Matlab Medio De Desplazamiento

Utilizando MATLAB, ¿cómo puedo encontrar el promedio móvil de 3 días de una columna específica de una matriz y añadir la media móvil a esa matriz? Estoy tratando de calcular el promedio móvil de 3 días de abajo hacia arriba de la matriz. He proporcionado mi código: Dada la siguiente matriz a y máscara: He intentado implementar el comando conv pero estoy recibiendo un error. Aquí está el comando conv que he estado tratando de usar en la segunda columna de la matriz a: La salida que deseo se da en la siguiente matriz: Si usted tiene alguna sugerencia, lo agradecería mucho. Gracias Por la columna 2 de la matriz a, estoy calculando el promedio móvil de 3 días de la siguiente manera y colocando el resultado en la columna 4 de la matriz a (I renombrado matriz a como 39desiredOutput39 sólo por ilustración). El promedio de 3 días de 17, 14, 11 es 14 el promedio de 3 días de 14, 11, 8 es 11 el promedio de 3 días de 11, 8, 5 es 8 y el promedio de 3 días de 8, 5, 2 es 5. No hay valor en las 2 filas inferiores para la cuarta columna porque el cálculo para la media móvil de 3 días comienza en la parte inferior. La salida 39valid39 no se mostrará hasta al menos 17, 14 y 11. Esperamos que esto tiene sentido ndash Aaron Jun 12 13 at 1:28 1 Respuesta En general, sería de ayuda si se muestra el error. En este caso usted está haciendo dos cosas mal: Primero su convolución necesita ser dividido por tres (o la longitud de la media móvil) Segundo, observe el tamaño de c. Usted no puede apenas caber c en a. La forma típica de obtener un promedio móvil sería usar lo mismo: pero eso no se parece a lo que quieres. En su lugar, se ve obligado a utilizar un par de líneas: Moving Average Filter (filtro MA) Loading. El filtro de media móvil es un simple filtro FIR de paso bajo (respuesta de impulso finito) comúnmente utilizado para suavizar una matriz de datos / señal muestreados. Se toman M muestras de entrada a la vez y tomar el promedio de esas M-muestras y produce un solo punto de salida. Se trata de una simple LPF (Low Pass Filter) estructura que viene práctico para los científicos y los ingenieros para filtrar el componente ruidoso no deseado de los datos previstos. A medida que aumenta la longitud del filtro (el parámetro M) aumenta la suavidad de la salida, mientras que las transiciones bruscas en los datos se hacen cada vez más contundentes. Esto implica que este filtro tiene excelente respuesta en el dominio del tiempo pero una respuesta de frecuencia pobre. El filtro MA realiza tres funciones importantes: 1) toma M puntos de entrada, calcula el promedio de esos puntos M y produce un único punto de salida. 2) Debido al cálculo / cálculos involucrados. El filtro introduce una cantidad definida de retardo 3) El filtro actúa como un filtro de paso bajo (con una respuesta de dominio de frecuencia pobre y una buena respuesta de dominio de tiempo). Código Matlab: El siguiente código matlab simula la respuesta en el dominio del tiempo de un filtro M-point Moving Average y también traza la respuesta de frecuencia para varias longitudes de filtro. Respuesta de Dominio de Tiempo: En la primera trama, tenemos la entrada que va en el filtro de media móvil. La entrada es ruidosa y nuestro objetivo es reducir el ruido. La siguiente figura es la respuesta de salida de un filtro de media móvil de 3 puntos. Puede deducirse de la figura que el filtro de media móvil de 3 puntos no ha hecho mucho en filtrar el ruido. Aumentamos los grifos de filtro a 51 puntos y podemos ver que el ruido en la salida se ha reducido mucho, que se representa en la siguiente figura. Aumentamos los grifos más allá de 101 y 501 y podemos observar que aunque el ruido sea casi cero, las transiciones se atenuan drásticamente (observe la pendiente en cada lado de la señal y compárelas con la transición ideal de pared de ladrillo en Nuestra entrada). Respuesta de Frecuencia: A partir de la respuesta de frecuencia se puede afirmar que el roll-off es muy lento y la atenuación de banda de parada no es buena. Dada esta atenuación de banda de parada, claramente, el filtro de media móvil no puede separar una banda de frecuencias de otra. Como sabemos que un buen rendimiento en el dominio del tiempo da como resultado un rendimiento pobre en el dominio de la frecuencia, y viceversa. En resumen, el promedio móvil es un filtro de suavizado excepcionalmente bueno (la acción en el dominio del tiempo), pero un filtro de paso bajo excepcionalmente malo (la acción en el dominio de la frecuencia) Enlaces externos: Libros recomendados: Primary SidebarTag Archivos: Matlab Writing Impositions En Matlab Este post es para estudiantes que no hacen su tarea (como yo cuando estaba en la escuela) y son castigados con las imposiciones de escritura. La imposición sería por lo general escribir algo así como una declaración muy larga sin sentido varias veces. Como en mis días escolares, cuando nos dijeron que los escribiéramos en papel usando una pluma o un lápiz. Pero en estos días se pide a los estudiantes y a los cuidadores que los escriban en un software de procesamiento de palabras. Bueno, podemos pensar en usar el truco clásico de CtrlC y CtrlV, pero depende del tipo de imposición, derecho. Como para decir aquí, se nos pide que escribamos esta declaración: 8220 El zorro marrón rápido salta sobre el perro perezoso8221. Y el maestro le pide que cambie cada vocal con su vocal precedente en cada iteración. Eso significaría. En mi primera afirmación, a se sustituye por e, e se sustituye por i, i se sustituye por o, o se sustituye por u, y u se sustituye por a. En las iteraciones posteriores, las vocales reemplazadas son reemplazadas por su vocal precedente. Y esto tiene que hacerse decir 100 