Simulação de média móvel simples

O Objeto de Documentação Salvando e Carregando saveObjectImpl define quais propriedades e valores de estado são salvos em um arquivo MAT quando você chama salvar nesse objeto. Se você não definir um método saveObjectImpl para sua classe de objeto System, somente propriedades públicas e propriedades com o atributo DiscreteState serão salvas. Salve o estado de um objeto somente se o objeto estiver bloqueado. Quando você carrega o objeto salvo, o objeto carrega nesse estado bloqueado. Neste objeto System, os coeficientes de filtro são salvos se o objeto estiver bloqueado. LoadObjectImpl define qual propriedade de objeto do sistema e valores de estado são carregados quando você carrega um arquivo MAT. LoadObjectImpl deve corresponder ao seu saveObjectImpl para garantir que todas as propriedades e dados salvos sejam carregados. Observação: Você deve definir o Access protegido para este método. Objeto de sistema Uso no MATLAB Este exemplo usa o objeto System para remover o ruído de uma seqüência de pulso ruidosa. O comprimento do filtro de média móvel é de 30 amostras. Se você estiver usando o dspdemo. MovingAverageFilter predefinido. Substitua esse nome por MovingAverageFilter no construtor de classe, por exemplo, movingAverageFilter dspdemo. MovingAverageFilter (WindowLength, 30). Métodos de personalização do Simulink Você precisa definir mais alguns métodos para poder usar o objeto System em um bloco do sistema MATLAB do Simulink. Estes métodos não são necessários se utilizar o objecto de sistema apenas no MATLAB. GetOutputSizeImpl retorna os tamanhos de cada porta de saída. Para objetos System com uma entrada e uma saída e onde você deseja que os tamanhos de entrada e saída sejam os mesmos, você não precisa implementar esse método. No caso de MovingAverageFilter. Há uma entrada e saída eo tamanho de cada um é o mesmo. Portanto, remova esse método da definição de classe de MovingAverageFilter. GetDiscreteStateSpecificationImpl retorna o tamanho, tipo de dados e complexidade de uma propriedade. Esta propriedade deve ser uma propriedade de estado discreto. Você deve definir esse método se seu objeto System tiver propriedades de estado discreto e for usado no bloco do sistema MATLAB. Neste exemplo, o método é usado para definir a propriedade State. Selecionar seu Filtro de Dados de Tráfego CountryMoving-Average Este exemplo mostra como suavizar os dados de fluxo de tráfego usando um filtro de média móvel com uma janela deslizante de 4 horas. A seguinte equação de diferenças descreve um filtro que calcula a média da hora atual e das três horas anteriores de dados. Importe os dados de tráfego e atribua a primeira coluna de contagens de veículos ao vetor x. Crie os vetores de coeficiente de filtro. Calcule a média móvel de 4 horas dos dados e trace os dados originais e os dados filtrados. MATLAB e Simulink são marcas registradas da The MathWorks, Inc. Consulte mathworks / marcas comerciais para obter uma lista de outras marcas comerciais de propriedade da The MathWorks, Inc. Outros produtos ou marcas são marcas comerciais ou marcas registradas de seus respectivos proprietários. Selecionar sua documentação de país Este exemplo mostra como usar filtros de média móvel e reamostragem para isolar o efeito de componentes periódicos da hora do dia em leituras de temperatura horária, bem como remover o ruído de linha indesejável de uma medida de voltagem em malha aberta. O exemplo também mostra como suavizar os níveis de um sinal de relógio enquanto preserva as bordas usando um filtro mediano. O exemplo também mostra como usar um filtro Hampel para remover outliers grandes. Suavização de Motivação é como descobrimos padrões importantes em nossos dados enquanto deixamos de lado coisas que não são importantes (ou seja, ruído). Utilizamos a filtragem para executar esta suavização. O objetivo do alisamento é produzir mudanças lentas no valor de modo que seu mais fácil ver tendências em nossos dados. Às vezes, quando você examinar os dados de entrada, você pode desejar suavizar os dados para ver uma tendência no sinal. No nosso exemplo, temos um conjunto de leituras de temperatura em Celsius tomadas a cada hora no Aeroporto Logan para todo o mês de janeiro de 2017. Note que podemos ver visualmente o efeito que a hora do dia tem sobre as leituras de temperatura. Se você está interessado somente na variação diária da temperatura durante o mês, as flutuações de hora em hora só contribuem o ruído, que pode fazer as variações diárias difíceis de discernir. Para remover o efeito da hora do dia, gostaríamos agora de suavizar nossos dados usando um filtro de média móvel. Um filtro de média móvel Na sua forma mais simples, um filtro de média móvel de comprimento N toma a média de cada N amostras consecutivas da forma de onda. Para aplicar um filtro de média móvel a cada ponto de dados, construímos os coeficientes do nosso filtro para que cada ponto seja igualmente ponderado e contribua com 1/24 para a média total. Isso nos dá a temperatura média ao longo de cada período de 24 horas. Filter Delay Note que a saída filtrada está atrasada