M de filtro médio móvel

Resposta de Frequência do Filtro Médico de Corrente A resposta de freqüência de um sistema LTI é a DTFT da resposta de impulso. A resposta de impulso de uma média móvel em L é Como o filtro médio móvel é FIR, a resposta de freqüência reduz-se à soma finita. Pode usar a identidade muito útil para escrever a resposta de freqüência como onde nós deixamos ae menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados ​​na magnitude desta função, a fim de determinar quais freqüências obtêm o filtro desatualizado e atenuados. Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a pi radianes por amostra. Observe que em todos os três casos, a resposta de freqüência possui uma característica de passagem baixa. Um componente constante (zero freqüência) na entrada passa pelo filtro não atenuado. Certas freqüências mais altas, como pi 2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro de passagem baixa, então não fizemos muito bem. Algumas das freqüências mais altas são atenuadas apenas por um fator de cerca de 110 (para a média móvel de 16 pontos) ou 13 (para a média móvel de quatro pontos). Podemos fazer muito melhor do que isso. O argumento acima foi criado pelo seguinte código Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-maome4)). (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- Iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-maome16)). (1-exp (-maomega)) trama (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) eixo (0, pi, 0, 1) Copyright copy 2000- - University of California, BerkeleyCreate um filtro de média móvel O filtro de média móvel permite calcular uma ou duas séries de médias com base em um comprimento de janela especificado pelo usuário . O módulo adiciona uma nova coluna de recurso ao conjunto de dados. A média móvel resultante pode então ser usada para plotar e visualizar, uma linha de base para modelagem, predição, cálculo de variações contra cálculo para períodos semelhantes e assim por diante. Para o cenário de transmissão, a média móvel cumulativa e ponderada pode ser usada. A média móvel cumulativa leva em consideração os pontos anteriores aos pontos que chegam para o período atual. Este módulo ajuda a revelar e prover padrões temporais úteis tanto em dados retrospectivos quanto em tempo real. Você usa isso com o módulo Aplicar filtro. Este módulo espera os seguintes parâmetros de entrada: os filtros de ordem superior fornecem uma janela de cálculo maior e uma aproximação mais próxima da linha de tendência. Os filtros de ordem inferior usam uma janela de cálculo menor e se assemelham mais aos dados originais. O tipo de média móvel a ser aplicada. Consulte a tabela a seguir para obter exemplos. ML Studio fornece as seguintes maneiras de definir uma média móvel: moveaverage v3.1 (Mar 2008) MOVINGAVERAGE (X, F) suaviza os dados vetoriais X com uma caixa de caixa do tamanho 2F1, ou seja, por meio da média de cada elemento com os elementos F À sua direita e os elementos F à sua esquerda. Os elementos extremos também são calculados em média, mas com menos dados, obviamente. Partindo as bordas intactas. O método é muito rápido. MOVINGAVERAGE2 (X, M, N) suaviza a matriz X com uma caixa de caixa de tamanho (2M1) x (2N1), isto é, por meio da média de cada elemento com seus elementos circundantes que se encaixam na caixa mencionada centrada nele. Este também é muito rápido. Os elementos nas bordas também são calculados, mas os cantos ficam intactos. NANMOVINGAVERAGE (X, F) ou NANMOVINGAVERAGE (X, F, 1) aceitam elementos NaNs no vetor X, o último interpola também os elementos de NaNs envolvidos por elementos numéricos. NANMOVINGAVERAGE2 (X, M, N) ou NANMOVINGAVERAGE2 (X, M, N, 1) aceitam elementos NaN na matriz X, o último interpola também os elementos NaN rodeados por elementos numéricos. Novo preenchimento GAP simples: SMOOTHMAVERAGE (X, M, N, IND), esse suaviza apenas os elementos X (IND). Ignorando NaNs. Isso pode ser usado para elimante GAPS em seus dados. Cada arquivo M tem um exemplo (veja a captura de tela). Verifique abaixo para ver as MUDANÇAS na v3.1. Nota: Olhando o código bidimensional de MOVINGAVERAGE2.M (e RUNMEAN para algumas dicas), alguém pode facilmente criar um MA N-dimensional. Você MATLAB 7.5 (R2007b) MATLAB Pesquisa Caminho Tags para este arquivo Faça o login para marcar arquivos. Faça login para adicionar um comentário ou classificação. Comentários e classificações (31) Gostaria de obter uma função de média móvel que lida com os valores de nan Carlos, eu gosto da sua função motionaverage, muito fácil de