Moving Average 2d Matlab

Geskep op Woensdag 8 Oktober, 2008 20:04 Laas Opdateer op Donderdag, Maart 14, 2013 01:29 Geskryf deur Batuhan Osmanoglu Hits: 38870 bewegende gemiddelde In Matlab myself dikwels ek 'n behoefte aan die gemiddeld van die data wat ek het om die geraas 'n bietjie te verminder bietjie. Ek het n paar funksies te doen presies wat ek wil hê, maar matlabs gebou in filter funksie werk redelik goed sowel. Hier Siek skryf oor 1D en 2D gemiddeld van data. 1D filter kan verwesenlik word deur die filter funksie. Die filter funksie vereis ten minste drie insette parameters: die teller koëffisiënt vir die filter (b), die deler koëffisiënt vir die filter (a), en die data (X) natuurlik. 'N loop gemiddelde filter kan gedefinieer word deur eenvoudig: Vir 2D data kan ons die Matlabs filter2 funksie gebruik. Vir meer inligting oor hoe die filter werk, kan jy tik: Hier is 'n vinnige en vuil implementering van 'n 16 deur 16 bewegende gemiddelde filter. Eerstens moet ons die filter te definieer. Aangesien al ons wil hê, is gelyk bydrae van alle bure kan ons net gebruik om die kinders funksie. Ons verdeel alles met 256 (1616), aangesien ons nie wil hê dat die algemene vlak (amplitude) van die sein verander. Om die filter kan ons net die volgende Hier sê van toepassing is die resultate vir fase van 'n Kong interferogram. In hierdie geval Range is in Y-as en Azimuth is gekarteer op X-as. Die filter was 4 pixels wyd in Range en 16 pixels wyd in Azimuth. Teken SearchUsing MATLAB, hoe kan ek die 3-daagse bewegende gemiddelde van 'n spesifieke kolom van 'n matriks en voeg die bewegende gemiddelde op daardie matriks ek probeer om die 3-daagse bewegende gemiddelde van onder bereken op die top van die matriks. Ek het my kode voorsien: Gegewe die volgende matriks A en masker: Ek het probeer die implementering van die conv opdrag maar Ek ontvang 'n fout. Hier is die conv opdrag Ek het probeer om te gebruik op die 2de kolom van matriks A: Die uitset Ek verlang word in die volgende matriks: Indien u enige voorstelle, sou ek dit baie waardeer. Dankie vir kolom 2 van matriks A, ek berekening van die 3-daagse bewegende gemiddelde soos volg en die plasing van die resultaat in kolom 4 van matriks A (Ek herdoop matriks n as 39desiredOutput39 net ter illustrasie). Die 3-dag gemiddeld van 17, 14, 11, is 14 die 3-dag gemiddeld van 14, 11, 8 is 11 die 3-dag gemiddeld van 11, 8, 5 is 8 en die 3-dag gemiddeld van 8, 5, 2 is 5. Daar is geen waarde in die onderste 2 rye vir die 4de kolom omdat die berekening vir die 3-daagse bewegende gemiddelde begin aan die onderkant. Die 39valid39 uitset sal nie gewys word tot ten minste 17, 14, en 11. Hopelik sal hierdie sin uitvoering maak Aaron 12 Junie 13 by 01:28 1 Antwoord In die algemeen is dit sal help as jy die fout sal wys. In hierdie geval jy doen twee dinge verkeerd: Eerste het jou konvolusie te verdeel deur drie (of die lengte van die bewegende gemiddelde) Tweedens, let op die grootte van c. Jy kan nie net pas c in 'n. Die tipiese manier om 'n bewegende gemiddelde sou wees om dieselfde te gebruik, maar dit nie die geval is lyk wat jy wil hê. In plaas jy gedwing word om 'n paar lyne gebruik: Die wetenskaplike en ingenieurs Guide to Digital Signal Processing Deur Steven W. Smith, Ph. D. Soos die naam aandui, die bewegende gemiddelde filter bedryf deur gemiddeld 'n aantal punte van die insetsein aan elke punt in die uitsetsein produseer. In vergelyking vorm, dit is geskrywe: Waar is die insetsein, is die uitset sein, en M is die aantal punte in die gemiddelde. Byvoorbeeld, in 'n 5 punt bewegende gemiddelde filter, punt 80 in die uitsetsein word gegee deur: As 'n alternatief, kan die groep punte van die insetsein simmetries gekies om die uitset punt: Dit stem ooreen met die verandering van die opsomming in vergelyking . 