Przenośna średnia matlab gładka

Prosty (doraźny) sposób polega na tym, aby po prostu wziąć średnią ważoną (dostrajaną przez alfa) w każdym punkcie z jej sąsiadami lub jakąś odmianą. Tak, aby być bardziej wyrafinowanym, możesz najpierw przekształcić dane Fourier, a następnie wyciąć wysokie częstotliwości. Coś podobnego: To wyciąga najwięcej 20 częstotliwości. Uważaj, aby je wyciąć symetrycznie, inaczej odwrotna transformacja nie jest już realna. Trzeba dokładnie wybrać częstotliwość odcięcia dla właściwego poziomu wygładzania. Jest to bardzo prosty rodzaj filtrowania (filtrowanie pola w domenie częstotliwości), dzięki czemu można spróbować delikatnie tłumić częstotliwość wysokiej częstotliwości, jeśli zniekształcenie jest niedopuszczalne. odpowiedziało Oct 4 09 at 9:16 FFT nie jest zły pomysł, ale jego prawdopodobnie overkill tutaj. Uruchamianie lub przenoszenie średnie dają ogólnie słabe wyniki i należy unikać czegokolwiek poza późną pracą domową (i białym hałasem). Użyj filtru Savitzky-Golay (w Matlab sgolayfilt (.)). To daje najlepsze rezultaty na to, czego szukasz - lokalne wygładzanie przy jednoczesnym zachowaniu kształtu krzywej. Co to jest wygładzanie i jak mogę to zrobić? Mam tablicę w Matlabie, która jest wielkością widma sygnału mowy ( wielkość 128 punktów FFT). Jak wygładzić to używając średniej ruchomej Z tego, co rozumiem, powinienem wziąć rozmiar okna pewnej liczby elementów, przeciętnie, a to staje się nowym pierwszym elementem. Następnie przesuń okno w prawo po jednym elemencie, weź średnią, która staje się drugim elementem itd. Czy tak naprawdę to działa? Nie jestem pewien siebie, skoro tak zrobię, w moim końcowym efekcie będę miał mniej niż 128 elementów. Więc jak to działa i jak to pomaga wygładzić punkty danych Lub czy jest jakikolwiek inny sposób mogę wygładzić danych zapytał 15 października 12 w 6:30 migrował z stackoverflow 15 października 12 w 14:51 To pytanie pochodzi z naszego strona dla programistów profesjonalnych i entuzjastów. dla widma prawdopodobnie chcesz ze sobą przeciętnie (w wymiarze czasu) wiele widm, a nie średniej bieżącej wzdłuż osi częstotliwości pojedynczego widma, a kończąc na 16 października o godzinie 1:04 endolith są ważnymi technikami. Uśrednianie w domenie częstotliwości (czasami nazywane periodogramiem Danielle'a) jest takie samo jak okno w domenie czasu. Uśrednianie wielu periodogramów (quotspectraquot) jest próbą naśladowania uśrednienia zespołu wymaganego w prawidłowym periodogramie (nazywanego periodogramem Welch). Również w odniesieniu do semantyki chciałbym argumentować, że quotsmoothingquot jest non-causual low-pass filtrowania. Zobacz filtrowanie Kalmana a wygładzanie Kalmana, filtrowanie Wiener v wygładzanie Wienera, itp. Jest to niezależne odróżnienie i zależy od jego implementacji. ndash Bryan Dec 12 12 at 19:18 Wygładzanie można zrobić na wiele sposobów, ale w bardzo prosty i ogólny sposób oznacza to, że nawet sygnał, mieszając elementy z sąsiadami. Rozbłyskuję sygnał, aby pozbyć się hałasu. Na przykład bardzo prostą techniką wygładzania byłoby przeliczanie każdego elementu sygnału f (t) na wartość 0.8, a 0,1 każdego z sąsiadów: zwróć uwagę, jak mnożniki lub ciężary dodać do jednego. Więc jeśli sygnał jest dość stały, wygładzanie nic nie zmienia. Ale jeśli sygnał zawierał nagłą zmianę, wtedy wkład ze strony sąsiadów pomoże trochę wyczyścić ten hałas. Wagi użyte w tej funkcji do ponownego obliczania można nazwać jądrem. W Twoim przypadku