Moving Average Filter Simulink

Creado en Miércoles, 08 de Octubre de 2008 20:04 Última actualización el Jueves, 14 de Marzo de 2017 01:29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Hits: 38878 Media móvil En Matlab A menudo me encuentro en necesidad de promediar los datos que tengo para reducir el ruido un poco poco. Escribí funciones de pareja para hacer exactamente lo que quiero, pero matlabs construido en función de filtro funciona bastante bien también. Aquí Ill escribir sobre 1D y 2D promedio de los datos. El filtro 1D se puede realizar usando la función de filtro. La función de filtro requiere al menos tres parámetros de entrada: el coeficiente del numerador para el filtro (b), el coeficiente del denominador para el filtro (a) y los datos (X), por supuesto. Un filtro de promedio en funcionamiento puede definirse simplemente por: Para datos 2D podemos utilizar la función Matlabs filter2. Para obtener más información sobre cómo funciona el filtro, puede escribir: Aquí hay una implementación rápida y sucia de un filtro de 16 por 16 de promedio móvil. Primero tenemos que definir el filtro. Puesto que todo lo que queremos es la contribución igual de todos los vecinos, podemos usar la función unos. Dividimos todo con 256 (1616) ya que no queremos cambiar el nivel general (amplitud) de la señal. Para aplicar el filtro simplemente podemos decir lo siguiente A continuación se presentan los resultados de la fase de un interferograma SAR. En este caso, Range está en el eje Y y Azimuth está asignado en el eje X. El filtro tenía 4 píxeles de ancho en Rango y 16 píxeles de ancho en Azimut. Login SearchMoving-Filtro promedio de datos de tráfico Este ejemplo muestra cómo suavizar los datos de flujo de tráfico usando un filtro de media móvil con una ventana deslizante de 4 horas. La siguiente ecuación de diferencias describe un filtro que promedia la hora actual y las tres horas anteriores de datos. Importe los datos de tráfico y asigne la primera columna de conteo de vehículos al vector x. Cree los vectores de coeficiente de filtro. Calcule el promedio móvil de 4 horas de los datos y trace los datos originales y los datos filtrados. MATLAB y Simulink son marcas registradas de The MathWorks, Inc. Para obtener una lista de otras marcas comerciales propiedad de The MathWorks, Inc., visite www. mathworks. com/store. Otros nombres de productos o marcas son marcas comerciales o marcas registradas de sus respectivos propietarios. Seleccione su CountryDocumentation Este ejemplo muestra cómo usar filtros de media móvil y remuestreo para aislar el efecto de componentes periódicos de la hora del día en lecturas de temperatura por hora, así como eliminar el ruido de línea no deseado de una medición de voltaje en bucle abierto. El ejemplo también muestra cómo suavizar los niveles de una señal de reloj mientras se conservan los bordes usando un filtro mediano. El ejemplo también muestra cómo usar un filtro Hampel para eliminar grandes valores atípicos. Motivación El suavizado es cómo descubrimos patrones importantes en nuestros datos sin dejar de lado cosas que no son importantes (es decir, ruido). Utilizamos filtrado para realizar este suavizado. El objetivo de suavizar es producir cambios lentos en el valor de modo que sea más fácil ver tendencias en nuestros datos. A veces, al examinar los datos de entrada, es posible que desee suavizar los datos para ver una tendencia en la señal. En nuestro ejemplo tenemos un conjunto de lecturas de temperatura en Celsius tomadas cada hora en el Aeropuerto de Logan durante todo el mes de enero de 2011. Tenga en cuenta que podemos ver visualmente el efecto que tiene la hora del día sobre las lecturas de temperatura. Si sólo está interesado en la variación diaria de la temperatura durante el mes, las fluctuaciones horarias sólo contribuyen al ruido, lo que puede hacer que las variaciones diarias sean difíciles de discernir. Para eliminar el efecto de la hora del día, ahora queremos suavizar nuestros datos utilizando un filtro de media móvil. Un filtro de media móvil En su forma más simple, un filtro de media móvil de longitud N toma el promedio de cada N muestras consecutivas de la forma de onda. Para aplicar un filtro de media móvil a cada punto de datos, construimos nuestros coeficientes de nuestro filtro para que cada punto sea igualmente ponderado y aporte 1/24 a la media total. Esto nos da la temperatura promedio en cada período de 24 horas. Filter Delay Observe