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 trazo 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 usted havent alreadyputing un promedio de ejecución de un simple vector de datos 1-D parece bastante simple. De hecho, la documentación de MATLAB para FILTER alegra algo como: Puede usar filtro para encontrar un promedio de ejecución sin usar un bucle for. Este ejemplo encuentra el promedio de ejecución de un vector de 16 elementos, usando un tamaño de ventana de 3: Para mis propósitos, hay dos cosas molestas sobre este resultado: el punto de salida n es el promedio de los puntos de entrada n - (windowSize-1)..n (es decir, no centrado, como lo demuestra el desplazamiento horizontal) y los puntos a la izquierda de los datos disponibles se tratan como ceros. FILTFILT trata ambos temas, pero tiene otros inconvenientes. Su parte de la caja de herramientas de procesamiento de señales, y no se ocupa bien con NaNs (que Id como excluido de la media). Algunas personas en FEX, obviamente, tenía las mismas frustraciones, pero me parece extraño que algo tan simple requiere código personalizado. Cualquier cosa que estoy desaparecido aquí pidió 10 de agosto 10 a las 21:39 Hmm. Hay incluso una manera de hacer el relleno y obtener el promedio es parece que si dicen que 3 contenedores están cayendo del borde en comparación con 1, tendría que pad con diferentes valores con el fin de obtener el promedio correcto para el primer contenedor. Específicamente, es necesario pad con el promedio de los contenedores válidos, que depende del punto bajo consideración. Por lo tanto, no estoy seguro de que esto sea posible con el relleno ndash Matt Mizumi Aug 11 10 a las 4: 06Moving Average Filter (MA filter) Loading. El filtro de media móvil es un simple filtro FIR de paso bajo (respuesta de impulso finito) comúnmente utilizado para suavizar una matriz de datos / señal muestreados. Se toman M muestras de entrada a la vez y tomar el promedio de esas M-muestras y produce un solo punto de salida. Se trata de una simple LPF (Low Pass Filter) estructura que viene práctico para los científicos y los ingenieros para filtrar el componente ruidoso no deseado de los datos previstos. A medida que aumenta la longitud del filtro (el parámetro M) aumenta la suavidad de la salida, mientras que las transiciones bruscas en los datos se hacen cada vez más contundentes. Esto implica que este filtro tiene excelente respuesta en el dominio del tiempo pero una respuesta de frecuencia pobre. El filtro MA realiza tres funciones importantes: 1) toma M puntos de entrada, calcula el promedio de esos puntos M y produce un único punto de salida. 2) Debido al cálculo / cálculos involucrados. El filtro introduce una cantidad definida de retardo 3) El filtro actúa como un filtro de paso bajo (con una respuesta de dominio de frecuencia pobre y una buena respuesta de dominio de tiempo). Código Matlab: El siguiente código matlab simula la respuesta en el dominio del tiempo de un filtro M-point Moving Average y también traza la respuesta de frecuencia para varias longitudes de filtro. Respuesta de Dominio de Tiempo: En la primera trama, tenemos la entrada que va en el filtro de media móvil. La entrada es ruidosa y nuestro objetivo es reducir el ruido. La siguiente figura es la respuesta de salida de un filtro de media móvil de 3 puntos. Puede deducirse de la figura que el filtro de media móvil de 3 puntos no ha hecho mucho en filtrar el ruido. Aumentamos los grifos de filtro a 51 puntos y podemos ver que el ruido en la salida se ha reducido mucho, que se representa en la siguiente figura. Aumentamos los grifos más allá de 101 y 501 y podemos observar que aunque el ruido sea casi cero, las transiciones se atenuan drásticamente (observe la pendiente en cada lado de la señal y compárelas con la transición ideal de pared de ladrillo en Nuestra entrada). Respuesta de Frecuencia: A partir de la respuesta de frecuencia se puede afirmar que el roll-off es muy lento y la atenuación de banda de parada no es buena. Dada esta atenuación de banda de parada, claramente, el filtro de media móvil no puede separar una banda de frecuencias de otra. Como sabemos que un buen rendimiento en el dominio del tiempo da como resultado un rendimiento pobre en el dominio de la frecuencia, y viceversa. En resumen, el promedio móvil es un filtro de suavizado excepcionalmente bueno (la acción en el dominio del tiempo), pero un filtro de paso bajo excepcionalmente malo (la acción en el dominio de la frecuencia) Enlaces externos: Libros recomendados:
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