Moving Durchschnittliche Fensterfilter Matlab

Der beste Weg, dies zu tun (meiner Meinung nach) wäre, einen Kreis-Puffer verwenden, um Ihre Bilder zu speichern. In einem Kreis - oder Ringpuffer wird das älteste Datenelement in dem Array durch das neueste Element, das in das Array eingeschoben wird, überschrieben. Die Grundlagen der Herstellung einer solchen Struktur werden in dem kurzen Mathworks-Video beschrieben, das einen einfachen kreisförmigen Puffer implementiert. Für jede Iteration der Hauptschleife, die ein einzelnes Bild behandelt, laden Sie einfach ein neues Bild in den Zirkular-Puffer und verwenden Sie dann MATLAB s gebaut in mittlerer Funktion, um den Durchschnitt effizient zu nehmen. Wenn Sie eine Fensterfunktion auf die Daten anwenden müssen, dann machen Sie eine temporäre Kopie der Frames multipliziert mit der Fensterfunktion und nehmen Sie den Durchschnitt der Kopie bei jeder Iteration der Schleife. Beantwortet Aug 6 12 at 10:11 berechnet eine Art von Moving Average für jede der 10 Bands über alle Ihre Bilder. Diese Zeile berechnet einen gleitenden Mittelwert des Mittelwertes über Ihre Bilder: Für beide wird eine Pufferstruktur hinzugefügt, die nur die letzten 10 Bilder enthält. Um es zu vereinfachen, können Sie auch einfach alles im Gedächtnis behalten. Hier ist ein Beispiel für Yout: Ändern Sie diese Zeile: (Eine Dimension hinzufügen) Und ändern Sie diese: Dann zur Anzeige verwenden Sie würden sth. (Tsobj, s, lag) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für finanzielles Zeitreihenobjekt, tsobj zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Ausgabe tsmovavg (Vektor, s, lag, dim) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Output tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gibt den exponentiellen gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 (TIMEPER 1) oder 2 (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (Vektor, e, timeperiod, dim) gibt den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. (2 (Zeitabschnitt 1)). Ausgabe tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (Vektor, t, numperiod, dim) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Output tsmovavg (tsobj, w, gewichte) liefert den gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj. Indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster bereitgestellt werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Ausgabe tsmovavg (Vektor, w, Gewichte, dim) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück, indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster geliefert werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Output tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Die folgenden Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Output tsmovavg (Vektor, m, numperiod, dim) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Die folgenden Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Dim 8212 Dimension, um auf positive ganze Zahl mit dem Wert 1 oder 2 arbeiten Dimension zu arbeiten, als eine positive Ganzzahl mit einem Wert von 1 oder 2 angegeben. Dim ist ein optionales Eingabeargument, und wenn es nicht als eine Eingabe enthalten ist, die Standardeinstellung Wert 2 wird angenommen. Der Standardwert von dim 2 gibt eine zeilenorientierte Matrix an, wobei jede Zeile eine Variable ist und jede Spalte eine Beobachtung ist. Wenn dim 1. die Eingabe als Spaltenvektor oder spaltenorientierte Matrix angenommen wird, wobei jede Spalte eine Variable und jede Zeile eine Beobachtung ist. E 8212 Indikator für exponentiell gleitenden durchschnittlichen Charaktervektor Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei der Zeitabschnitt der Zeitraum des exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 (TIMEPER 1) oder 2 (WINDOWSIZE 1) Zeitintervall 8212 Länge der Zeitperiode Nichtnegative Ganzzahl Wählen Sie Ihr LandDokumentation y Filter (b, a, x) filtert die Eingangsdaten x mit einer rationalen Übertragungsfunktion, die durch die Zähler - und Nennerkoeffizienten definiert ist B und a. Wenn a (1) nicht gleich 1 ist, dann filtert der Filter die Filterkoeffizienten um a (1). Daher muss a (1) ungleich Null sein. Wenn x ein Vektor ist, gibt der Filter die gefilterten Daten als Vektor mit der gleichen Größe wie x zurück. Wenn x eine Matrix ist, wirkt das Filter entlang der ersten Dimension und gibt die gefilterten Daten für jede Spalte zurück. Wenn x ein mehrdimensionales Array ist, wirkt das Filter entlang der ersten Array-Dimension, deren Größe nicht gleich 1 ist. Y-Filter (b, a, x, zi) verwendet Anfangsbedingungen zi für die Filterverzögerungen. Die Länge von zi muss max (Länge (a), Länge (b)) - 1 sein. Y-Filter (b, a, x, zi, dim) entlang der Dimension dim. Wenn z. B. x eine Matrix ist, gibt das Filter (b, a, x, zi, 2) die gefilterten Daten für jede Zeile zurück. Y, zf filter () liefert auch die endgültigen Bedingungen zf der Filterverzögerungen mit einer der vorherigen Syntaxen zurück. Rationale Übertragungsfunktion Die Input-Output-Beschreibung der Filteroperation an einem Vektor in der Z-Transformationsdomäne ist eine rationale Übertragungsfunktion. Eine rationale Übertragungsfunktion hat die Form Y (z) b (1) b (2) z x2212 1. B (n b 1) z x 2212 n b 1 a (2) z x2212 1. A (n a 1) z x 2212 n a X (z). Die sowohl FIR - als auch IIR-Filter behandelt. N a ist die Rückkopplungsfilterreihenfolge und n b die Vorwärtsfilterordnung. Sie können auch die rationale Übertragungsfunktion als die folgende Differenzengleichung ausdrücken: a (1) y (n) b (1) x (n) b (2) x (n × 2212 1). B (n b 1) x (n × 2212 n b) x 2212 a (2) y (n × 2212 1) × 2212. X2212 a (n a 1) y (n × 2212 n a). Darüber hinaus können Sie die rationale Übertragungsfunktion mit ihrer direkten Form II-transponierten Implementierung darstellen, wie im folgenden Diagramm dargestellt. Wegen der Normalisierung wird ein (1) 1 angenommen. Der Betrieb des Filters am Abtastwert m wird durch die Zeitdomänendifferenzgleichungen y (m) b (1) x (m) z 1 (m x 2212 1) z 1 (m) b (2) x (m) z 2 m x2212 1) x2212 A (2) y (m) x00A0x00A0 x22EE x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x22EE x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x22EE zn x2212 2 (m) b (n x2212 1) x (m) zn x2212 1 (m x2212 1) x2212 eine (n x2212 1 ) Y (m) zn x2212 1 (m) b (n) x (m) x 2212 a (n) y (m). Wenn Sie die Signalverarbeitung Toolboxx2122 haben, können Sie einen Filter entwerfen, d. Mit designfilt. Anschließend können Sie mit Y Filter (d, X) Ihre Daten filtern. Wähle dein Land