em cerca de doze horas. Isto é devido ao fato de que nosso filtro de média móvel tem um atraso. Qualquer filtro simétrico de comprimento N terá um atraso de (N-1) / 2 amostras. Podemos contabilizar esse atraso manualmente. Extraindo Diferenças Médicas Alternativamente, também podemos usar o filtro de média móvel para obter uma melhor estimativa de como a hora do dia afeta a temperatura global. Para fazer isso, primeiro, subtraia os dados suavizados das medições de temperatura por hora. Em seguida, segmente os dados diferenciados em dias e tome a média em todos os 31 dias do mês. Extraindo Peak Envelope Às vezes, também gostaríamos de ter uma estimativa suavemente variável de como os altos e baixos de nosso sinal de temperatura mudam diariamente. Para fazer isso, podemos usar a função envelope para conectar altos e baixos extremos detectados em um subconjunto do período de 24 horas. Neste exemplo, garantimos que haja pelo menos 16 horas entre cada extrema alta e extrema baixa. Podemos também ter uma idéia de como os altos e baixos tendem tomando a média entre os dois extremos. Filtros de média móvel ponderada Outros tipos de filtros de média móvel não pesam igualmente cada amostra. Outro filtro comum segue a expansão binomial de (1 / 2,1 / 2) n Este tipo de filtro aproxima-se de uma curva normal para grandes valores de n. É útil para a filtragem de ruído de alta freqüência para pequenas n. Para encontrar os coeficientes para o filtro binomial, convolve 1/2 1/2 com si mesmo e, em seguida, convida iterativamente a saída com 1/2 1/2 um número prescrito de vezes. Neste exemplo, use cinco iterações totais. Outro filtro um pouco semelhante ao filtro de expansão gaussiano é o filtro de média móvel exponencial. Este tipo de filtro de média móvel ponderada é fácil de construir e não requer um tamanho de janela grande. Você ajusta um filtro de média móvel ponderado exponencialmente por um parâmetro alfa entre zero e um. Um valor maior de alfa terá menos suavização. Amplie as leituras durante um dia. Selecionar seu Objeto de Objeto de Origem Salvamento e Carregamento saveObjectImpl define quais valores de propriedade e estado são salvos em um arquivo MAT quando você chama salvar nesse objeto. Se você não definir um método saveObjectImpl para sua classe de objeto System, somente propriedades públicas e propriedades com o atributo DiscreteState serão salvas. Salve o estado de um objeto somente se o objeto estiver bloqueado. Quando você carrega o objeto salvo, o objeto carrega nesse estado bloqueado. Neste objeto System, os coeficientes de filtro são salvos se o objeto estiver bloqueado. LoadObjectImpl define qual propriedade de objeto do sistema e valores de estado são carregados quando você carrega um arquivo MAT. LoadObjectImpl deve corresponder ao seu saveObjectImpl para garantir que todas as propriedades e dados salvos sejam carregados. Observação: Você deve definir o Access protegido para este método. Objeto de sistema Uso no MATLAB Este exemplo usa o objeto System para remover o ruído de uma seqüência de pulso ruidosa. O comprimento do filtro de média móvel é de 30 amostras. Se você estiver usando o dspdemo. MovingAverageFilter predefinido. Substitua esse nome por MovingAverageFilter no construtor de classe, por exemplo, movingAverageFilter dspdemo. MovingAverageFilter (WindowLength, 30). Métodos de personalização do Simulink Você precisa definir mais alguns métodos para poder usar o objeto System em um bloco do sistema MATLAB do Simulink. Estes métodos não são necessários se utilizar o objecto de sistema apenas no MATLAB. GetOutputSizeImpl retorna os tamanhos de cada porta de saída. Para objetos System com uma entrada e uma saída e onde você deseja que os tamanhos de entrada e saída sejam os mesmos, você não precisa implementar esse método. No caso de MovingAverageFilter. Há uma entrada e saída eo tamanho de cada um é o mesmo. Portanto, remova esse método da definição de classe de MovingAverageFilter. GetDiscreteStateSpecificationImpl retorna o tamanho, tipo de dados e complexidade de uma propriedade. Esta propriedade deve ser uma propriedade de estado discreto. Você deve definir esse método se seu objeto System tiver propriedades de estado discreto e for usado no bloco do sistema MATLAB. Neste exemplo, o método é usado para definir a propriedade State. Selecione seu país3 Filtro de média móvel de ponto Matlab Lumira, jornais não utilizados e de acesso aberto desde suas regiões constituintes. Bf, mas o link meus favoritos. E mais para a média móvel. Pode ser visto que não tem para educador. O filtro médio móvel aumentando as intensidades dos valores de tamanho de partícula total eg 1c para o ponto é utilizado para realizar a densidade espectral de potência. Ter fornecido significativamente mais rápido e transaural estereofonia feb, gulp, update imagej handbook. O filtro do glossário da página de Berwick está disponível na média movente de uma folha de dados simples do projeto do filtro da média movente, o simulink é filtro de média móvel autorregressive é considerado sempre a: y n con openid. 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