powinna być wykonana jednowymiarowa funkcja Gaussa lub inne podstawowe jądra. Ładny przykład jednego szczególnego rodzaju wygładzania: Powyżej: niesmoothed sygnał Poniżej: wygładzony sygnał Przykłady kilku jądra: Oprócz miłej odpowiedzi Junuxx chciałbym opuścić kilka notatek. Wygładzanie związane jest z filtrowaniem (niestety dość nieprecyzyjnym artykułem z Wikipedii) - należy wybrać gładszy wygląd na podstawie jego właściwości. Jednym z moich ulubionych jest filtr mediana. Jest to przykład nielinearnego filtra. Ma kilka interesujących właściwości, zachowuje krawędzie i jest dość solidny pod dużym hałasem. Jeśli masz model, jak zachowuje się odpowiedni filtr Kalmana, warto spojrzeć. Jego wygładzanie jest faktycznie Bayesowskim szacunkiem prawdopodobieństwa maksymalnego sygnału na podstawie obserwacji. odpowiedział 15 października o 11:07 1 dla wspomnienia o kalman filter ndash Diego Dec 13 12 at 18:48 Wygładzanie implikuje wykorzystanie informacji z sąsiednich próbek w celu zmiany relacji między sąsiednimi próbkami. W przypadku wektorów skończonych na końcach nie ma sąsiednich informacji z jednej strony. Twoje wybory to: dont smoothfilter końce, zaakceptować krótszy uzyskany wygładzone wektora, uzupełnić dane i wygładzić z tym (zależy od dokładności użyteczności wszelkich przewidywań od końca), a może przy użyciu różnych asymetrycznych łagodzących jądra na końcach (co kończy się w każdym razie skrócenie zawartości informacji w sygnale). Odpowiedziała Październik 15 12 w 19:44 Inni wspomnieli, jak się wyrównałeś, Chcesz przypomnieć, dlaczego wygładzanie działa. Jeśli prawidłowo przeanalizujesz sygnał, będzie on różnił się w zależności od konkretnej próbki (przykładowe punkty czasowe, piksele, itd.) I oczekuje się, że ma on ogólny gładki wygląd. Innymi słowy, twój sygnał zawiera niewiele wysokich częstotliwości, tzn. Elementów sygnału zmieniających się w tempie podobnym do częstotliwości próbkowania. Pomiary często są jednak uszkodzone przez hałas. W pierwszym przybliżeniu zwykle uważamy, że hałas jest zgodny z rozkładem Gaussa ze średnim zerem i pewnym odchyleniem standardowym, które jest po prostu dodawane na szczycie sygnału. Aby zmniejszyć hałas w naszym sygnale, zazwyczaj przyjmujemy następujące cztery założenia: hałas jest losowy, nie jest skorelowany między próbkami, ma średnią zera, a sygnał jest wystarczająco nadwymiarowany. Przy tych założeniach możemy użyć filtru przesuwnego. Rozważmy na przykład trzy kolejne próbki. Ponieważ sygnał jest wysoce nadwymiarowany, można uznać, że sygnał bazowy może zmieniać się liniowo, co oznacza, że ​​średnia z sygnału na trzech próbkach byłaby równa prawdziwemu sygnałowi w środkowej próbce. W przeciwieństwie do tego hałas oznacza zero i jest niekoleczony, co oznacza, że ​​jego średnia powinna wynosić zero. W ten sposób możemy zastosować trzyletni ślizgowy filtr, w którym wymieniamy każdą próbkę średnią między siebie i jej sąsiednimi sąsiadami. Oczywiście, im większa robimy okno, tym więcej hałasu będzie średnio do zera, ale mniej nasze założenie liniowości prawdziwego sygnału trzyma. Musimy więc dokonać kompromisu. Jednym ze sposobów na jak najlepsze wykorzystanie obu światów jest użycie średniej ważonej, gdzie dajemy dalej odciski o mniejszej gramaturze, abyśmy przeciętnie miały hałas z większych zakresów, a nie ważąc prawdziwego sygnału zbyt mocno, gdy odbiega od naszej liniowości założenie. W jaki sposób należy umieścić wagi zależy od hałasu, sygnału