How to find glidande medelvärde in matlab

Med hjälp av MATLAB, hur kan jag hitta 3-dagars glidande medelvärde för en viss kolumn i en matris och lägga till det glidande medlet till den matrisen jag försöker beräkna det 3-dagars glidande medlet från botten till toppen av matrisen jag har gett mig Code. Given följande matris a och mask. Jag har försökt att implementera conv-kommandot men jag får ett fel Här är det kommandot conv som jag har försökt använda på den andra kolumnen av matris a. Den utmatning jag önskar ges i Följer matrisen. Om du har några förslag, skulle jag verkligen uppskatta det Tack. För kolumn 2 i matris a, beräknar jag 3-dagars glidande medelvärde enligt följande och placerar resultatet i kolumn 4 i matrisen a jag omdämnde matrisen a som ÖnskadUtgång för illustration Den 3-dagars genomsnittet av 17, 14, 11 är 14 3-dagars genomsnittet av 14, 11, 8 är 11 3-dagars genomsnittet av 11, 8, 5 är 8 och 3-dagars genomsnittet av 8, 5, 2 är 5 Det finns inget värde i botten 2 rader för den 4: e kolumnen eftersom beräkningen för 3-dagars glidande medel börjar vid Botten Den giltiga utgåvan visas inte förrän minst 17, 14 och 11 Förhoppningsvis är det här meningsfullt Aaron 12/12 kl. 1 28. 28. Det generellt skulle hjälpa till om du skulle visa felet I det här fallet gör du två saker fel . Först måste din konvolution divideras med tre eller längden på det rörliga genomsnittet. För det andra märker du storleken på c Du kan inte bara passa c till ett typiskt sätt att få ett rörligt medelvärde skulle vara att använda samma. Men det gör inte Ser ut som vad du vill. Istället är du tvungen att använda ett par linjer. Jag behöver beräkna ett glidande medelvärde över en dataserie, inom en för loop måste jag få det glidande medeltalet över N 9 dagar. Den matris som jag mäter i Är 4 serier av 365 värden M som i sig är medelvärden för en annan uppsättning data Jag vill räkna medvärdena för mina data med det glidande medlet i en plot. Jag googlade lite om glidande medelvärden och conv-kommandot och hittade någonting Som jag försökte implementera i min kod. Så i princip beräknar jag mitt medelvärde och plottar det med aw Rong glidande medelvärde Jag valde wts värdet direkt utanför mathworks webbplatsen så det är felaktig källa Mitt problem är dock att jag inte förstår vad det här är. Kan någon förklara om det har något att göra med vikterna av de värden som är Ogiltig i det här fallet. Alla värden är viktade samma. Och om jag gör det här helt fel, kan jag få lite hjälp med det. Min uppriktiga thanks. asked 23 september 14 på 19 05. Att använda conv är ett utmärkt sätt att genomföra en rörelse Genomsnitt I koden du använder är wts hur mycket du väger varje värde som du gissade summan av den vektorn ska alltid vara lika med en Om du vill vikta varje värde jämnt och göra ett N-rörligt filter så skulle du vilja Att göra. Använda det giltiga argumentet i samtal kommer att resultera i att ha färre värden i Ms än du har i M Använd samma om du inte tänker på effekterna av nollpolning Om du har signalbehandlingsverktygslådan kan du använda cconv om du vill försöka Ett cirkulärt glidande medelvärde. Något liknande. Du borde läsa t Han samlar och cconv dokumentation för mer information om du redan har t. You kan använda filter för att hitta ett löpande medelvärde utan att använda en för loop Det här exemplet hittar det löpande genomsnittet av en 16-element vektor, med en fönsterstorlek på 5,2 mjuk som del Av kurvanpassningsverktygslådan som är tillgänglig i de flesta fall. yy smidigt och släpper ut data i kolumnvektorn y med hjälp av ett glidande medelfilter. Resultat returneras i kolumnvektorn yy Standardvärdet för det glidande medlet är 5. Framställt onsdagen, 08 oktober 2008 20 04 Senast uppdaterad torsdagen den 14 mars 2013 01 29 Skrivet av Batuhan Osmanoglu Hits 41576.Moving Average I Matlab. Ofta finner jag mig själv i behov av att medelvärda data som jag måste minska bullret lite jag skrev några funktioner Att göra exakt vad jag vill, men matlabs inbyggda filterfunktion fungerar också bra Här skriver jag om 1D - och 2D-medelvärdesdata.1D-filtret kan realiseras med hjälp av filterfunktionen Filterfunktionen kräver minst tre inmatningsperioder per år Rameters täljare koefficienten för filtret b, nämnarkoefficienten för filtret a och data X naturligtvis. Ett löpande medelfilter kan definieras enkelt genom. För 2D-data kan vi använda Matlab s filter2-funktionen För mer information om hur Filtret fungerar, du kan skriva. Här är en snabb och smutsig implementering av ett 16 med 16 glidande medelfilter Först måste vi definiera filtret Eftersom allt vi vill ha är lika stort bidrag från alla grannar kan vi bara använda dem Funktionen Vi delar allt Med 256 16 16 eftersom vi inte vill ändra signalens generella nivå amplitude. För att applicera filtret kan vi helt enkelt säga följande. När är resultaten för fas av ett SAR-interferogram I detta fall är området i Y-axeln och Azimuth Är mappad på X-axeln Filtret var 4 pixlar brett i räckvidd och 16 pixlar vid Azimuth.