que la salida filtrada se retrasa aproximadamente doce horas. Esto se debe al hecho de que nuestro filtro de media móvil tiene un retraso. Cualquier filtro simétrico de longitud N tendrá un retardo de (N-1) / 2 muestras. Podemos dar cuenta de este retraso manualmente. Extracción de las diferencias promedio Alternativamente, también podemos usar el filtro del promedio móvil para obtener una mejor estimación de cómo el tiempo del día afecta la temperatura total. Para ello, primero, restar los datos suavizados de las mediciones de temperatura por hora. A continuación, segmentar los datos diferenciados en días y tomar el promedio durante los 31 días del mes. Extracción de la envolvente de pico A veces también nos gustaría tener una estimación que varía suavemente de cómo los altos y bajos de nuestra señal de temperatura cambian diariamente. Para ello, podemos usar la función de envolvente para conectar los máximos y mínimos extremos detectados en un subconjunto del período de 24 horas. En este ejemplo, aseguramos que haya al menos 16 horas entre cada extremo alto y extremo bajo. También podemos tener una idea de cómo los máximos y bajos son tendencia tomando el promedio entre los dos extremos. Filtros de Promedio Móvil Ponderado Otros tipos de filtros de media móvil no ponderan igualmente cada muestra. Otro filtro común sigue la expansión binomial de (1 / 2,1 / 2) n Este tipo de filtro se aproxima a una curva normal para valores grandes de n. Es útil para filtrar el ruido de alta frecuencia para n pequeños. Para encontrar los coeficientes para el filtro binomial, convolucione 1/2 1/2 con sí mismo y convierta iterativamente la salida con 1/2 1/2 un número prescrito de veces. En este ejemplo, utilice cinco iteraciones totales. Otro filtro algo similar al filtro de expansión gaussiano es el filtro de media móvil exponencial. Este tipo de filtro de promedio móvil ponderado es fácil de construir y no requiere un tamaño de ventana grande. Ajusta un filtro de media móvil ponderado exponencialmente por un parámetro alfa entre cero y uno. Un valor más alto de alfa tendrá menos suavizado. Amplíe las lecturas durante un día. Seleccione su país Soy nuevo en Simulink. Quiero hacer el promedio de los datos entrantes (que viene después de algunos intervalos) de un bloque. Por ejemplo, los datos enmarcados continuos de 42 muestras están fuera de un bloque. Junto con los datos enmarcados hay otra salida (etiqueta) que dice que estas tramas / muestras pertenecen a qué categoría. Las etiquetas son números de 1-6. La salida es aleatoria. Quiero promediar los mismos datos de categoría. Al igual que el primer cuadro es de cat1, después de 4 cuadros frame cat1 viene de nuevo. Ahora, ¿cómo debería promediar este nuevo marco con el anterior? Quiero hacer esto para todas las categorías. Por favor, ayúdame en esto. Una solución rápida y sucia sería implementar un arraylist para cada categoría. Inicialice la lista con NaNs y guarde un contador para la última muestra de cada categoría. Utilizando la función media puede obtener el promedio de todas las mediciones. Si sólo desea que el promedio de la trama actual y la trama anterior, simplemente puede significar (cat1 (n1) cat1 (n11)) donde cat1 es el arraylist para marcos de la categoría 1 y n1 es el índice de la trama anterior en cat1 . Si desea un promedio móvil ponderado para una implementación en tiempo real, cree una variable promedio para cada categoría (llámela av1, av2, etc.) y compute av1 alphaav1 (1-alpha) cat1 (n11) (donde alfa es el peso asignado Al promedio anterior (alphalt1) y cat1 (n11) es la nueva medida) siempre que un marco cat1 entre. Respondió Mar 26 14 at 17: 39Cómo puedo medir un valor promedio de una señal continua en Simulink La respuesta a esta pregunta depende de su frecuencia de conmutación o frecuencia de rizado. Puede utilizar los métodos mencionados anteriormente, siempre y cuando se conozca la frecuencia de la ondulación. Incluso un simple filtro de paso bajo podría funcionar también. Pero si se trata de frecuencia de conmutación variable (como el control de corriente de histéresis), entonces se necesita un filtro adaptativo. Trate de buscar palabras clave como filtro de media móvil adaptable y frecuencia variable. Jafar Sadeghi middot Universidad de Sistan y Baluchestán simplemente integrarla por 1 / s bloque y luego dividir por señal de tiempo (reloj) utilizando un bloque de división. Tienes una pregunta que necesitas responder rápidamente