N point moving average matlab

MATLABs smoooth func é basicamente o mesmo que a média através de janelas deslizantes de comprimento 5. exceto a maneira como ele trata os 2 elems em ambas as extremidades. De acordo com os docs vinculados, esses casos de limite são computados com estas fórmulas - Então, para replicar a mesma implementação em NumPy / Python, podemos usar a convolução de NumPys 1D para obter sumários de janela deslizante e dividi-los pelo comprimento da janela para nos dar a média resultados. Em seguida, basta anexar o caso especial tratados valores para o limiar elems. Assim, teríamos uma implementação para lidar com tamanhos de janela genéricos, como por exemplo - Preciso calcular uma média móvel em uma série de dados, dentro de um loop for. Eu tenho que começar a média móvel sobre N9 dias. O array Im computing in é 4 séries de 365 valores (M), que são valores médios de outro conjunto de dados. Eu quero traçar os valores médios dos meus dados com a média móvel em um gráfico. Eu pesquisei um pouco sobre as médias móveis eo comando conv e encontrei algo que eu tentei implementar no meu código. Então, basicamente, eu computo o meu médio e plotá-lo com uma média móvel (errada). Eu escolhi o valor de wts fora do site mathworks, de modo que está incorreto. (Fonte: mathworks. nl/help/econ/moving-average-trend-estimation. html) Meu problema, porém, é que eu não entendo o que este wts é. Alguém poderia explicar Se tem algo a ver com os pesos dos valores: que é inválido neste caso. Todos os valores são ponderados da mesma forma. E se eu estou fazendo isso inteiramente errado, eu poderia obter alguma ajuda com ele Meus mais sinceros agradecimentos. Ask Sep 23 14 at 19:05 Usando conv é uma excelente maneira de implementar uma média móvel. No código que você está usando, wts é o quanto você está pesando cada valor (como você adivinhou). A soma desse vetor deve ser sempre igual a um. Se você deseja pesar cada valor uniformemente e fazer um filtro de tamanho N em movimento, então você gostaria de fazer Usando o argumento válido em conv resultará em ter menos valores em Ms do que você tem em M. Use o mesmo se você não se importa os efeitos de Zero preenchimento. Se você tiver a caixa de ferramentas de processamento de sinal, você pode usar o cconv se quiser experimentar uma média móvel circular. Algo como Você deve ler o conv e cconv documentação para obter mais informações se você havent já. Você pode usar o filtro para encontrar uma média em execução sem usar um loop for. Este exemplo localiza a média em execução de um vetor de 16 elementos, usando um tamanho de janela de 5. 2) suave como parte da Caixa de Ferramentas de Ajuste de Curva (que está disponível na maioria dos casos) yy suave (y) suaviza os dados no vetor de coluna Y utilizando um filtro de média móvel. Os resultados são retornados no vetor de coluna yy. A extensão padrão para a média móvel é 5.Download movAv. m (veja também movAv2 - uma versão atualizada permitindo a ponderação) Descrição Matlab inclui funções chamadas movavg e tsmovavg (tempo de série de média móvel) na Financial Toolbox, movAv é projetado para replicar A funcionalidade básica destes. O código aqui fornece um bom exemplo de gerenciamento de índices dentro de loops, o que pode ser confuso para começar. Ive deliberadamente mantido o código curto e simples para manter este processo claro. O movAv executa uma média móvel simples que pode ser usada para recuperar dados ruidosos em algumas situações. Ele funciona tomando a média da entrada (y) sobre uma janela de tempo deslizante, cujo tamanho é especificado por n. Quanto maior for n, maior a quantidade de suavização do efeito de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada y. E efetivamente (bem, tipo de) cria um filtro de freqüência lowpass - veja a seção de exemplos e considerações. Como a quantidade de suavização fornecida por cada valor de n é relativa ao comprimento do vetor de entrada, sempre vale a pena testar diferentes valores para ver o que é apropriado. Lembre-se também que n pontos são perdidos em cada média se n é 100, os primeiros 99 pontos do vetor de entrada não contêm dados suficientes para uma média de 100pt. Isto pode ser evitado um pouco empilhando médias, por exemplo, o código eo gráfico abaixo comparam um número de diferentes médias de janela de comprimento. Observe como liso 1010pt é comparado a uma única 20pt média. Em ambos os casos, 20 pontos de dados são perdidos no total. Criar xaxis x1: 0.01: 5 Gerar ruído noiseReps 4 ruído repmat (randn (1, ceil (numel (x) / noiseReps)), noiseReps, 1) ruído remodelar (ruído, 1, (X) 10noise (1: length (x)) Médias de Perfrom: y2 movAv (y, 10) 10 pt y3 movAv (y2, 10) 1010 pt y4 movAv (y, 20) 20 pt y5 movAv (y, 40) 40 (X, y, y2, y3, y4, y5, y6) legenda (Dados brutos, 10pt média móvel, 1010pt, 20pt, 40pt, 100pt) xlabel (x) ylabel (Y) title (Comparação de médias móveis) movAv. m função de execução