Moving average filter matlab

Download movAv m ver também movAv2 - uma versão atualizada permitindo a ponderação. Descrição Matlab inclui funções chamadas movavg e tsmovavg séries temporais média móvel na Financial Toolbox, movAv é projetado para replicar a funcionalidade básica destes O código aqui fornece um bom exemplo de gestão Índices dentro de loops, o que pode ser confuso para começar com eu ve deliberadamente mantido o código curto e simples para manter esse processo clear. movAv executa uma média móvel simples que pode ser usado para recuperar dados ruidosos em algumas situações Ele funciona tomando uma média Da entrada y sobre uma janela de tempo deslizante, cujo tamanho é especificado por n Quanto maior for n, maior a quantidade de suavização do efeito de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada y e efetivamente bem, tipo de cria Um filtro de freqüência de passagem baixa - veja a seção de exemplos e considerações. Como a quantidade de suavização fornecida por cada valor de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada, sempre vale a pena Testando diferentes valores para ver o que é apropriado Lembre-se também que n pontos são perdidos em cada média se n é 100, os primeiros 99 pontos do vetor de entrada não contêm dados suficientes para uma média 100pt Isso pode ser evitado um pouco por empilhamento de médias, Exemplo, o código eo gráfico abaixo comparam um número de diferentes médias de janela de comprimento Observe como liso 10 10pt é comparado a um único 20pt média Em ambos os casos 20 pontos de dados são perdidos no total. Criar xaxis x 1 0 01 5 Gerar ruído noiseReps 4 ruído repmat randn 1, ceil numel x ruídoReps, noiseReps, 1 ruído remodelar ruído, 1, comprimento ruído noiseReps gerar ruído ydata y exp x 10 ruído 1 comprimento x Perfrom médias 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 Figura de plotagem x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Dados, média móvel 10pt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y título Comparação de médias móveis. movAv m função de execução de código de saída movAv y, n A primeira linha define o nome da função s, entradas e saídas A entrada X deve ser um vetor de dados para realizar a média em, n deve ser o número de pontos a realizar a média sobre a saída conterá os dados médios retornados pela função Prealocar a saída de saída NaN 1, numel y Encontrar ponto médio de n round midPoint N 2 O trabalho principal da função é feito no loop for, mas antes de iniciar duas coisas são preparadas Fir A saída é pré-alocada como NaNs, isso serviu dois propósitos Em primeiro lugar preallocation é geralmente boa prática, uma vez que reduz a memória malabarismo Matlab tem que fazer, em segundo lugar, torna muito fácil de colocar a média de dados em uma saída do mesmo tamanho como O vetor de entrada Isso significa que o mesmo xaxis pode ser usado posteriormente para ambos, o que é conveniente para plotar, alternativamente os NaNs podem ser removidos posteriormente em uma linha de saída de saída de código. O midPoint variável será usado para alinhar os dados no vetor de saída Se n 10, 10 pontos serão perdidos porque, para os primeiros 9 pontos do vetor de entrada, não há dados suficientes para tomar uma média de 10 pontos Como a saída será menor que a entrada, ela precisa ser alinhada corretamente Ser usada para que uma quantidade igual de dados seja perdida no início e no fim ea entrada é mantida alinhada com a saída pelos buffers NaN criados quando a saída de pré-alocação é. Saída média MidPoint mean yab end No loop for, uma média é tomada sobre cada segmento consecutivo da entrada O loop será executado para a que é definido como 1 até o comprimento da entrada y, menos os dados que serão perdidos n If A entrada é de 100 pontos de comprimento e n é 10, o loop será executado a partir de um 1 a 90. Isso significa que a fornece o primeiro índice do segmento a ser média O segundo índice b é simplesmente um n-1 Assim na primeira iteração, A 1 n 10 so b 11-1 10 A primeira média é tomada sobre yab ou x 1 10 A média deste segmento, que é um único valor, é armazenada na saída no índice a midPoint ou 1 5 6. Na segunda iteração , A 2 b 2 10-1 11 de modo que a média é tomada sobre x 2 11 e armazenada na saída 7 Na última iteração do laço para uma entrada de comprimento 100, a 91 b 90 10-1 100 assim que a média é tomada Sobre x 91 100 e armazenado na saída 95 Isso deixa a saída com um total de n 10 valores NaN no índice 1 5 e 96 100.Exemplos e considerações As médias móveis são úteis em algumas situações, Re nem sempre a melhor escolha Aqui estão dois exemplos onde eles não são necessariamente otimizado. Calibração de microfone Este conjunto de dados representa os níveis de cada freqüência produzida por um alto-falante e gravado por um microfone com uma resposta linear conhecida A saída do alto-falante varia com Freqüência, mas podemos corrigir para esta variação com os dados de calibração - a saída pode ser ajustada em nível para ter em conta as flutuações na calibração. Observe que os dados brutos são ruidosos - isso significa que uma pequena mudança na freqüência parece exigir um Grande, errático, mudança no nível a ser responsável por isto é realista Ou é este um produto do ambiente de gravação É razoável neste caso aplicar uma média móvel que alisa a curva de freqüência de nível para fornecer uma curva de calibração que é ligeiramente menos errático Mas por que não é o ideal neste exemplo. Mais dados seriam melhores - múltiplas calibrações executadas em média juntos iria destruir o ruído no sistema, enquanto ele