15-1 van: J 0 tot M -1 aan: J - (M -1) / 2 tot (m -1) / 2. Byvoorbeeld, in 'n 10 punt bewegende gemiddelde filter, die indeks, j. kan hardloop 0-11 (een kant gemiddelde) of -5 tot 5 (simmetriese gemiddelde). Simmetriese gemiddelde vereis dat M wees 'n onewe getal. Programmering is 'n bietjie makliker met die punte op slegs een kant egter hierdie produseer 'n relatiewe verskuiwing tussen die inset en uitset seine. Jy moet besef dat die bewegende gemiddelde filter is 'n konvolusie gebruik van 'n baie eenvoudige filter kern. Byvoorbeeld, 'n 5 punt filter het die filter kern: 82300, 0, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 0, 08230. Dit is die bewegende gemiddelde filter is 'n konvolusie van die insetsein met 'n vierkantige pols met 'n oppervlakte van een. Tabel 15-1 toon 'n program om die bewegende gemiddelde filter. Documentation tsmovavg uitset tsmovavg implementeer (tsobj, S, lag) gee terug Die eenvoudige bewegende gemiddeld vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. lag dui die aantal vorige datapunte gebruik met die huidige data punt by die berekening van die bewegende gemiddelde. uitset tsmovavg (vektor, s, lag, dowwe) gee terug Die eenvoudige bewegende gemiddelde vir 'n vektor. lag dui die aantal vorige datapunte gebruik met die huidige data punt by die berekening van die bewegende gemiddelde. uitset tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gee terug Die eksponensiële geweegde bewegende gemiddelde vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod spesifiseer die tydperk. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18.18. Eksponensiële Persentasie 2 / (TIMEPER 1) of 2 / (WINDOWSIZE 1). uitset tsmovavg (vektor, e, timeperiod, dowwe) gee terug Die eksponensiële geweegde bewegende gemiddelde vir 'n vektor. Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod spesifiseer die tydperk. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18.18. (2 / (timeperiod 1)). uitset tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gee terug Die driehoekige bewegende gemiddelde vir finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die driehoekige bewegende gemiddelde dubbel glad die data. tsmovavg word bereken dat die eerste eenvoudige bewegende gemiddelde met venster breedte van oordek (numperiod 1) / 2. Dan bereken dit 'n tweede eenvoudige bewegende gemiddelde op die eerste bewegende gemiddelde met dieselfde venster grootte. uitset tsmovavg (vektor, t, numperiod, dowwe) gee terug Die driehoekige bewegende gemiddelde vir 'n vektor. Die driehoekige bewegende gemiddelde dubbel glad die data. tsmovavg word bereken dat die eerste eenvoudige bewegende gemiddelde met venster breedte van oordek (numperiod 1) / 2. Dan bereken dit 'n tweede eenvoudige bewegende gemiddelde op die eerste bewegende gemiddelde met dieselfde venster grootte. uitset tsmovavg (tsobj, w, gewigte) gee terug Die geweegde bewegende gemiddelde vir die finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. deur die verskaffing van gewigte vir elke element in die bewegende venster. Die lengte van die gewig vektor bepaal die grootte van die venster. As groter gewig faktore word gebruik vir meer onlangse pryse en kleiner faktore vir vorige pryse, die neiging is meer ontvanklik vir onlangse wysigings. uitset tsmovavg (vektor, w, gewigte, dowwe) gee terug Die geweegde bewegende gemiddelde vir die vektor deur die verskaffing van gewigte vir elke element in die bewegende venster. Die lengte van die gewig vektor bepaal die grootte van die venster. As groter gewig faktore word gebruik vir meer onlangse pryse en kleiner faktore vir vorige pryse, die neiging is meer ontvanklik vir onlangse wysigings. uitset tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gee terug Die gemodifiseerde bewegende gemiddelde vir die finansiële tydreekse voorwerp, tsobj. Die aangepaste bewegende gemiddelde is soortgelyk aan die eenvoudige bewegende gemiddelde. Oorweeg die argument numperiod die lag van die eenvoudige bewegende gemiddelde wees. Die eerste gewysigde bewegende gemiddelde bereken word soos 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Daaropvolgende waardes word bereken deur die toevoeging van die nuwe prys en trek die laaste gemiddelde van die gevolglike bedrag. uitset tsmovavg (vektor, m, numperiod, dowwe) gee terug Die gemodifiseerde bewegende gemiddelde vir die vektor. Die aangepaste bewegende gemiddelde is soortgelyk aan die eenvoudige bewegende gemiddelde. Oorweeg die argument numperiod die lag van die eenvoudige bewegende gemiddelde wees. Die eerste gewysigde bewegende gemiddelde bereken word soos 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Daaropvolgende waardes word bereken deur die toevoeging van die nuwe prys en trek die laaste gemiddelde van die gevolglike bedrag. dowwe 8212 dimensie te bedryf saam positiewe heelgetal met waarde 1 of 2 Dimension te bedryf saam, wat as 'n positiewe heelgetal met 'n waarde van 1 of 2. dowwe is 'n opsionele insette argument, en as dit nie gebruik word as 'n inset, die verstek waarde 2 word aanvaar. Die standaard van dowwe 2 dui op 'n ry-georiënteerde matriks, waar elke ry is 'n veranderlike en elke kolom is 'n waarneming. As dowwe 1. die insette is veronderstel om 'n kolomvektor of-kolom-georiënteerde matriks, waar elke kolom is 'n veranderlike en elke ry 'n waarneming wees. e 8212 aanwyser vir eksponensiële bewegende gemiddelde karakter vektor Eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n geweegde bewegende gemiddelde, waar timeperiod is die tydperk van die eksponensiële bewegende gemiddelde. Eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Byvoorbeeld, 'n tydperk van 10 eksponensiële bewegende gemiddelde gewigte die mees onlangse prys deur 18.18. Eksponensiële Persentasie 2 / (TIMEPER 1) of 2 / (WINDOWSIZE 1) timeperiod 8212 Lengte van tyd positiewe getal Kies Jou CountryMoving Gemiddeld Function resultmovingmean (data, venster, dowwe, opsie) bere n gesentreerde bewegende gemiddelde van die data matrix data met behulp van 'n venster grootte gespesifiseer in 'n venster in dowwe dimensie, met behulp van die gespesifiseerde in opsie algoritme. Dowwe en opsie is opsioneel insette en sal die standaard om 1. Dim en opsie opsionele insette kan heeltemal oorgeslaan of kan word vervang met 'n. Byvoorbeeld movingmean (data, venster) sal dieselfde resultate as movingmean (data, venster, 1,1) of movingmean gee (data, venster ,, 1). Insette datamatriks grootte en dimensie is net beperk deur die maksimum matriks grootte vir jou platform. Venster moet 'n heelgetal wees en moet vreemd wees. As venster selfs dan is dit afgerond na die volgende laer onewe getal. Funksie bere die bewegende gemiddelde inkorporeer 'n sentrale punt en (venster-1) / 2 elemente voor en na die gespesifiseerde dimensie. Op die rand van die matriks die aantal elemente voor of na verminder sodat die werklike venster grootte is minder as die gespesifiseerde venster. Die funksie is gebreek in twee dele, 'n 1d-2d algoritme en 'n 3D algoritme. Dit is gedoen om oplossing spoed te optimaliseer, veral in kleiner matrikse (bv 1000 x 1). Verder verskillende algoritmes om die 1d-2D-en 3D probleem word as in sekere gevalle die verstek algoritme is nie die vinnigste. Dit gebeur gewoonlik wanneer die matriks is baie wyd (maw 100 x 100000 of 10 x 1000 x 1000) en die bewegende gemiddelde word bereken in die korter dimensie. Die grootte waar die verstek algoritme is stadiger sal afhang van die rekenaar. MATLAB 7.8 (R2009a) Tags vir hierdie lêer Sal u asseblief aanmeld om lêers te merk. Sal u asseblief aanmeld om 'n opmerking of gradering voeg. Kommentaar (7) Hoe movingmean hanteer in die uithoeke Is dit begin met 'n venster grootte omvattende enigste punt 1 op 1, dan 3 punte by punt 2, dan aan die toeneem in die venster grootte tot die venster grootte is wat vermeld in die funksie insette Dankie. Nice en eenvoudige. Dankie. Goeie werk baie nuttig as Stephan Wolf gesê. Net wat ek kyk vir. Gesentreerde bewegende gemiddelde wat in staat is om te werk in 'n plot oor die hele breedte, sonder om te kyk vir venster grootte van die filter en die verskuiwing van die begin af. Groot MathWorks versnelling van die tempo van ingenieurswese en wetenskap MathWorks is die voorste ontwikkelaar van wiskundige rekenaar sagteware vir ingenieurs en wetenskaplikes.