الانتقال من المتوسط التصفية - matlab - رمز المثال

تم إنشاءه بتاريخ الأربعاء، 08 تشرين 1 / أكتوير 2008 20 04 تاريخ آخر تحديث: الخميس، 14 مارس / آذار 2013 01 29 كتب بواسطة: باتوهان أوسمانوغل الزيارات 41574. المتوسط ​​في ماتلاب. غالبا أجد نفسي في حاجة إلى متوسط ​​البيانات لدي للحد من الضوضاء قليلا كتبت وظائف الزوجين للقيام بالضبط ما أريد، ولكن ماتلاب s بنيت في وظيفة مرشح يعمل جيد جدا كذلك هنا سوف ليرة لبنانية عن 1D و 2D المتوسط ​​من data.1D تصفية يمكن أن تتحقق باستخدام وظيفة مرشح تتطلب وظيفة مرشح على الأقل ثلاثة معلمات الإدخال معامل البسط للمرشح ب، معامل القاسم للمرشح أ، والبيانات X بالطبع. يمكن تشغيل عامل تصفية المتوسط ​​يمكن ببساطة تعريف. للبيانات 2D يمكننا استخدام وظيفة ماتلاب s filter2 لمزيد من المعلومات على كيفية عمل المرشح، يمكنك type. Here هو تنفيذ سريع وقذر من 16 بحلول 16 مرشح المتوسط ​​المتحرك أولا نحن بحاجة إلى تحديد مرشح منذ كل ما نريده هو مساهمة متساوية من جميع الجيران يمكننا فقط استخدام تلك المرح كتيون نحن تقسيم كل شيء مع 256 16 16 لأننا لا نريد لتغيير السعة المستوى العام للإشارة. لتطبيق فلتر يمكننا ببساطة أن نقول ما يلي. أدناه هي نتائج لمرحلة التداخل في سار في هذه الحالة المدى هو في يتم تعيين محور Y والسمت على محور X كان مرشح 4 بكسل واسعة في نطاق و 16 بكسل واسعة في السمت. تحميل موفاف م انظر أيضا movAv2 - نسخة محدثة السماح الترجيح. وتشمل ماتلاب وظائف تسمى موفافغ و تسموفافغ سلسلة زمنية المتوسط ​​المتحرك في الأدوات المالية، تم تصميم موفاف لتكرار وظائف أساسية من هذه التعليمات البرمجية هنا يوفر مثالا لطيفا لإدارة الفهارس داخل الحلقات، والتي يمكن أن تكون مربكة لتبدأ أنا عمدا أبقى رمز قصيرة وبسيطة للحفاظ على هذه العملية واضحة. موفاف ينفذ متوسط ​​متحرك بسيط يمكن استخدامه لاستعادة البيانات الصاخبة في بعض الحالات وهو يعمل عن طريق أخذ متوسط ​​المدخلات ذ على نافذة انزلاق الوقت، وحجم الذي يحدده ن كلما كان أكبر n، كلما زاد مقدار تمهيد تأثير n بالنسبة لطول متجه الإدخال y وبشكل جيد بشكل جيد، فإن نوع من يخلق مرشح تردد لوباس - راجع قسم الأمثلة والاعتبارات. لأن كمية التمهيد المقدمة فإن كل قيمة n تكون بالنسبة لطول متجه الدخل، وهي دائما تستحق اختبار قيم مختلفة لمعرفة ما هو مناسب تذكر أيضا أن النقاط n تفقد على كل متوسط ​​إذا كان n هو 100، أول 99 نقطة من متجه الدخل لا تحتوي على بيانات كافية لمتوسط ​​100pt ويمكن تجنب ذلك إلى حد ما من خلال التراص المتوسطات، على سبيل المثال، الشفرة والرسم البياني أدناه مقارنة عدد من مختلف الأطر طول الإطار لاحظ كيف سلس 10 10pt مقارنة مع 20pt واحد متوسط ​​في كلتا الحالتين 20 يتم فقدان نقاط البيانات في المجموع. إنشاء زاكسيس x 1 0 01 5 توليد الضوضاء ضوضاء 4 ضجيج ريبمات راندن 1، سيل نوميل x الضجيجريبس، نويزريبس، ضجيج 1 إعادة تشكيل