 2 pontos 1, 2 e 3 com média de 9 Os pontos 8, 9 e 10 são calculados em média e no centro de 10 (vamos assumir que o vetor possui 10 entradas), os pontos 9 e 10 são calculados em média. Como o movimento move-se com as extremidades Começa com um tamanho de janela que abrange apenas o ponto 1 em 1, depois 3 pontos no ponto 2 e, em seguida, aumentando o tamanho da janela até que o tamanho da janela seja o especificado na entrada da função Obrigado. Agradável e simples. Obrigado. Bom trabalho muito útil como disse Stephan Wolf. Apenas o que eu estava procurando. Média móvel centrada que é capaz de trabalhar em um gráfico em toda a largura, sem ter que procurar o tamanho da janela do filtro e mover o início. Grande acelerando o ritmo de engenharia e ciência MathWorks é o desenvolvedor líder de software de computação matemática para engenheiros e cientistas que processam uma média em execução de um vetor de dados simples de 1D parece bastante simples. Na verdade, a documentação MATLAB para FILTER alega alegamente algo como: Você pode usar o filtro para encontrar uma média em execução sem usar um loop for. Este exemplo encontra a média de execução de um vetor de 16 elementos, usando um tamanho de janela de 3: Para os meus propósitos, existem duas coisas irritantes sobre esse resultado: o ponto de saída n é a média dos pontos de entrada n - (windowSize-1)..n (ou seja, não centrado, como evidenciado pelo deslocamento horizontal) e os pontos a esquerda dos dados disponíveis são tratados como zeros. FILTFILT trata de ambos os problemas, mas tem outras desvantagens. É parte da Caixa de Ferramentas de Processamento de Sinal, e não trata bem com NaNs (que Id como excluídos da média). Algumas pessoas do FEX, obviamente, tiveram as mesmas frustrações, mas parece estranho que algo desse simples requer código personalizado. Qualquer coisa que estou faltando aqui perguntou 10 de agosto 10 às 21:39 Hmm. Existe até uma maneira de fazer o preenchimento e obter a média. É que, se digamos que 3 caixas estão caindo da borda em relação a 1, você precisaria almofadar com valores diferentes para obter a média correta para o primeiro compartimento. Especificamente, você precisa cobrir com a média das caixas válidas, que depende do ponto em consideração. Então eu não tenho certeza se isso é possível com o padding ndash Matt Mizumi 11 de agosto 10 às 4: 06Creado na 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: 41092 Média móvel em Matlab Muitas vezes eu me encontro na necessidade de calcular a média os dados que eu tenho para reduzir o ruído um pouco. Eu escrevi algumas funções para fazer exatamente o que eu quero, mas os matlabs criados na função de filtro funcionam muito bem também. Aqui vou escrever sobre dados em média 1D e 2D. O filtro 1D 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), é claro. Um filtro de média em execução pode ser definido simplesmente por: Para dados 2D, podemos usar a função Matlabs filter2. Para obter mais informações sobre como funciona o filtro, você pode digitar: Aqui está uma implementação rápida e suja de um filtro médio 16 por 16 em movimento. Primeiro precisamos definir o filtro. Como tudo o que queremos é contribuição igual de todos os vizinhos, podemos usar apenas a função. Nós dividimos tudo com 256 (1616), uma vez que não queremos alterar o nível geral (amplitude) 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 o Azimuth é mapeado no eixo X. O filtro tinha 4 pixels de largura em alcance e 16 pixels de largura em Azimuth.
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