การย้าย ค่าเฉลี่ย กรอง matlab แปลง

ใช้ MATLAB ฉันจะหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันของคอลัมน์เฉพาะของเมทริกซ์ได้อย่างไรและเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลงในเมตริกซ์นั้นฉันพยายามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันจากด้านล่างจนถึงด้านบนของเมตริกซ์ที่ฉันได้ให้ไว้ code. Given ต่อไปนี้เมทริกซ์และหน้ากากฉันได้ลองใช้คำสั่ง conv แต่ฉันได้รับข้อผิดพลาดนี่คือคำสั่ง conv ฉันได้รับการพยายามที่จะใช้ในคอลัมน์ที่ 2 ของเมทริกซ์ผลผลิต a. The ฉันต้องการจะได้รับใน เมทริกซ์ต่อไปนี้ถ้าคุณมีข้อเสนอแนะใด ๆ ฉันจะขอบคุณมากขอขอบคุณสำหรับคอลัมน์ 2 ของเมทริกซ์ผมคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันดังต่อไปนี้และวางผลในคอลัมน์ 4 ของเมทริกซ์ฉันเปลี่ยนชื่อเมทริกซ์เป็น wantOutput สำหรับภาพประกอบค่าเฉลี่ย 3 วันของ 17, 14, 11 คือ 14 ค่าเฉลี่ย 3 วันของ 14, 11, 8 คือ 11 เฉลี่ย 3 วันจาก 11, 8, 5 คือ 8 และค่าเฉลี่ย 3 วันของ 8, 5, 2 คือ 5 ไม่มีค่าในแถวล่าง 2 แถวสำหรับคอลัมน์ที่ 4 เนื่องจากการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันเริ่มต้นที่ ด้านล่างผลลัพธ์ที่ถูกต้องจะไม่ปรากฏจนกว่าอย่างน้อย 17, 14, และ 11 หวังว่านี่จะทำให้ Aaron รู้สึกว่า Jun 12 13 ที่ 1 28. โดยทั่วไปจะช่วยถ้าคุณจะแสดงข้อผิดพลาดในกรณีนี้คุณกำลังทำผิดพลาดสองประการ . ก่อน convolution ของคุณจะต้องหารด้วยสามหรือความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่. ประการที่สองสังเกตขนาดของ c คุณไม่สามารถเพียงพอดีกับ c เป็นวิธีทั่วไปในการรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ same. but ที่ doesn t ดูเหมือนว่าสิ่งที่คุณ want. Instead คุณถูกบังคับให้ใช้คู่ของ lines. I ต้องคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าชุดข้อมูลภายในวงสำหรับฉันต้องได้รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กว่า N 9 วัน array ฉัน m คอมพิวเตอร์ใน เป็นชุดค่า 365 365 ค่าซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลอื่นที่ฉันต้องการจะคำนวณค่าเฉลี่ยของข้อมูลของฉันโดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในพล็อตเดียวฉันใช้ข้อมูลเฉลี่ยเกี่ยวกับการเคลื่อนที่และคำสั่ง conv และพบบางอย่าง ที่ฉันพยายามใช้ใน code. So ของฉันโดยทั่วไปฉันคำนวณค่าเฉลี่ยของฉันและวางแผนกับ aw เฉลี่ยเคลื่อนไหวฉันเลือกค่า wts ขวาปิดเว็บไซต์ mathworks เพื่อให้เป็นแหล่งที่ไม่ถูกต้องปัญหาของฉันแม้ว่าเป็นที่ฉันไม่เข้าใจสิ่งที่ wts นี้คือใครสามารถอธิบายหากมีสิ่งที่จะทำอย่างไรกับน้ำหนักของค่าที่ ไม่ถูกต้องในกรณีนี้ค่าทั้งหมดจะถูกถ่วงน้ำหนักเหมือนกันและถ้าฉันทำผิดนี้ทั้งหมดฉันจะได้รับความช่วยเหลือด้วย it. My sincerest thanks. asked กันยายน 23 14 ที่ 19 05.Using conv เป็นวิธีที่ดีที่จะใช้ย้าย เฉลี่ยในรหัสที่คุณกำลังใช้, wts คือจำนวนที่คุณชั่งน้ำหนักแต่ละค่าตามที่คุณคาดเดาผลรวมของเวกเตอร์นั้นควรมีค่าเท่ากับหนึ่งค่าถ้าคุณต้องการให้น้ำหนักแต่ละค่าเท่ากันและทำเป็นขนาด