الضوضاء، 1، ضجيج طول الضجيج توليد ضجيج يداتا ذ إكس العاشر ضجيج 1 طول x بيرفوم المتوسطات y2 موفاف y، 10 10 بت y3 موفاف y2 10 10 10 بت y4 موفاف y 20 20 بت y5 موفاف y 40 40 بت y6 موفاف y 100 100 بت مؤامرة الرقم المؤامرة x، y، y2، y3، y4، y5، y6 أسطورة الخام 10 10pt، 20pt، 40pt، 100pt كلابيل x يلابيل y تيتل مقارنة بين المتوسطات المتحركة movAv m كود ران-ثرو أوتبوت أوتبوت موفاف y، n السطر الأول يعرف اسم الدالة s، المدخلات والمخرجات المدخلات x يجب أن يكون متجه البيانات لأداء المتوسط ​​على n يجب أن يكون عدد النقاط التي تؤدي إلى المتوسط ​​فوق المخرجات سيحتوي على البيانات المتوسطة التي يتم إرجاعها بواسطة الدالة تمهيد خرج المخرجات نان 1، نوميل y البحث عن منتصف نقطة n منتصف الجولة n 2 ويتم العمل الرئيسي لهذه الوظيفة في ل حلقة، ولكن قبل البدء يتم إعداد أمرين التنوب ستلي الإخراج هو مخصص مسبقا كما نانز، وهذا يخدم غرضين أولا وقبل التخصيص هو ممارسة جيدة عموما لأنه يقلل من شعوذة الذاكرة ماتلاب يجب القيام به، وثانيا، فإنه يجعل من السهل جدا لوضع متوسط ​​البيانات إلى إخراج نفس الحجم كما ناقلات الإدخال وهذا يعني نفس زاكسيس يمكن استخدامها في وقت لاحق لكلا، والتي هي مريحة للتآمر، بدلا من ذلك يمكن إزالة النانز في وقت لاحق في سطر واحد من إخراج الإخراج التعليمات البرمجية. وسيتم استخدام ميدبوانت متغير لمحاذاة البيانات في ناقلات الإخراج إذا ن 10، سيتم فقدان 10 نقاط لأنه، لنقاط 9 الأولى من ناقلات الإدخال، لا توجد بيانات كافية t لاتخاذ 10 نقطة متوسط ​​كما الإخراج سيكون أقصر من المدخلات، فإنه يحتاج إلى محاذاة بشكل صحيح سوف منتصف يمكن استخدامها حتى يتم فقدان كمية متساوية من البيانات في البداية والنهاية، ويتم الاحتفاظ المدخلات الانحياز مع الإخراج من قبل نان المخازن التي تم إنشاؤها عند بريالوكاتينغ output. for 1 طول y - n البحث عن مؤشر متوسط ​​لاتخاذ المتوسط ​​على حساب أبان يعني الناتج a ميدبوانت يعني يب إند في الحلقة نفسها، يؤخذ متوسط ​​على كل شريحة متتالية من الإدخال سيتم تشغيل الحلقة التي تعرف بأنها 1 حتى طول المدخل y، ناقص البيانات التي ستفقد n إف والمدخل هو 100 نقطة طويلة و n هو 10، سيتم تشغيل حلقة من 1 إلى 90.هذا يعني أن يوفر المؤشر الأول للجزء أن يكون المتوسط ​​المتوسط ​​الثاني ب هو ببساطة ن -1 حتى في التكرار الأول، a 1 n 10 سو b 11-1 10 يؤخذ المتوسط ​​الأول على ياب أو x 1 10 يتم تخزين متوسط ​​هذا القطاع، الذي هو قيمة واحدة، في الإخراج في مؤشر منتصف أو 1 5 6. على التكرار الثاني ، 2 b 2 10-1 11 بحيث يؤخذ المتوسط ​​على x 2 11 وتخزينه في المخرجات 7 على آخر تكرار للحلقة لإدخال طول 100، a 91 b 90 10-1 100 بحيث يؤخذ المتوسط فوق x 91 100 وتخزينها في الإخراج 95 وهذا يترك الإخراج مع ما مجموعه n 10 قيم نان في الفهرس 1 5 و 96 100. الأمثلة والاعتبارات المعدلات المتحركة هي مفيدة في بعض