Rollendurchschnitt 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 im 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. Ähnlich für meanvalue29 September, 2013 Gleitender Durchschnitt durch Faltung Was ist gleitender Durchschnitt und was ist es gut für Wie gleitende Mittelung durch Faltung durchgeführt wird Beweglicher Durchschnitt ist eine einfache Operation, die gewöhnlich verwendet wird, um das Rauschen eines Signals zu unterdrücken: Wir setzen den Wert jedes Punktes Auf den Mittelwert der Werte in seiner Nachbarschaft. Nach einer Formel: Hier ist x die Eingabe und y das Ausgangssignal, während die Größe des Fensters w ist, die ungerade sein soll. Die obige Formel beschreibt eine symmetrische Operation: Die Proben werden von beiden Seiten des aktuellen Punktes genommen. Unten ist ein Beispiel aus dem wirklichen Leben. Der Punkt, auf dem das Fenster gelegt wird, ist tatsächlich rot. Werte außerhalb x sind Nullen: Um zu spielen und sehen die Auswirkungen der gleitenden Durchschnitt, werfen Sie einen Blick auf diese interaktive Demonstration. Wie man es durch Faltung erkennt Wie Sie vielleicht erkannt haben, ist die Berechnung des einfachen gleitenden Durchschnittes ähnlich der Faltung: In beiden Fällen wird ein Fenster entlang des Signals geschoben und die Elemente im Fenster zusammengefasst. Also, geben Sie ihm einen Versuch, die gleiche Sache zu tun, indem Sie Faltung. Verwenden Sie die folgenden Parameter: Die gewünschte Ausgabe ist: Als erster Ansatz versuchen wir, was wir durch Faltung des x-Signals durch den folgenden k-Kernel erreichen: Der Ausgang ist genau dreimal größer als erwartet. Es ist auch ersichtlich, dass die Ausgabewerte die Zusammenfassung der drei Elemente im Fenster sind. Es ist, weil während der Faltung das Fenster entlang geschoben wird, werden alle Elemente in ihm mit einem multipliziert und dann zusammengefasst: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Um die gewünschten Werte von y zu erhalten. Wird die Ausgabe durch 3 geteilt: Durch eine Formel mit der Teilung: Aber wäre es nicht optimal, die Teilung während der Konvolution zu machen Hier kommt die Idee, indem wir die Gleichung umordnen: So werden wir den folgenden k Kernel verwenden: Auf diese Weise werden wir Erhalten Sie die gewünschte Ausgabe: Im Allgemeinen: wenn wir gleitenden Durchschnitt durch Faltung mit einer Fenstergröße von w machen wollen. Werden wir den folgenden k-Kernel verwenden: Eine einfache Funktion, die den gleitenden Durchschnitt ausführt, ist: Eine Beispielnutzung ist: Ich muss einen gleitenden Durchschnitt über eine Datenreihe innerhalb einer for-Schleife berechnen. Ich muss den gleitenden Durchschnitt über N9 Tage erhalten. Das Array Im-Berechnen ist 4 Reihe von 365 Werten (M), die selbst Mittelwerte eines anderen Satzes von Daten sind. Ich möchte die Mittelwerte meiner Daten mit dem gleitenden Durchschnitt in einem Diagramm darstellen. Ich googeln ein wenig über gleitende Durchschnitte und den conv Befehl und fand etwas, das ich versuchte, in meinem Code umzusetzen: So grundsätzlich berechne ich meinen Durchschnitt und plot ihn mit einem (falschen) gleitenden Durchschnitt. Ich wählte die wts Wert direkt an der Mathworks-Website, so dass ist falsch. (Quelle: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mein Problem aber ist, dass ich nicht verstehe, was dieses wts ist. Könnte jemand erklären, wenn es etwas mit den Gewichten der Werte zu tun hat: das ist in diesem Fall ungültig. Alle Werte werden gleich gewichtet. Und wenn ich das völlig falsch mache, könnte ich etwas Hilfe dabei haben Mein aufrichtigster Dank. Die Verwendung von conv ist eine hervorragende Möglichkeit, einen gleitenden Durchschnitt zu implementieren. In dem Code, den Sie verwenden, ist wts, wie viel Sie jeden Wert wiegen (wie Sie ahnen). Die Summe dieses Vektors sollte immer gleich Eins sein. Wenn Sie jeden Wert gleichmäßig gewichten und eine Größe N bewegten Filter dann tun möchten, würden Sie tun möchten Mit dem gültigen Argument in conv wird mit weniger Werten in Ms, als Sie in M ​​haben. Verwenden Sie diese, wenn Sie dont die Auswirkungen von Nullpolsterung. Wenn Sie die Signalverarbeitung Toolbox haben, können Sie cconv verwenden, wenn Sie einen kreisförmigen gleitenden Durchschnitt ausprobieren möchten. Etwas wie Sie sollten die conv und cconv Dokumentation für weitere Informationen lesen, wenn Sie havent bereits.