N ย้ายตัวกรองแล้วคุณจะต้องการ การใช้อาร์กิวเมนต์ที่ถูกต้องใน conv จะส่งผลให้มีค่าน้อยกว่า Ms มากกว่าที่คุณมีใน M ใช้เหมือนกันถ้าคุณ don t ใจผลกระทบของศูนย์ padding ถ้าคุณมีกล่องเครื่องมือการประมวลผลสัญญาณที่คุณสามารถใช้ cconv ถ้าคุณต้องการที่จะลอง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบวงกลมมีบางอย่างเช่นคุณควรอ่าน t เขา conv และเอกสาร cconv สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมถ้าคุณ haven แล้วคุณสามารถใช้ตัวกรองเพื่อหาค่าเฉลี่ยการทำงานโดยไม่ต้องใช้สำหรับ loop ตัวอย่างนี้หาค่าเฉลี่ยการทำงานของเวกเตอร์ 16 องค์ประกอบโดยใช้ขนาดหน้าต่าง 5.2 เรียบเป็นส่วนหนึ่ง ของ Curve Fitting Toolbox ซึ่งมีอยู่ในกรณีส่วนใหญ่ y y เรียบเรียบข้อมูลในคอลัมน์เวกเตอร์ y โดยใช้ตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่ผลลัพธ์จะถูกส่งกลับในเวกเตอร์ของคอลัมน์ yy ช่วงค่าเริ่มต้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ 5.29 กันยายน 2013.Moving เฉลี่ยโดย convolution. What มีการเคลื่อนไหวเฉลี่ยและสิ่งที่เป็นสิ่งที่ดีสำหรับวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยของการดำเนินการโดยใช้ convolution. Moving คือการดำเนินการง่ายๆที่ใช้ในการปราบปรามเสียงของสัญญาณที่เราตั้งค่าของแต่ละจุดเฉลี่ยของ ค่าในละแวกของมันโดยสูตรที่นี่ x เป็นอินพุทและ y เป็นสัญญาณเอาต์พุตในขณะที่ขนาดของหน้าต่างเป็น w ซึ่งควรจะเป็นเลขคี่สูตรข้างต้นจะอธิบายการทำงานแบบสมมาตรตัวอย่างที่นำมาจากทั้งสองด้านของ จุดที่แท้จริงด้านล่างเป็นตัวอย่างชีวิตจริงจุดที่หน้าต่างถูกวางไว้จริงคือค่าสีแดงด้านนอก x ควรจะเป็นค่าศูนย์หากต้องการเล่นรอบ ๆ และดูผลของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้ดูการสาธิตเชิงโต้ตอบนี้วิธีการ ทำโดย convolution. As คุณอาจได้รับการยอมรับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายคล้ายกับ convolution ในทั้งสองกรณีหน้าต่างจะเลื่อนไปตามสัญญาณและองค์ประกอบในหน้าต่างจะสรุปดังนั้นให้มันลองทำสิ่งเดียวกัน โดยใช้ convolution ใช้พารามิเตอร์ต่อไปนี้ผลลัพธ์ที่ต้องการเป็นวิธีแรกให้เราลองสิ่งที่เราได้รับโดยการ convolving สัญญาณ x โดย kernel kernel ต่อไปนี้ออกเป็นว่าสามครั้งใหญ่กว่าที่คาดว่าจะสามารถเห็นได้, ว่าค่าเอาท์พุทเป็นข้อมูลสรุปของสามองค์ประกอบในหน้าต่างเนื่องจากในระหว่างการบิดหน้าต่างจะเลื่อนตามองค์ประกอบทั้งหมดที่อยู่ในนั้นคูณด้วยหนึ่งและสรุปได้ yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x เพื่อให้ได้ค่าที่ต้องการของ y ผลลัพธ์จะหารด้วย 3. โดยสูตรรวมถึงการแบ่งส่วน แต่จะไม่เป็นการดีที่สุดในการแบ่งระหว่าง convolution นี่เป็นแนวคิดโดย rearranging สมการดังนั้นเราจะใช้ kernel k ต่อไปนี้ด้วยวิธีนี้เราจะได้รับเอาท์พุทที่ต้องการโดยทั่วไปถ้าเราต้องการที่จะทำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดย convolution ที่มีขนาดหน้าต่างของ w เราจะใช้ต่อไปนี้ k เคอร์เนลง่าย การทำงานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการใช้ตัวอย่างเช่น