الحالات، لكنها ليست دائما أفضل خيار فيما يلي مثالين حيث أنها ليست بالضرورة الأمثل. ميكروفون معايرة هذه المجموعة من البيانات تمثل مستويات كل تردد تنتجها المتكلم وسجلت بواسطة ميكروفون مع استجابة خطية معروفة إخراج المتكلم يختلف مع تردد، ولكن يمكننا تصحيح لهذا الاختلاف مع بيانات المعايرة - الإخراج يمكن تعديلها في مستوى لحساب التقلبات في المعايرة. لاحظ أن البيانات الخام هو صاخبة - وهذا يعني أن تغيير طفيف في تردد يبدو أن تتطلب كبير، غير منتظم، تغيير في مستوى لحسابه هل هذا واقعي أو هو منتج من بيئة التسجيل فمن المعقول في هذه الحالة لتطبيق المتوسط ​​المتحرك الذي ينعم منحنى تردد المستوى لتوفير منحنى المعايرة التي هي أقل قليلا غير منتظمة ولكن لماذا لا يكون هذا الأمثل في هذا المثال. أكثر البيانات سيكون أفضل - معايرة متعددة يمتد متوسط ​​معا سوف تدمر الضوضاء في النظام طالما أنها ركض دوم وتوفير منحنى مع أقل تفصيلا خسر المفقودين المتوسط ​​المتحرك يمكن أن تقارب هذا فقط، ويمكن إزالة بعض الانخفاضات تردد أعلى وقمم من المنحنى التي لا وجود لها حقا. موجات استخدام باستخدام المتوسط ​​المتحرك على موجات جيب يسلط الضوء على نقطتين. العام قضية اختيار عدد معقول من النقاط لأداء المتوسط ​​أكثر. من s بسيطة، ولكن هناك طرق أكثر فعالية من تحليل إشارة من المتوسطات تتأرجح إشارات في المجال الزمني. في هذا الرسم البياني، يتم رسم موجة جيبية الأصلي في الأزرق الضوضاء هو إضافة وتآمر كمنحنى برتقالي يتم تنفيذ المتوسط ​​المتحرك بأعداد مختلفة من النقاط لمعرفة ما إذا كان يمكن استرداد الموجة الأصلية 5 و 10 نقاط توفر نتائج معقولة، ولكن لا تزيل الضوضاء تماما، حيث تبدأ أعداد أكبر من النقاط إلى تفقد تفاصيل الاتساع حيث يمتد المتوسط ​​على مراحل مختلفة تذكر الموجة تتذبذب حول الصفر، وتعني -1 1 0. وهناك نهج بديل سيكون بناء مرشح لوباس مما يمكن أن يكون يطبق على الإشارة في مجال الترددات أنا لن أذهب إلى التفاصيل لأنها تتجاوز نطاق هذه المادة، ولكن كما الضوضاء هو تردد أعلى بكثير من موجات التردد الأساسي، سيكون من السهل إلى حد ما في هذه الحالة لبناء مرشح لوباس من إزالة الضوضاء عالية التردد. هذا المثال يوضح كيفية استخدام مرشحات المتوسط ​​المتحرك وإعادة عزل لعزل تأثير المكونات الدورية من الوقت من اليوم على قراءات درجة الحرارة في الساعة، وكذلك إزالة الضوضاء خط غير المرغوب فيها من مفتوحة-- قياس الجهد حلقة يوضح المثال أيضا كيفية تسهيل مستويات إشارة على مدار الساعة مع الحفاظ على حواف باستخدام عامل تصفية وسيط يوضح المثال أيضا كيفية استخدام فلتر هامبل لإزالة القيم الخارجية الكبيرة. التمهيد هو كيف يمكننا اكتشاف أنماط هامة في بياناتنا في حين تترك الأشياء التي لا أهمية لها أي الضوضاء نحن نستخدم تصفية لأداء هذا التمهيد هدف التمهيد هو إحداث تغييرات بطيئة في القيمة بحيث يكون من الأسهل أن نرى تر وينتهي في بياناتنا. في بعض الأحيان