Traitement Des Signaux En Moyenne Mobile Pondérée

Exponentiellement pondérée moyenne mobile Vous pouvez penser à votre liste de surveillance comme des fils que vous avez bookmarked. Vous pouvez ajouter des balises, des auteurs, des fils et même des résultats de recherche à votre liste de surveillance. De cette façon, vous pouvez facilement garder une trace des sujets qui vous intéressent po Pour afficher votre liste de surveillance, cliquez sur le lien quotMus Newsreaderquot. Pour ajouter des éléments à votre liste de surveillance, cliquez sur le lien quotadd to watch listquot au bas de chaque page. Comment ajouter un élément à ma liste de surveillance Pour ajouter des critères de recherche à votre liste de surveillance, recherchez le terme souhaité dans la zone de recherche. Cliquez sur le lien "Ajouter cette recherche à ma liste de surveillance" dans la page des résultats de recherche. Vous pouvez également ajouter une balise à votre liste de surveillance en recherchant la balise avec la directive quottag: tagnamequot où tagname est le nom de la balise que vous souhaitez regarder. Pour ajouter un auteur à votre liste de surveillance, accédez à la page de profil des auteurs et cliquez sur le lien Ajouter cet auteur à ma liste de surveillance, en haut de la page. Vous pouvez également ajouter un auteur à votre liste de surveillance en accédant à un fil que l'auteur a posté et en cliquant sur le quotAjouter cet auteur à ma liste de watchquot lien. Vous serez averti chaque fois que l'auteur fera un post. Pour ajouter un fil à votre liste de surveillance, allez à la page du fil et cliquez sur le lien quotAdd this thread à mon watch list, en haut de la page. À propos des groupes de discussion, des lecteurs de nouvelles et de MATLAB Central Les groupes de discussion Les forums sont un forum mondial ouvert à tous. Les groupes de discussion sont utilisés pour discuter d'une vaste gamme de sujets, faire des annonces et échanger des fichiers. Les discussions sont enchaînées ou regroupées de manière à ce que vous puissiez lire un message posté et toutes ses réponses dans l'ordre chronologique. Cela rend facile de suivre le fil de la conversation, et de voir whatrsquos déjà été dit avant de publier votre propre réponse ou de faire une nouvelle affectation. Le contenu des groupes de discussion est distribué par des serveurs hébergés par diverses organisations sur Internet. Les messages sont échangés et gérés en utilisant des protocoles standard ouverts. Aucune entité unique n'a décrété les groupes de discussion. Il ya des milliers de groupes de discussion, chacun traitant d'un seul sujet ou domaine d'intérêt. MATLAB Central Newsreader affiche et affiche des messages dans le groupe de discussion comp. soft-sys. matlab. Comment lire ou publier dans les groupes de discussion Vous pouvez utiliser le lecteur de nouvelles intégré au site Web de MATLAB Central pour lire et publier des messages dans ce groupe de discussion. MATLAB Central est hébergé par MathWorks. Les messages affichés via le lecteur de nouvelles MATLAB Central sont vus par tout le monde à l'aide des groupes de discussion, peu importe comment ils accèdent aux groupes de discussion. Il existe plusieurs avantages à utiliser MATLAB Central. Un compte Votre compte MATLAB Central est lié à votre compte MathWorks pour un accès facile. Utilisez l'adresse courriel de votre choix Le lecteur MATLAB Central vous permet de définir une autre adresse e-mail que votre adresse postale, évitant le fouillis dans votre boîte aux lettres principale et réduisant le spam. Contrôle du courrier indésirable La plupart des courriers indésirables des groupes de discussion sont filtrés par le lecteur de nouvelles MATLAB Central. Étiquetage Les messages peuvent être étiquetés avec une étiquette appropriée par tout utilisateur connecté. Les balises peuvent être utilisées comme mots-clés pour trouver des fichiers particuliers intéressants ou pour classer vos annonces marquées d'un signet. Vous pouvez choisir d'autoriser d'autres personnes à afficher vos balises, et vous pouvez afficher ou rechercher d'autres balises ainsi que celles de la communauté en général. Le marquage permet de voir à la fois les grandes tendances et les idées et applications plus petites et plus obscures. Listes de surveillance La mise en place de listes de surveillance vous permet d'être informé des mises à jour effectuées sur les annonces sélectionnées par auteur, thread ou toute variable de recherche. Vos notifications de liste de surveillance peuvent être envoyées par courrier électronique (résumé journalier ou immédiat), affichées dans Mon lecteur