Matlab De Señal Media Móvil

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), los cuales 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. Así que, 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 por defecto para el promedio móvil es 5.Created el Miércoles, 08 de Octubre de 2008 20:04 Actualizado el Jueves, 14 de Marzo de 2013 01:29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Hits: 40534 Media 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. Iniciar búsqueda29 Septiembre, 2013 Media móvil por convolución ¿Qué es la media móvil y para qué sirve? ¿Cómo se realiza el promedio móvil mediante convolución? La media móvil es una operación simple que suele usarse para suprimir el ruido de una señal: fijamos el valor de cada punto en El promedio de los valores en su vecindario. Por una fórmula: Aquí x es la entrada yy es la señal de salida, mientras que el tamaño de la ventana es w, se supone que es impar. La fórmula anterior describe una operación simétrica: las muestras se toman de ambos lados del punto real. A continuación se muestra un ejemplo de la vida real. El punto en el que se coloca la ventana es en realidad rojo. Valores fuera de x se supone que son ceros: Para jugar y ver los efectos de la media móvil, echar un vistazo a esta demostración interactiva. Cómo hacerlo por convolución Como puede haber reconocido, calcular el promedio móvil simple es similar a la convolución: en ambos casos se desliza una ventana a lo largo de la señal y se resumen los elementos de la ventana. Por lo tanto, darle un intento de hacer lo mismo mediante la convolución. Utilice los siguientes parámetros: La salida deseada es: Como primera aproximación, intentemos lo que obtenemos convolucionando la señal x con el k kernel siguiente: La salida es exactamente tres veces mayor que la esperada. También puede verse que los valores de salida son el resumen de los tres elementos de la ventana. Es porque durante la convolución la ventana se desliza a lo largo, todos los elementos en él se multiplican por uno y luego se resumen: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Para obtener los valores deseados de y. La salida será dividida por 3: Por una fórmula que incluye la división: Pero no sería óptimo hacer la división durante la convolución Aquí viene la idea reorganizando la ecuación: Así que usaremos el k kernel siguiente: De esta manera vamos a Obtener la salida deseada: En general: si queremos hacer el promedio móvil por convolución teniendo un tamaño de ventana de w. Utilizaremos el siguiente núcleo k: Una función simple que realiza el promedio móvil es: Un ejemplo de uso es: