Método De Media Móvil En Matlab

Necesito calcular una media móvil sobre una serie de datos, dentro de un bucle for. Tengo que obtener el promedio móvil en N9 días. El array Im computing in es 4 series de 365 valores (M), que en sí mismos son valores medios de otro conjunto de datos. Quiero trazar los valores medios de mis datos con el promedio móvil en una parcela. Busqué un poco sobre los promedios móviles y el comando conv y encontré algo que intenté implementar en mi código. Por lo tanto, básicamente, calculo mi media y lo trace con una media móvil (errónea). Escogí el valor de wts justo en el sitio de mathworks, por lo que es incorrecto. (Fuente: mathworks. nl/help/econ/moving-average-trend-estimation. html) Mi problema, sin embargo, es que no entiendo lo que este wts es. ¿Podría alguien explicar Si tiene algo que ver con los pesos de los valores: que no es válido en este caso. Todos los valores se ponderan igual. Y si estoy haciendo esto totalmente mal, podría obtener alguna ayuda con ella Mis más sinceras gracias. El uso de conv es una excelente manera de implementar un promedio móvil. En el código que está usando, wts es cuánto está pesando cada valor (como usted adivinó). La suma de ese vector siempre debe ser igual a uno. Si desea ponderar cada valor uniformemente y hacer un filtro N de tamaño N, entonces lo haría. Usar el argumento válido en conv resultará en tener menos valores en Ms que en M. Utilice lo mismo si no le importan los efectos de Relleno cero. Si tiene la caja de herramientas de procesamiento de señales, puede usar cconv si desea probar una media móvil circular. Algo así como usted debe leer la documentación conv y cconv para obtener más información si ya no lo ha hecho. Puede utilizar filtro para encontrar un promedio de ejecución sin utilizar un bucle for. Este ejemplo encuentra el promedio de ejecución de un vector de 16 elementos, usando un tamaño de ventana de 5. 2) suave como parte de la caja de herramientas de ajuste de curvas (que está disponible en la mayoría de los casos) yy suave (y) suaviza los datos en el vector de columna Y utilizando un filtro de media móvil. Los resultados se devuelven en el vector de columna yy. El lapso predeterminado para el promedio móvil es 5.Created el Miércoles, 08 de Octubre de 2008 20:04 Actualizado por Jueves, 14 de Marzo de 2013 01:29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Hits: 40548 Promedio móvil En Matlab A menudo me encuentro en necesidad de promediar Los datos que tengo para reducir el ruido un poco. Escribí funciones de pareja para hacer exactamente lo que quiero, pero matlabs construido en función de filtro funciona bastante bien también. Aquí Ill escribir sobre 1D y 2D promedio de los datos. El filtro 1D se puede realizar usando la función de filtro. La función de filtro requiere al menos tres parámetros de entrada: el coeficiente de numerador para el filtro (b), el coeficiente de denominador para el filtro (a) y los datos (X), por supuesto. Un filtro de promedio en funcionamiento puede definirse simplemente por: Para datos 2D podemos utilizar la función Matlabs filter2. Para obtener más información sobre cómo funciona el filtro, puede escribir: Aquí hay una implementación rápida y sucia de un filtro de 16 por 16 de promedio móvil. Primero tenemos que definir el filtro. Puesto que todo lo que queremos es la contribución igual de todos los vecinos, podemos usar la función unos. Dividimos todo con 256 (1616) ya que no queremos cambiar el nivel general (amplitud) de la señal. Para aplicar el filtro simplemente podemos decir lo siguiente A continuación se presentan los resultados de la fase de un interferograma SAR. En este caso, Range está en el eje Y y Azimuth está asignado en el eje X. El filtro tenía 4 píxeles de ancho en Rango y 16 píxeles de ancho en Azimut. Login SearchDocumentation dsp. MovingAverage Objeto de sistema Descripción El objeto dsp. MovingAverage Systemx2122 calcula el promedio móvil de la señal de entrada a lo largo de cada canal, independientemente con el tiempo. El objeto utiliza el método de ventana deslizante o el método de ponderación exponencial para calcular el promedio móvil. En el método de ventana deslizante, una ventana de longitud especificada se mueve sobre los datos, muestra por muestra y el promedio se calcula sobre los datos de la ventana. En el método de ponderación exponencial, el objeto multiplica las muestras de datos con un conjunto de factores de ponderación. El promedio se calcula sumando los datos ponderados. Para obtener más detalles sobre estos métodos, consulte Algoritmos. El objeto acepta entradas multicanal, es decir, entradas de tamaño m-por-n, donde m 8805 1 y n gt 1. El objeto también acepta entradas de tamaño variable. Una vez que el objeto está bloqueado, puede cambiar el tamaño de cada canal de entrada. Sin embargo, el número de canales no puede cambiar. Este objeto admite generación de código C y C. Para calcular el promedio móvil de la entrada: Cree un objeto dsp. MovingAverage y establezca las propiedades del objeto. Paso de llamada para calcular el promedio móvil. Nota: Alternativamente, en lugar de usar el método step para realizar la operación definida por el objeto System, puede llamar al objeto con argumentos, como si fuera una función. Por ejemplo, y step (obj, x) y y obj (x) realizan operaciones equivalentes. Construcción movAvg dsp. MovingAverage devuelve un objeto de media móvil, movAvg. Utilizando las propiedades predeterminadas. MovAvg dsp. MovingAverage (Len) establece la propiedad WindowLength en Len. MovAvg dsp. MovingAverage (Name, Value) especifica propiedades adicionales usando pares Nombre y Valor. Las propiedades no especificadas tienen valores predeterminados. Selecciona tu pais