How To Calculate Glidande Medelvärde In Matlab

Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la Rger intervallet desto mer topparna och dalarna släpas ut Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. Jag har en vektor och jag vill beräkna det rörliga genomsnittet av det med ett fönster med bredd 5.Till exempel, om den aktuella vektorn är 1,2,3,4,5,6,7,8 then. the första ingången av den resulterande vektorn bör vara summan av alla poster i 1,2,3,4 , 5 dvs 15. den andra inmatningen av den resulterande vektorn ska vara summan av alla poster i 2,3,4,5,6 dvs 20.I slutändan bör den resulterande vektorn vara 15,20,25,30 Hur kan Det gör jag. Kollfunktionen är rätt upp i din gränd. Tre svar, tre olika metoder Här är en snabb riktning olika inmatningsstorlekar, fast fönsterbredd på 5 med hjälp av timeit känn hål i det i kommentarerna om du tror det behöver Att bli refined. conv framstår som det snabbaste tillvägagångssättet det är ungefär dubbelt så snabbt som myntens sätt att använda filter och ungefär fyra gånger så fort som Luis Mendo s-tillvägagångssätt med cumsum. Here är en annan ben Chmark fast inmatningsstorlek 1e4 olika fönsterbredd Här framträder Luis Mendo s cumsum-tillvägagångssätt som den tydliga vinnaren, för dess komplexitet styrs i första hand av längden på ingången och är okänslig för fönsterets bredd. För att sammanfatta bör du. Använd conv-inställningen om ditt fönster är relativt litet. Använd cumsum-tillvägagångssättet om ditt fönster är relativt stort. Kod för benchmarks. Created onsdagen den 08 oktober 2008 20 04 Uppdaterad den 14 mars 2013 01 29 Skrivet av Batuhan Osmanoglu Hits 41571.Moving Average I Matlab. Ofta befinner jag mig själv i behov av att medelvärda data jag måste minska bullret lite jag skrev några funktioner för att göra exakt vad jag vill, men matlabs inbyggda filterfunktion fungerar också bra här Jag ska skriva om 1D och 2D medelvärde.1D-filter kan realiseras med hjälp av filterfunktionen Filterfunktionen kräver minst tre ingångsparametrar täljarkoefficienten för filtret b, nämnarkoefficienten för t Han filtrerar a och data X självklart. Ett löpande medelfilter kan definieras helt enkelt av. För 2D-data kan vi använda Matlab s filter2-funktionen. För mer information om hur filtret fungerar kan du skriva. Her är en snabb och Smutsig implementering av ett 16 med 16 glidande medelfilter Först måste vi definiera filtret Eftersom allt vi vill ha är lika stort bidrag från alla grannar kan vi bara använda dem Funktionen Vi delar allt med 256 16 16 eftersom vi inte vill ändra den allmänna Signalets nivåamplitud. För att applicera filtret kan vi helt enkelt säga följande. Då är resultaten för fas av ett SAR-interferogram. I detta fall är området i Y-axeln och Azimuth är mappad på X-axeln. Filtret var 4 pixlar brett i omfång Och 16 pixlar bred i Azimuth.