MATLABin avulla, kuinka löydän matriisin tietyn sarakkeen kolmen vuorokauden liukuvan keskiarvon ja liitän liukuva keskiarvo tähän matriisiin. Yritän laskea kolmen päivän liukuva keskiarvo alhaalta ylös matriisin päähän, jonka olen antanut Code. Given the following matriisi a ja mask. I on yrittänyt toteuttaa conv-komento mutta saan virheen Tässä on conv-komento, jota olen yrittänyt käyttää matriisin 2. sarakkeessa. Output I desire on annettu matriisin jälkeen. Jos sinulla on ehdotuksia, olisin kiitollinen siitä Kiitos. Matriisin a sarakkeessa 2 laskennan kolmen päivän liukuva keskiarvo seuraavasti ja saatan tuloksen matriisin sarakkeessa 4, jonka nimeytin matriisi a Haluttu ulkomaille vain havainnollistamiseksi Kolmen päivän keskiarvo 17, 14, 11 on 14 kolmen päivän keskiarvo 14, 11, 8 on 11 3 päivän keskiarvo 11, 8, 5 on 8 ja 3 päivän keskiarvo 8, 5, 2 on 5 Ei ole arvoa neljännen sarakkeen alareunassa kahdella rivillä, koska kolmen päivän liukuva keskiarvo alkaa Pohja Kelvollinen tulos on näkyvissä, kunnes vähintään 17, 14 ja 11 Toivottavasti tämä on järkeä Aaron 12. kesäkuuta 13 klo 1 28. Yleisesti se auttaa, jos näytät virheen Tässä tapauksessa teet kahta asiaa väärin . Ensin konvoluutiot on jaettava kolmella tai liikkuvan keskiarvon pituudella. Toinen, huomaa c: n kokoa. Et voi sopeutua vain c: hen. Tyypillinen tapa saada liikkuva keskiarvo olisi käyttää samaa. Mutta se ei t Näytä mitä haluat. Vaikka sinun on pakko käyttää pari riviä. Olen laskenut liikkuvan keskiarvon tietosarjassa, silmukan sisällä minun täytyy saada liikkuva keskiarvo yli N 9 päivää Joukko I m laskenta On 4 sarja 365 arvosta M, jotka itse ovat toisen datasarjan keskiarvot. Haluan piirtää tietoni keskiarvot yhteen keskimääräiseen liikevääriin. I googlasi hieman liikkuvia keskiarvoja ja conv-komentoa ja löysin jotain Mitä yritin toteuttaa minun code. So pohjimmiltaan, minä laskea keskiarvo ja piirtää sen aw rong liukuva keskiarvo otin wts-arvon pois mathworks-sivustosta, joten se on väärä lähde. Minun ongelmani on kuitenkin se, etten ymmärrä, mitä tämä wts on. Voisiko joku selittää, jos sillä on jotain tekemistä niiden arvojen painojen kanssa, jotka ovat kelpaa tässä tapauksessa Kaikki arvot on painotettu samaan. Ja jos teen tämän täysin väärin, voisinko saada apua. Minun vilpittömimmät kiitokset. 23.3. klo 19 05.Käyttämällä conv on erinomainen tapa toteuttaa liikkuva Keskiarvo Käyttämässäsi koodissa wts on kuinka paljon punnittelet jokaista arvoa, kun olet arvannut, että kyseisen vektorin summa olisi aina yhtä suuri kuin yksi Jos haluat painottaa jokaista arvoa tasaisesti ja tehdä koon N liikkuvan suodattimen, niin haluaisit tehdä. Valmennetun argumentin käyttäminen konvolvessa johtaa siihen, että käyttäjillä on vähemmän arvoja kuin M: llä. Käytä samaa, jos et ymmärrä nollatäytön vaikutuksia. Jos sinulla on signaalinkäsittelylaatikko, voit käyttää cconv: ia, jos haluat yrittää pyöreä liukuva keskiarvo Jotain sellaista. Sinun pitäisi lukea t Hän conv ja cconv dokumentaatiota lisätietoja, jos et ole jo. Voit käyttää suodattimen löytää keskimääräinen keskiarvo käyttämättä silmukkaa. Tämä esimerkki etsii 16-elementti vektorin juoksevan keskiarvon käyttäen ikkunan kokoa 5.2 tasaista osana Joka on käytettävissä useimmissa tapauksissa. yy tasainen y tasoittaa tiedot sarakevektorissa y liikuttavan keskimääräisen suodattimen avulla Tulokset palautetaan sarakevektoriin yy Oletusvälin liikkuva keskiarvo on 5.29 syyskuu 2013.Moving keskimäärin konvoluutiolla. Mikä liikkuu keskimäärin ja mikä on hyvä. Kuinka liikutetaan keskimäärin käyttäen konvoluutiota. Keskimääräinen siirto on yksinkertainen operaatio, jota käytetään tavallisesti suppressoimaan signaalin melu, asettamme jokaisen pisteen arvon keskiarvoon Arvoja sen kaavalla kaavalla. Tässä x on tulo ja y on lähtösignaali, kun ikkunan koko on w, jonka on tarkoitus olla outoa. Edellä oleva kaava kuvaa symmetristä toimintaa, kun näytteet otetaan molemmilta puolilta Todellinen piste. Below on todellinen elämän esimerkki Piste, jolle ikkuna on asetettu, on punainen. Arvot ulkopuolella x on tarkoitus olla nollia. Voit katsella ja nähdä liikkuvien keskiarvojen vaikutuksia tarkastelemalla tätä interaktiivista esittelyä. Tee se konvoluutiolla. Kuten ehkä olette tunnustaneet, yksinkertaisen liukuvan keskiarvon laskeminen on samanlainen kuin konvoluution molemmissa tapauksissa ikkunan liukuu signaalin suuntaan ja ikkunassa olevat elementit tiivistetään. Joten, yritä tehdä sama asia Käyttäen konvoluutiota Käytä seuraavia parametrejä. Haluttu tuotos on. Ensimmäinen lähestymistapa, yritämme kokeilla mitä saamme kaventamalla x-signaalin seuraavalla k ytimellä. Tuotos on täsmälleen kolme kertaa suurempi kuin odotettu. Se voidaan myös nähdä, Että lähtöarvot ovat kolmen elementin yhteenveto ikkunassa. Sillä kun konvoluution aikana ikkuna liukuu pitkin, kaikki sen elementit kerrotaan yhdellä ja tiivistetään sitten. yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x. Jos halutut y: n arvot tuotetaan jaetaan 3.By kaava sisältää divisioonan. Mutta ei ole optimaalista tehdä jakoa konvoluutiossa Tässä tulee ajatus Järjestämme siis seuraavan k-ytimen. Näin saadaan haluttu tuotos. Yleensä, jos haluamme tehdä liikkuvaa keskiarvoa konvoluutiolla, jonka ikkuna on w, käytämme seuraavaa k-kerneliä. Yksinkertainen toiminto liikkuva keskiarvo on. Esimerkiksi käyttö on.
No comments:
Post a Comment