Mittelschnell Matlab

Bei der Berechnung eines laufenden Gleitendurchschnitts ist es sinnvoll, den Mittelwert in der mittleren Zeitperiode einzutragen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und neben der Periode 3 platziert. Wir hätten den Durchschnitt in der Mitte platzieren können Zeitintervall von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also, wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs unter Verwendung von M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.Moving Average Function resultmovingmean (data , Window, dim, option) berechnet einen zentrierten gleitenden Durchschnitt der Datenmatrixdaten unter Verwendung der in der Dim Dimension angegebenen Fenstergröße unter Verwendung des in der Option angegebenen Algorithmus. Dim und Option sind optionale Eingänge und werden standardmäßig auf 1. Dim und option optionale Eingänge können komplett übersprungen werden oder können durch a ersetzt werden. Beispielsweise gibt movingmean (data, window) die gleichen Ergebnisse wie movingmean (data, window, 1,1) oder movingmean (data, window ,, 1). Die Größe und Dimension der Eingabedatenmatrix ist nur durch die maximale Matrixgröße für Ihre Plattform begrenzt. Das Fenster muss eine ganze Zahl sein und sollte ungerade sein. Wenn das Fenster gerade ist, wird es auf die nächstniedrigere ungerade Zahl abgerundet. Funktion berechnet den gleitenden Durchschnitt mit einem Mittelpunkt und (Fenster-1) 2 Elementen vor und nach der angegebenen Dimension. An den Rändern der Matrix wird die Anzahl der Elemente vor oder nachher reduziert, so dass die tatsächliche Fenstergröße kleiner als das angegebene Fenster ist. Die Funktion ist in zwei Teile, ein 1d-2d-Algorithmus und ein 3D-Algorithmus gebrochen. Dies wurde getan, um die Lösungsgeschwindigkeit zu optimieren, insbesondere in kleineren Matrizen (d. H. 1000 x 1). Ferner werden mehrere verschiedene Algorithmen für das Problem 1d-2d und 3d bereitgestellt, da in bestimmten Fällen der Standardalgorithmus nicht der schnellste ist. Dies geschieht typischerweise, wenn die Matrix sehr breit ist (d. h. 100 x 100000 oder 10 x 1000 x 1000), und der gleitende Durchschnitt wird in der kürzeren Dimension berechnet. Die Größe, bei der der Standardalgorithmus langsamer ist, hängt vom Computer ab. MATLAB 7.8 (R2009a) Tags für Diese Datei Bitte anmelden, um Tags zu speichern. Bitte melden Sie sich an, um einen Kommentar oder eine Bewertung hinzuzufügen. Kommentare und Bewertungen (8) Die Funktion befasst sich mit Enden, indem sie den nachlaufenden oder führenden Teil des Fensters beschneiden und zu einem anfänglichen oder nachlaufenden gleitenden Durchschnitt anstelle eines zentrierten Bildes übergehen. Um mit dem Beispiel zu gehen, das Sie in Ihrem Kommentar gegeben haben, wenn die Fenstergröße 3 ist, dann in einer Mitte von 1 die Funktion Mittelwerte von Daten von den Punkten 1 und 2 an einer Mitte von 2 Punkten 1, 2 und 3 werden in einer Mitte von 9 gemittelt Die Punkte 8, 9 und 10 werden gemittelt und in einer Mitte von 10 (angenommen, der Vektor hat 10 Einträge) werden die Punkte 9 und 10 gemittelt. Wie bewegt sich movingmean mit den Enden? Fängt es mit einer Fenstergröße an, die nur Punkt 1 bei 1, dann 3 Punkte bei Punkt 2, dann Erhöhung in Fenstergröße bis die Fenstergröße ist, die in der Funktionseingabe spezifiziert ist, beginnen Danke. Nett und einfach. Vielen Dank. Gute Arbeit Sehr nützlich, wie Stephan Wolf sagte. Gerade was ich lookin für war. Zentrierter gleitender Durchschnitt, der in der Lage ist, in einem Diagramm über die gesamte Breite zu arbeiten, ohne die Fenstergröße des Filters zu betrachten und den Anfang zu bewegen. Große Beschleunigung der Geschwindigkeit der Ingenieur-und Wissenschaft MathWorks ist der führende Entwickler der mathematischen Computing-Software für Ingenieure und Wissenschaftler.