do programa movAv (y, n) A primeira linha define o nome das funções, entradas e saídas. A entrada x deve ser um vetor de dados para executar a média em, n deve ser o número de pontos a executar a média sobre a saída conterá os dados médios retornados pela função. Prealocar a saída outputNaN (1, numel (y)) Encontrar o ponto médio de n midPoint round (n / 2) O trabalho principal da função é feito no loop for, mas antes de iniciar duas coisas são preparadas. Em primeiro lugar, a saída é pré-alocada como NaNs, isso serviu dois propósitos. Em primeiro lugar, a pré-alocação é geralmente uma boa prática, pois reduz a memória que o Matlab tem de fazer, em segundo lugar, torna muito fácil colocar os dados médios numa saída do mesmo tamanho que o vector de entrada. Isso significa que o mesmo xaxis pode ser usado mais tarde para ambos, o que é conveniente para traçar, alternativamente, os NaNs podem ser removidos mais tarde em uma linha de código (output output (A variável midPoint será usada para alinhar os dados no vetor de saída. N 10, 10 pontos serão perdidos porque, para os primeiros 9 pontos do vetor de entrada, não há dados suficientes para tomar uma média de 10. Como a saída será menor que a entrada, ela precisa ser alinhada corretamente. Ser usado para que uma quantidade igual de dados seja perdida no início e no fim e a entrada seja mantida alinhada com a saída pelos buffers NaN criados quando a saída de pré-alocação for. Over (a: b) ban Calcula a média da saída (amidPoint) mean (y (a: b)) end No loop for, uma média é tomada em cada segmento consecutivo da entrada. Definida como 1 até o comprimento da entrada (y), menos os dados que serão perdidos (n). Se a entrada for 100 pontos de comprimento e n for 10, o laço irá executar de (a) 1 a 90. Isso Significa a fornece o primeiro índice do segmento a ser calculado a média. O segundo índice (b) é simplesmente an-1. Assim, na primeira iteração, a1. N10. Assim b 11-1 10. A primeira média é tomada sobre y (a: b). Ou x (1:10). A média desse segmento, que é um valor único, é armazenada na saída no índice amidPoint. Ou 156. Na segunda iteração, a2. B 210-1 11. Assim a média é tomada sobre x (2:11) e armazenada na saída (7). Na última iteração do circuito para uma entrada de comprimento 100, a91. B 9010-1 100 assim que a média é tomada sobre x (91: 100) e armazenada na saída (95). Isto deixa a saída com um total de n (10) valores de NaN no índice (1: 5) e (96: 100). Exemplos e considerações As médias móveis são úteis em algumas situações, mas nem sempre são a melhor escolha. Aqui estão dois exemplos onde eles não são necessariamente ótimos. Calibração do microfone Este conjunto de dados representa os níveis de cada freqüência produzida por um alto-falante e gravada por um microfone com uma resposta linear conhecida. A saída do alto-falante varia com a freqüência, mas podemos corrigir essa variação com os dados de calibração - a saída pode ser ajustada em nível para considerar as flutuações na calibração. Observe que os dados brutos são barulhentos - isso significa que uma pequena mudança de freqüência parece exigir uma grande alteração errática no nível a ser considerado. É este realista Ou é este um produto do ambiente de gravação É razoável, neste caso, aplicar uma média móvel que suaviza a curva de nível / freqüência para fornecer uma curva de calibração que é ligeiramente menos errático. Mas por que isso não é ótimo neste exemplo? Mais dados seriam melhores - múltiplos testes de calibração juntos resultariam em destruir o ruído no sistema (desde que seja aleatório) e fornecer uma curva com menos detalhes sutis perdidos. A média móvel só pode aproximar isso, e pode remover algumas frequências mais altas mergulhos e picos da curva que realmente existem. Seno ondas Usando uma média móvel em ondas de seno destaca dois pontos: A questão geral de escolher um número razoável de pontos para realizar a média mais. É simples, mas existem métodos mais eficazes de análise de sinal do que a média dos sinais oscilantes no domínio do tempo. Neste gráfico, a onda sinusoidal original é plotada em azul. O ruído é adicionado e plotado como a curva laranja. Uma média móvel é realizada em números diferentes de pontos para ver se a onda original pode ser recuperada. 5 e 10 pontos fornecem resultados razoáveis, mas não removam o ruído inteiramente, onde como um número maior de pontos começa a perder detalhe de amplitude como a média se estende sobre fases diferentes (lembre-se a onda oscila em torno de zero, e média (-1 1) 0) . Uma abordagem alternativa seria construir um filtro passa-baixa que possa ser aplicado ao sinal no domínio da frequência. Eu não vou entrar em detalhes, pois vai além do escopo deste artigo, mas como o ruído é consideravelmente maior freqüência do que a freqüência das ondas fundamental, seria bastante fácil, neste caso, para construir um filtro passa-baixa que irá remover a alta freqüência barulho.