s ran Dom e fornecer uma curva com menor detalhe sutil perdeu A média móvel só pode aproximar isso, e pode remover alguns mergulhos de maior freqüência e picos da curva que realmente existem. Sine waves Usando uma média móvel em ondas senoidal destaca dois pontos. Questão de escolher um número razoável de pontos para executar a média over. It s simples, mas existem métodos mais eficazes de análise de sinal do que a média dos sinais oscilantes no domínio do tempo. Em este gráfico, a onda senoidal original é plotada em azul Noise is Adicionado e traçado como a curva laranja Uma média móvel é executada em números diferentes de pontos para ver se a onda original pode ser recuperada 5 e 10 pontos fornecem resultados razoáveis, mas don t remover o ruído completamente, onde como um maior número de pontos começar a Perder detalhe de amplitude como a média se estende ao longo de diferentes fases lembrar a onda oscila em torno de zero, e média -1 1 0. Uma abordagem alternativa seria a construção de um filtro passa-baixa do que pode ser Aplicado ao sinal no domínio da freqüência não vou entrar em detalhes porque vai além do escopo deste artigo, mas como o ruído é freqüência consideravelmente mais alta do que a freqüência fundamental das ondas, seria bastante fácil, neste caso, construir Um filtro passa-baixa que vai remover o ruído de alta freqüência. Criado em quarta-feira, 08 de outubro de 2008 20 04 Atualizado em Quinta-feira, 14 de Março de 2017 01 29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Acessos 41547.Moving Média Em Matlab. Often Eu me vejo na necessidade de média Os dados que eu tenho para reduzir o ruído um pouco eu escrevi algumas funções para fazer exatamente o que eu quero, mas matlab s construído em função de filtro funciona muito bem também Aqui eu vou escrever sobre a média 1D e 2D de dados. Filtro D 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. Um filtro de média de execução pode ser definido D simplesmente por. Para dados 2D podemos usar a função Matlab s filter2 Para mais informações sobre como o filtro funciona, você pode digitar. Aqui está uma implementação rápida e suja de um 16 por 16 filtro de média móvel Primeiro precisamos definir o filtro Uma vez que todos nós queremos é a contribuição igual de todos os vizinhos, podemos apenas usar a função uns Nós dividimos tudo com 256 16 16, uma vez que don t quer alterar a amplitude de nível geral 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 Azimuth é mapeado no eixo X O filtro foi de 4 pixels de largura em Range e 16 pixels de largura em Azimuth. Moving Filtro Médio filtro MA. Loading A média móvel Filtro é um simples Low Pass FIR Finite Impulse Response filtro comumente usado para suavizar uma matriz de sinal de dados amostrados Ele leva M amostras de entrada em um tempo e ter a média dessas M-amostras e produz um único ponto de saída É um muito simples LPF Low Pas S A estrutura do filtro é útil para cientistas e engenheiros para filtrar componentes ruidosos indesejados dos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta o parâmetro M, a suavidade da saída aumenta, ao passo que as transições nítidas nos dados são cada vez mais bruscas. Filtro tem resposta de domínio de tempo excelente mas uma resposta de freqüência pobre. O filtro de MA executa três funções importantes.1 Demora M pontos de entrada, calcula a média desses M-pontos e produz um único ponto de saída 2 Devido aos cálculos de cálculo envolveu o filtro Introduz uma quantidade definida de atraso 3 O filtro atua como um filtro de baixa passagem com resposta de domínio de freqüência pobre e uma resposta de domínio de tempo bom. Matlab código. Following matlab código simula a resposta de domínio de tempo de um M-point Moving Average filtro e também traça a Resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Time Domain Response. Input to MA filtro.3-point MA filtro output. Input to Moving average filter. Response De 3 pontos Filtro de média móvel.51 ponto de saída do filtro MA.101 ponto de saída do filtro MA. Resposta de 51 pontos Filtro média móvel. Resposta de 101 pontos Filtro média móvel.501 ponto de saída do filtro MA. Resposta de 501 ponto Filtro médio móvel. No primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel. A entrada é barulhenta e nosso objetivo é reduzir o ruído. A próxima figura é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos. Deduz-se da figura que o filtro de média móvel de 3 pontos não tem feito muito na filtragem para fora do ruído Nós aumentamos as torneiras do filtro a 51 pontos e nós podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, que é descrito em Próxima figura. Resposta de freqüência da média móvel Filtros de vários comprimentos. Nós aumentamos as torneiras mais para 101 e 501 e podemos observar que mesmo que o ruído seja quase zero, as transições são embotadas drasticamente observar a inclinação em ambos os lados de O sinal e compará-los wi Th a transição de parede de tijolo ideal em nosso input. Frequency Response. From a resposta de freqüência pode ser afirmado que o roll-off é muito lento ea atenuação de banda de parada não é bom Dada esta atenuação de banda de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode Separar uma banda de frequências de outra Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em fraco desempenho no domínio da freqüência e vice-versa Em suma, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom a ação no domínio do tempo, mas Um filtro low-pass excepcionalmente ruim a ação no domínio de freqüência. Livros externos. Recomendado Books. Primary Sidebar.