عند فحص البيانات المدخلات قد ترغب في تسهيل البيانات من أجل رؤية اتجاه في إشارة في مثالنا لدينا مجموعة من قراءات درجة الحرارة في مئوية أخذ كل ساعة في مطار لوغان لمدة شهر كامل من يناير، 2011. لاحظ أننا يمكن أن نرى بصريا تأثير أن الوقت من اليوم لديه على قراءات درجة الحرارة إذا كنت مهتما فقط في التغير في درجة الحرارة اليومية على مدار الشهر، وتقلبات ساعة تسهم فقط الضوضاء، والتي يمكن أن تجعل من الاختلافات اليومية صعبة للتمييز لإزالة تأثير الوقت من اليوم، نود الآن لتسهيل بياناتنا باستخدام عامل تصفية متوسط ​​متحرك. المعدل المتحرك مرشح. في أبسط أشكاله، مرشح المتوسط ​​المتحرك من طول N يأخذ متوسط ​​كل N عينات متتالية من الموجي. لتطبيق مرشح متوسط ​​متحرك لكل نقطة بيانات، نقوم ببناء معاملاتنا من مرشحنا بحيث تكون كل نقطة مرجحة على قدم المساواة وتساهم 1 24 إلى المتوسط ​​الإجمالي وهذا يعطينا متوسط درجة الحرارة على كل فترة 24 ساعة. فيلتر تأخير. ملاحظة أن الإخراج تصفيتها تأخر بنحو اثني عشر ساعة ويرجع ذلك إلى حقيقة أن لدينا مرشح المتوسط ​​المتحرك لديه تأخير. أي مرشح متماثل من طول N سيكون لها تأخير N-1 2 عينات يمكننا حساب هذا التأخير يدويا. استخراج متوسط ​​الاختلافات. بكل ذلك، يمكننا أيضا استخدام المتوسط ​​المتحرك مرشح للحصول على تقدير أفضل لكيفية الوقت من اليوم يؤثر على درجة الحرارة العامة للقيام بذلك، أولا، طرح البيانات ممهدة من قياسات درجة الحرارة كل ساعة ثم تقسيم البيانات المختلفة إلى أيام واتخاذ المتوسط ​​على مدى كل 31 يوما في الشهر. استخراج الذروة المغلف. في بعض الأحيان نود أيضا أن يكون لها تقدير متفاوت بسلاسة لكيفية ارتفاعات وأدنى من تغير درجة الحرارة لدينا يوميا للقيام بذلك يمكننا استخدام وظيفة المغلف لربط أعلى مستوياته القصوى والهبوط المكتشفة على مجموعة فرعية من فترة 24 ساعة في هذا المثال، علينا أن نضمن أن هناك 16 ساعة على الأقل بين كل ارتفاع المدقع ومنخفضة للغاية يمكننا أيضا الحصول على شعور كيف تتجه الارتفاعات والانخفاضات من خلال اتخاذ المتوسط ​​بين النقيضين. المرشح المتوسط ​​المتوسط ​​المرشحات. أنواع أخرى من مرشحات المتوسط ​​المتحرك لا وزن كل عينة على قدم المساواة. المرشح المشترك آخر يتبع ثنائي الحدين توسع هذا النوع من المرشح يقترب من منحنى طبيعي لقيم كبيرة من n ومن المفيد لتصفية الضوضاء عالية التردد ل n صغيرة للعثور على معاملات للمرشح ذات الحدين، مع نفسه مع نفسه ومن ثم تزامن الناتج مع عدد محدد من مرات في هذا المثال، استخدم خمسة تكرارات إجمالية. أي مرشح آخر يشبه إلى حد ما مرشح التوسيع الغوسي هو مرشح المتوسط ​​المتحرك الأسي هذا النوع من المرشح المتوسط ​​المتحرك المرجح يسهل إنشاؤه ولا يتطلب حجم نافذة كبير. يمكنك ضبط وزن أضعافا مضاعفة مرشح المتوسط ​​المتحرك بمعلمة ألفا بين صفر و واحد قيمة أعلى من ألفا سوف يكون أقل تمهيد. زوم في على قراءات ل يوم واحد. حدد بلدك.