Wednesday 22 February 2017

2d Moving Average Matlab

En utilisant MATLAB, comment puis-je trouver la moyenne mobile de 3 jours d'une colonne spécifique d'une matrice et d'ajouter la moyenne mobile à cette matrice, j'essaie de calculer la moyenne mobile de 3 jours de bas en haut de la matrice. J'ai fourni mon code: Étant donné la matrice a et le masque suivants: J'ai essayé d'implémenter la commande conv mais je reçois une erreur. Voici la commande conv que j'ai essayé d'utiliser sur la 2ème colonne de la matrice a: La sortie que je désire est donnée dans la matrice suivante: Si vous avez des suggestions, je l'apprécierais beaucoup. Merci Pour la colonne 2 de la matrice a, je calcule la moyenne mobile de 3 jours comme suit et en plaçant le résultat dans la colonne 4 de la matrice a (I a renommé la matrice a comme 39desiredOutput39 pour l'illustration). La moyenne de 3 jours de 17, 14, 11 est 14 la moyenne de 3 jours de 14, 11, 8 est 11 la moyenne de 3 jours de 11, 8, 5 est 8 et la moyenne de 3 jours de 8, 5, 2 est 5. Il n'y a aucune valeur dans les 2 lignes inférieures pour la 4ème colonne parce que le calcul pour la moyenne mobile de 3 jours commence au bas. La sortie 39valid39 ne sera pas montrée jusqu'à au moins 17, 14 et 11. J'espère que cela fait sens ndash Aaron Jun 12 13 at 1:28 En général, il serait utile si vous voulez montrer l'erreur. Dans ce cas vous faites deux choses fausses: D'abord votre convolution doit être divisée par trois (ou la longueur de la moyenne mobile) Deuxièmement, notez la taille de c. Vous ne pouvez pas simplement mettre c dans a. La façon typique d'obtenir une moyenne mobile serait d'utiliser les mêmes: mais cela ne ressemble pas à ce que vous voulez. Au lieu de cela, vous êtes forcé d'utiliser quelques lignes: 29 Septembre, 2013 Moyenne mobile par convolution Qu'est-ce que la moyenne mobile et à quoi sert-elle? Comment la moyenne mobile se fait-elle en utilisant la convolution Moyenne mobile est une opération simple utilisée habituellement pour supprimer le bruit d'un Signal: on fixe la valeur de chaque point à la moyenne des valeurs dans son voisinage. Par une formule: Ici x est l'entrée et y est le signal de sortie, tandis que la taille de la fenêtre est w, supposé être impair. La formule ci-dessus décrit une opération symétrique: les échantillons sont prélevés des deux côtés du point réel. Voici un exemple de vie réelle. Le point sur lequel la fenêtre est posée est en fait rouge. Les valeurs en dehors de x sont censées être des zéros: Pour jouer et voir les effets de la moyenne mobile, jetez un oeil à cette démonstration interactive. Comment le faire par convolution Comme vous l'avez peut-être reconnu, calculer la moyenne mobile simple est semblable à la convolution: dans les deux cas une fenêtre est glissée le long du signal et les éléments dans la fenêtre sont résumés. Donc, essayez de faire la même chose en utilisant la convolution. Utilisez les paramètres suivants: La sortie souhaitée est: Comme première approche, essayons ce que nous obtenons en convolvant le signal x par le noyau k suivant: La sortie est exactement trois fois plus grande que la valeur attendue. On peut également voir que les valeurs de sortie sont le résumé des trois éléments de la fenêtre. C'est parce que pendant la convolution la fenêtre est glissée le long, tous les éléments en elle sont multipliés par un, puis résumés: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Pour obtenir les valeurs désirées de y. La sortie sera divisée par 3: Par une formule comprenant la division: Mais ne serait-il pas optimal de faire la division au cours de la convolution Voici l'idée en réarrangant l'équation: Nous utiliserons donc le k noyau suivant: Obtenir la sortie souhaitée: En général: si nous voulons faire la moyenne mobile par convolution ayant une taille de fenêtre de w. Nous allons utiliser le noyau k suivant: Une fonction simple faisant la moyenne mobile est: Un exemple d'utilisation est: Je dois calculer une moyenne mobile sur une série de données, au sein d'une boucle for. Je dois obtenir la moyenne mobile sur N9 jours. Le tableau Im calculant est 4 séries de 365 valeurs (M), qui sont elles-mêmes des valeurs moyennes d'un autre ensemble de données. Je veux tracer les valeurs moyennes de mes données avec la moyenne mobile dans une parcelle. J'ai googlé un peu sur les moyennes mobiles et la commande conv et trouvé quelque chose que j'ai essayé de mettre en œuvre dans mon code. Ainsi, fondamentalement, je calculer ma moyenne et le tracer avec une moyenne mobile (fausse). J'ai choisi la valeur wts directement sur le site mathworks, donc c'est incorrect. (Source: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mon problème, c'est que je ne comprends pas ce que c'est wts est. Quelqu'un peut-il expliquer si elle a quelque chose à voir avec le poids des valeurs: qui est invalide dans ce cas. Toutes les valeurs sont pondérées de la même façon. Et si je fais ce tout à fait mal, puis-je obtenir de l'aide avec elle Mes plus sincères remerciements. L'utilisation de conv est un excellent moyen de mettre en œuvre une moyenne mobile. Dans le code que vous utilisez, wts est combien vous peser chaque valeur (comme vous l'avez deviné). La somme de ce vecteur doit toujours être égale à un. Si vous souhaitez pondérer chaque valeur uniformément et faire un filtre N de taille N alors vous voudriez faire L'utilisation de l'argument valide en conv entraînera à avoir moins de valeurs dans Ms que vous avez dans M. Utilisez même si vous ne vous inquiétez pas les effets de Rembourrage zéro. Si vous avez la boîte à outils de traitement du signal, vous pouvez utiliser cconv si vous voulez essayer une moyenne mobile circulaire. Quelque chose comme vous devrait lire la documentation conv et cconv pour plus d'informations si vous n'avez pas déjà.


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