usar. Eu tenho dados que têm pequenas e grandes lacunas de tempo e eu não quero filtrar as lacunas. Eu poderia quebrar o vetor em cada intervalo, mas isso significaria trabalho. Qualquer sugestão sobre como lidar com algo assim. Muito útil me envie (principalmente para traçar) Queridos todos, Ix27m lidando com o preenchimento de lacunas nas medidas do tempo que o NaN deve ser preenchido com base na janela de tempo de vários dias. (Ou seja, a hora da vizinhança de vários dias). Por exemplo, um NaN às 5pm será substituído pelo valor médio na hora do bairro de vários dias. (Letx27s diz 4, 5 e 6pm do bairro 5 dias) Aqui está o osso da pergunta que eu gosto de lidar com: valores rand (1,1000) x27 falsoNaN chão (rand (1.300) x271000) valores (fakeNaN) NaN para i 1 : Comprimento (valores) n 24 i (1: 5) havenanindex find (isnan (values)) newvalues ​​nanmean (valores (havenanindex n-1: havingnanindexn1)):: Algo assim:: Se você tem alguma solução ou conselho, por favor Sinta-se à vontade para me informar. Obrigado, Michael, oi Carlos, envie-lhe um e-mail sobre as dificuldades na programação da cobertura móvel recursiva, você tem alguma idéia sobre esta questão, qualquer ajuda, por favor, graças ao avanço Edgar Guevara Codina Itx27s por pós-processamento adequado de sinais espectroscópicos, bastante útil. Carlos Adrian Vargas Aguilera Aslak comum, você está procurando por FLEAS em vez de BUGS. Mas, ok, USUÁRIOS: CUIDADO DE OUTLIERS e MEIOS GRANDES ao usar o método CUMSUM runmean Em vez disso use: NDNANFILTER :) Oi Carlos. Eu quis dizer isso como uma crítica construtiva. O ponto é que o erro é desnecessário, facilmente evitável, e não há vantagem de velocidade. Você está certo que, no exemplo específico, o erro não é muito grande (embora cometer o erro de compará-lo com o significado, em vez do desvio padrão). No entanto, só porque o erro é pequeno naquele caso não significa que seja para todas as séries. Experimente, por exemplo, isso: m3 n100000 xrandn (n, 1) x (1) 1e100 O problema é que o outlier dá origem a enormes erros em toda a série suavizada e não apenas dentro da janela. Esqueci a classificação para o exemplo de Aslakx27s (1 estrela): ele está comparando erros de precisões 1e-90.000000001 e 1e-13 eps. Sim, 10.000 vezes maior, mas para valores com 1000 significados, que é 1x27000,000x27000,000 maior do que o erro maior. Isso é um grande erro pequeno isnx27t it Nice code but. O truque de cumsum para calcular as médias móveis pode resultar em erros desesperadamente grandes em certas condições: a média é muito diferente de zero ea série é muito longa. Herex27s um pequeno teste que ilustra o problema usando 3 abordagens diferentes para calcular a média móvel. Ele mostra que o método x27cumsumx27 possui erros que são mais de 10000 vezes maiores do que os erros do método do filtro. Não há diferença de velocidade real. M10 n300000 xrandn (n, 1) 1000 pensam, por exemplo, na pressão atmosférica. Tic snan (comprimento (x) - m1,1) para ii1: comprimento (s) s (ii) média (x (ii (0: m-1))) fim slowtimetoc tic c0cumsum (x) c (c (m1: Final) - c (1: final-m)) m cumsumtimetoc cumsumerrorsqrt (média ((cs) .2)) tic fltones (m, 1) m ffilter2 (flt, x, x27validx27) filtertimetoc filtererrorsqrt (média (fs). 2)) slowtime 9.4732 cumsumtime 0.041549 cumsumerror 2.6456e-009 filtertime 0.033685 filtererror 1.4151e-013 Bem comentado Verifique os números de IO e os erros vectorizados rapidamente Carlos Adrin Vargas Aguilera Encontrou um bug inofensivo no MOVINGAVERAGE, linha 75: vírgula extra no aviso ja RK: Na verdade, essas são limitações dessa média móvel, mas o problema com as bordas é comum na teoria da filtragem. O autor nos fornece uma idéia e você BTW: esse preenchimento GAP é o que eu estava procurando. Obrigado Carlos Adrin Vargas Aguilera Olá Sam Obrigado por seus comentários. Eu não tive nenhum problema com o exemplo, você deve obter a captura de tela acima (sem os buracos), talvez seja sua versão do matlab, mas o código é realmente simples e deve funcionar com outros. Sobre o F, para obter uma média centrada em torno de um elemento, o número de elementos para a média deve ser ímpar, então 2F1 e, desse modo, F é a metade da largura da janela (verifique a Descrição acima). Semelhante ao m, n em 2D. Oi Carlos, muito obrigado por seu interessante código de matlab. Tenho uma dúvida sobre o tamanho da janela na média móvel 1D. O tamanho da janela é x272F1x27. Você pode me dizer o que o x27Fx27 representa. Também tentei obter a média móvel 2D para trabalhar com o exemplo fornecido, eu não poderia fazer isso funcionar.