de nouvelles ou envoyées via le flux RSS. Autres moyens d'accéder aux groupes de discussion Utiliser un lecteur de nouvelles par l'intermédiaire de votre école, de votre employeur ou de votre fournisseur d'accès Internet Payer l'accès à un groupe de discussion auprès d'un fournisseur commercial Utiliser les groupes Google Mathforum. org fournit un lecteur de nouvelles avec accès au groupe comp. soft sys. matlab Exécutez votre propre serveur. Pour connaître les instructions typiques, voir: slyckng. phppage2 Sélectionnez votre CountryDocumentation Cet exemple montre comment utiliser les filtres de moyenne mobile et le rééchantillonnage pour isoler l'effet des composants périodiques de l'heure sur les relevés de température horaire, - Mesure de la tension d'alimentation. L'exemple montre également comment lisser les niveaux d'un signal d'horloge tout en préservant les bords en utilisant un filtre médian. L'exemple montre également comment utiliser un filtre Hampel pour supprimer des valeurs aberrantes importantes. Motivation Smoothing est la façon dont nous découvrons des modèles importants dans nos données tout en laissant de côté les choses qui sont sans importance (à savoir le bruit). Nous utilisons le filtrage pour effectuer ce lissage. L'objectif du lissage est de produire des changements de valeur lents afin que son plus facile de voir les tendances dans nos données. Parfois, lorsque vous examinez les données d'entrée, vous pouvez lisser les données afin de voir une tendance dans le signal. Dans notre exemple, nous avons un ensemble de mesures de température en Celsius prises toutes les heures à l'aéroport de Logan pour tout le mois de janvier 2011. Notez que nous pouvons visualiser l'effet que l'heure du jour a sur les relevés de température. Si vous n'êtes intéressé que par la variation quotidienne de la température au cours du mois, les fluctuations horaires ne contribuent qu'au bruit, ce qui peut rendre les variations quotidiennes difficiles à discerner. Pour supprimer l'effet de l'heure, nous aimerions maintenant lisser nos données en utilisant un filtre de moyenne mobile. Un filtre de moyenne mobile Dans sa forme la plus simple, un filtre de moyenne mobile de longueur N prend la moyenne de chaque N échantillons consécutifs de la forme d'onde. Pour appliquer un filtre de moyenne mobile à chaque point de données, nous construisons nos coefficients de notre filtre de sorte que chaque point est pondéré de façon égale et contribue 124 à la moyenne totale. Cela nous donne la température moyenne sur chaque période de 24 heures. Délai de filtrage Notez que la sortie filtrée est retardée d'environ douze heures. Ceci est dû au fait que notre filtre de moyenne mobile a un retard. Tout filtre symétrique de longueur N aura un retard de (N-1) 2 échantillons. Nous pouvons tenir compte de ce délai manuellement. Extraire les différences moyennes Nous pouvons également utiliser le filtre de la moyenne mobile pour obtenir une meilleure estimation de la façon dont l'heure du jour affecte la température globale. Pour ce faire, soustrayez d'abord les données lissées des mesures de température horaire. Ensuite, segmenter les données différenciées en jours et prendre la moyenne sur tous les 31 jours du mois. Extraction de l'enveloppe de pointe Nous aimerions parfois avoir une estimation variable de la façon dont les hauts et les bas de notre signal de température changent tous les jours. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction enveloppe pour relier les hauts et les bas extrêmes détectés sur un sous-ensemble de la période de 24 heures. Dans cet exemple, nous nous assurons qu'il ya au moins 16 heures entre chaque extrême haut et extrême bas. Nous pouvons également avoir une idée de la façon dont les hauts et les bas sont tendance en prenant la moyenne entre les deux extrêmes. Filtres moyens mobiles pondérés D'autres types de filtres à moyenne mobile ne pondent pas de façon égale chaque échantillon. Un autre filtre commun suit l'expansion binomiale de (12,12) n Ce type de filtre se rapproche d'une courbe normale pour de grandes valeurs de n. Il est utile pour filtrer le bruit à haute fréquence pour n petits. Pour trouver les coefficients pour le filtre binomial, convoluez 12 12 avec lui-même puis convertissez itérativement la sortie avec 12 12 un nombre prescrit de fois. Dans cet exemple, utilisez cinq itérations totales. Un autre filtre un peu similaire au filtre d'expansion gaussien est le filtre de moyenne mobile exponentielle. Ce type de filtre de moyenne mobile pondéré est facile à construire et ne nécessite pas une grande taille de