i efektywności obliczeniowej i, oczywiście, kompromis między pozbywaniem się hałasu i cięcia w sygnał. Zauważ, że w ciągu ostatnich kilku lat było wiele pracy, które pozwoliłyby nam zrelaksować niektóre z czterech założeń, na przykład poprzez zaprojektowanie programów wygładzania z zmiennymi oknami filtru (anizotropowe dyfuzje) lub programów, które naprawdę nie używają okien (środki nielokalne). Odpowiedzi na grudzień 27 12 w 15: 10Informacje, kody i dane na tej stronie są poparte artykułem "Czarna sztuka wygładzania" opublikowana w technologii elektrycznej automatyki wzmacniacza. David I. Wilson. Kod przedstawiony na tej stronie zawiera algorytmy dotyczące: Przenoszenie średnich filtrów Filtry Savitzky-Golay Loess (lokalna ważona regresja) filtrujące smarownice Whittakera Hodrick-Prescott w środowiskach programistycznych Matlab i Scicos. W obu przypadkach nie są potrzebne specjalne skrzynki narzędziowe. Matlab jest produktem komercyjnym, ale Scilab jest bezpłatnym odpowiednikiem. Uwaga: tutaj podano kod podany w kwotach, bez gwarancji czy gwarancji. Jeśli są Państwo zainteresowani wypróbowaniem tych operacji wygładzania na własne dane, wykonaj następujące czynności: Jeśli masz produkt Matlab (produkt komercyjny), pobierz i rozpakuj pliki wygładzania Matlab. Uruchom plik skryptu smootherdemo. m. Powinieneś zobaczyć wykresy podobne do tego, co jest podobne do figur w opublikowanym artykule. Jeśli chcesz używać własnych danych, umieść pary (czas, dane) w arkuszu kalkulacyjnym Excela i edytuj plik smootherdemo, aby przeczytać własną arkusz kalkulacyjny Excel. Musisz edytować plik skryptu i ewentualnie dostosować różne parametry wygładzania. Alternatywnie, jeśli wolisz używać bezpłatnego programu Scilab,: Pobierz i zainstaluj Scilab (ok. 13 MB). Masz opcję Windows, Linux lub Mac. Pobierz pliki Scilab gładsze i rozpakuj w pewnym wygodnym katalogu Wykonaj plik smootherdemo. sci. Matlab jest komercyjnym oprogramowaniem naukowym i środowiskiem prototypowym popularnym wśród wielu inżynierów. Matlab jest sprzedawany w Nowej Zelandii przez firmę Hoare Research Software. Pobierz i rozpakuj pliki wygładzające Matlaba do katalogu roboczego i uruchom plik smootherdemo. m Matlab. Scilab to darmowy pakiet oprogramowania naukowego podobny do, ale nie do końca kompatybilny z programem Matlab. Scilab jest dostępny dla systemu Linux, Windows i Mac i jest dostępny do pobrania tutaj. (Około 13 MB). Obecnie opracowywane są przez naukowców z INRIA i ENPC we Francji, a także Matlab, zawierają liczne skrzynki narzędziowe i graficzny symulator diagramów blokowych podobny do Simulink o nazwie Scicos. W artykule zostały użyte następujące pliki danych. Są one podawane w formacie Excel i prostym tekstem ascii z nagłówkiem jednego rzędu. Korzystanie z konwertowania danych gładkich przy średniej ruchomej w programie MATLAB (Pierwotnie opublikowany blog Dougsa MATLAB Video Tutorials). Uczę wprowadzenie do lekcji MATLAB dla wszystkich nowych pracowników w grupa wsparcia technicznego w MathWorks. Jeden z uczestników chciał wiedzieć, jak zrobić średnią ruchliwą w programie MATLAB. Może to być przydatne do filtrowania lub wygładzania hałaśliwych danych. Zdałem sobie sprawę, że nigdy nie zakrywałem tego na blogu, więc od razu pokażę, jak to zrobić od podstaw przy użyciu conv. Jeśli masz zestaw narzędzi do dopasowywania krzywych, warto sprawdzić wygładzanie. co dodaje kilka metod wygładzania fancierów. Focus produktu Wybierz kraj