Mudar Média Algoritmo Matlab

Eu tenho um vetor e eu quero calcular a média móvel dele (usando uma janela de largura 5). Por exemplo, se o vetor em questão for 1,2,3,4,5,6,7,8. Então a primeira entrada do vetor resultante deve ser a soma de todas as entradas em 1,2,3,4,5 (ou seja, 15), a segunda entrada do vetor resultante deve ser a soma de todas as entradas em 2,3,4, 5,6 (ou seja, 20), etc. No final, o vetor resultante deve ser 15,20,25,30. Como posso fazer isso? A função conv é até o seu beco: três respostas, três métodos diferentes. Aqui está um benchmark rápido (tamanhos de entrada diferentes, largura de janela fixa de 5) usando o tempo, sinta-se livre para picar buracos nele (nos comentários) se você acha que precisa ser refinado. Conv surge como a abordagem mais rápida é cerca de duas vezes mais rápido que as moedas se aproximam (usando o filtro). E cerca de quatro vezes mais rápido que Luis Mendos se aproxima (usando cumsum). Aqui está outro benchmark (tamanho de entrada fixo de 1e4. Largura de janela diferente). Aqui, a aproximação de Luis Mendos cumsum surge como o vencedor claro, porque sua complexidade é principalmente governada pelo comprimento da entrada e é insensível à largura da janela. Conclusão Para resumir, você deve usar a abordagem conv se a sua janela for relativamente pequena, use a abordagem cumsum se sua janela for relativamente grande. Código (para benchmarks) Filtro Médico Mover (filtro MA) Carregando. O filtro de média móvel é um filtro Low Pass FIR simples (Resposta de Impulso Finito) comumente usado para suavizar uma matriz de sinal de dados amostrado. É preciso M amostras de entrada de cada vez e leva a média dessas M-amostras e produz um único ponto de saída. É uma estrutura simples de LPF (Low Pass Filter) que é útil para cientistas e engenheiros para filtrar o componente ruidoso indesejado dos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta (o parâmetro M), a suavidade da saída aumenta, enquanto as transições acentuadas nos dados são tornadas cada vez mais contundentes. Isso implica que este filtro possui uma excelente resposta ao domínio do tempo, mas uma resposta de freqüência fraca. O filtro MA executa três funções importantes: 1) Toma M pontos de entrada, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2) Devido aos cálculos de computação envolvidos. O filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3) O filtro atua como um filtro de passagem baixa (com resposta de domínio de freqüência fraca e uma resposta de domínio de tempo bom). Código Matlab: o código Matlab seguinte simula a resposta do domínio do tempo de um filtro M-point Moving Average e também traça a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Resposta de Domínio de Tempo: no primeiro gráfico, temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel. A entrada é ruidosa e nosso objetivo é reduzir o ruído. A próxima figura é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos. Pode deduzir-se da figura que o filtro de média móvel de 3 pontos não fez muito na filtragem do ruído. Aumentamos os toques de filtro para 51 pontos e podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, o que é retratado na próxima figura. Aumentamos as torneiras até 101 e 501 e podemos observar que mesmo - embora o ruído seja quase zero, as transições são desviadas drasticamente (observe a inclinação de cada lado do sinal e compare-os com a transição ideal da parede de tijolos em Nossa contribuição). Resposta de frequência: a partir da resposta de freqüência, pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação da faixa de parada não é boa. Dada esta atenuação da faixa de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma faixa de freqüências de outra. Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em desempenho fraco no domínio da freqüência e vice-versa. Em suma, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom (a ação no domínio do tempo), mas um filtro de passagem baixa excepcionalmente ruim (a ação no domínio da freqüência) Links externos: livros recomendados: barra lateral primária