fenêtre. Vous ajustez un filtre de moyenne mobile exponentiellement pondéré par un paramètre alpha entre zéro et un. Une valeur plus élevée de alpha aura moins de lissage. Zoom sur les lectures pour une journée. Sélectionnez votre CountryDocumentation Cet exemple montre comment utiliser les filtres de moyenne mobile et le rééchantillonnage pour isoler l'effet des composants périodiques de l'heure de la journée sur les lectures de température horaire, ainsi que supprimer le bruit de ligne indésirables d'une mesure de tension en boucle ouverte. L'exemple montre également comment lisser les niveaux d'un signal d'horloge tout en préservant les bords en utilisant un filtre médian. L'exemple montre également comment utiliser un filtre Hampel pour supprimer des valeurs aberrantes importantes. Motivation Smoothing est la façon dont nous découvrons des modèles importants dans nos données tout en laissant de côté les choses qui sont sans importance (à savoir le bruit). Nous utilisons le filtrage pour effectuer ce lissage. L'objectif du lissage est de produire des changements de valeur lents afin que son plus facile de voir les tendances dans nos données. Parfois, lorsque vous examinez les données d'entrée, vous pouvez lisser les données afin de voir une tendance dans le signal. Dans notre exemple, nous avons un ensemble de mesures de température en Celsius prises toutes les heures à l'aéroport de Logan pour tout le mois de janvier 2011. Notez que nous pouvons visualiser l'effet que l'heure du jour a sur les relevés de température. Si vous n'êtes intéressé que par la variation quotidienne de la température au cours du mois, les fluctuations horaires ne contribuent qu'au bruit, ce qui peut rendre les variations quotidiennes difficiles à discerner. Pour supprimer l'effet de l'heure, nous aimerions maintenant lisser nos données en utilisant un filtre de moyenne mobile. Un filtre de moyenne mobile Dans sa forme la plus simple, un filtre de moyenne mobile de longueur N prend la moyenne de chaque N échantillons consécutifs de la forme d'onde. Pour appliquer un filtre de moyenne mobile à chaque point de données, nous construisons nos coefficients de notre filtre de sorte que chaque point est pondéré de façon égale et contribue 124 à la moyenne totale. Cela nous donne la température moyenne sur chaque période de 24 heures. Délai de filtrage Notez que la sortie filtrée est retardée d'environ douze heures. Ceci est dû au fait que notre filtre de moyenne mobile a un retard. Tout filtre symétrique de longueur N aura un retard de (N-1) 2 échantillons. Nous pouvons tenir compte de ce délai manuellement. Extraire les différences moyennes Nous pouvons également utiliser le filtre de la moyenne mobile pour obtenir une meilleure estimation de la façon dont l'heure du jour affecte la température globale. Pour ce faire, soustrayez d'abord les données lissées des mesures de température horaire. Ensuite, segmenter les données différenciées en jours et prendre la moyenne sur tous les 31 jours du mois. Extraction de l'enveloppe de pointe Nous aimerions parfois avoir une estimation variable de la façon dont les hauts et les bas de notre signal de température changent tous les jours. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction enveloppe pour relier les hauts et les bas extrêmes détectés sur un sous-ensemble de la période de 24 heures. Dans cet exemple, nous nous assurons qu'il ya au moins 16 heures entre chaque extrême haut et extrême bas. Nous pouvons également avoir une idée de la façon dont les hauts et les bas sont tendance en prenant la moyenne entre les deux extrêmes. Filtres moyens mobiles pondérés D'autres types de filtres à moyenne mobile ne pondent pas de façon égale chaque échantillon. Un autre filtre commun suit l'expansion binomiale de (12,12) n Ce type de filtre se rapproche d'une courbe normale pour de grandes valeurs de n. Il est utile pour filtrer le bruit à haute fréquence pour n petits. Pour trouver les coefficients pour le filtre binomial, convoluez 12 12 avec lui-même puis convertissez itérativement la sortie avec 12 12 un nombre prescrit de fois. Dans cet exemple, utilisez cinq itérations totales. Un autre filtre un peu similaire au filtre d'expansion gaussien est le filtre de moyenne mobile exponentielle. Ce type de filtre de moyenne mobile pondéré est facile à construire et ne nécessite pas une grande taille de fenêtre. Vous ajustez un filtre de moyenne mobile exponentiellement pondéré par un paramètre alpha entre zéro et un. Une valeur plus élevée de alpha aura moins de lissage. Zoom sur les lectures pour une journée. Sélectionnez votre pays