veces. (Bastante un castigo duro). Este caso no se puede hacer en MS Word o cualquier otro procesador de textos, por lo que el estudiante tiene que hacer esto manualmente cada vez o simplemente hacer su tarea en su lugar. Sin embargo, las buenas noticias que tengo un código de Matlab para usted, que lo harán para usted sin embargo el número de épocas que usted desea escribir. Al final, todo lo que tiene que hacer copia de la salida final a un procesador de textos y obtener la impresión. El código es tan simple que puede ser sin necesidad de utilizar las funciones de la biblioteca para que la gente sin conocimientos sobre Matlab todavía puede usar, porque entonces es sólo Inglés para entender. Puede obtener el código aquí y utilizar un compilador en línea para ejecutarlo. Un promedio de punto móvil simple en MATLAB. Una media móvil o un promedio de balanceo es una de las técnicas de suavización más comunes utilizadas para extraer una buena señal de una señal ruidosa muy aleatoria. Esta técnica se utiliza generalmente para ver el comportamiento de una función o una señal, cuando los parámetros físicos y el entorno tienen un efecto erróneo sobre la señal medida. Dada una serie de números y un tamaño de subconjunto fijo, el primer elemento de la media móvil se obtiene tomando la media del subconjunto fijo inicial de las series de números. A continuación, el subconjunto se modifica mediante 8220shifting forward8221, es decir, excluyendo el primer número de la serie e incluyendo el siguiente número que sigue al subconjunto original de la serie. Esto crea un nuevo subconjunto de números, que se promedia. Este proceso se repite en toda la serie de datos. La línea argumental que conecta todos los promedios (fijos) es la media móvil. Un promedio móvil es un conjunto de números, cada uno de los cuales es el promedio del subconjunto correspondiente de un conjunto más grande de puntos de referencia. Un promedio móvil también puede usar pesos desiguales para cada valor de referencia en el subconjunto para enfatizar valores particulares en el subconjunto. La técnica general consiste en encontrar la media a partir de un número igual de datos a cada lado de un valor central. Esto asegura que las variaciones en la media estén alineadas con las variaciones en los datos en lugar de ser desplazadas en el tiempo. Puede haber algunas anomalías cuando la variación no es uniforme, pero esto no se discutirá aquí. Puede haber diferentes tipos de puntos móviles de medias como el promedio móvil acumulado Promedio móvil ponderado Promedio móvil exponencial Promedio móvil modificado y Métodos de media móvil de regresión En esta entrada he adjuntado un código MATLAB para hacer una media móvil simple. Este código se puede utilizar para suavizar una señal con alguna característica agradable, pero con un pequeño ruido de fondo sin comprometer el valor de los datos. Pero tenga cuidado en el lapso de la ventana de la media de sus propios datos. Frecuencia de una variable en un dato cíclico. En este post, se ha discutido una herramienta simple y muy necesaria para el análisis de datos. Supongamos que tenemos un gran fragmento de datos que es cíclico o decir en palabras simples, estamos haciendo un bucle de un cierto conjunto de mediciones como se muestra en la tabla. Los valores x para todos los ciclos son los mismos de -90 a 90, pero diferentes valores Y1, Y2, Y3 e Y4. La tabla puede ser mayor dependiendo del número de bucles que habíamos establecido para nuestro programa de adquisición de datos. Lo que necesitamos como datos finales analizados es una sola columna de valor X y un único Y1, un solo Y2, un solo Y3 y una única columna de valores de Y4 donde cada columna contiene el valor promedio de cada valor de Y sobre los ciclos para valores de x dados. Este es un trabajo bastante necesario e inevitable cuando se tiene un gran conjunto de datos ruidosos, y es necesario que el promedio de ruido sin perder la información necesaria. Así que hacer esto en otros programas como MS Excel u otras herramientas gráficas se vuelve tedioso y también puede ser erróneo. Aquí menciono acerca de un código complementario MATLAB, que hace que este largo, aburrido trabajo crucial para nosotros en cuestión de tiempo y también con bastante facilidad. El código es versátil para dar el promedio, los recuentos y otra información necesaria sobre el conjunto de datos dado. El código se puede descargar aquí. Más información sobre el código se puede encontrar aquí. Procesamiento de imágenes de múltiples imágenes simultáneamente El procesamiento de imágenes es uno de los aspectos muy importantes de cada rama de la ciencia. Científicos y estudiantes (incluyendo PhD8217s), recopilan tanto datos, sea en formato ASCII, oa veces imágenes. La información a veces está enterrada en el fondo de los píxeles acorralados de una imagen. Para descifrar eso, necesitan alguna herramienta para desenterrar estos datos de los niveles enterrados de ruido y desenfoque. Una de estas herramientas es la caja de herramientas de procesamiento de imágenes en Matlab. La caja de herramientas tiene muchos atributos y funcionalidades que pueden utilizarse de manera sencilla para realizar operaciones básicas como contraste, brillo, color, etc. Desde el punto de vista científico, las personas pueden necesitar encontrar la media, la mediana o el umbral de cualquier Dada la imagen de escala de grises. En este post, he adjuntado un código Matlab que carga varias imágenes de escala de grises de 32 bits almacenadas en la misma carpeta. A continuación, el programa encuentra la mediana de cada imagen en una región de interés (ROI) y las representa para diferentes imágenes de imagen. El código es muy útil cuando tienes varias imágenes y necesitas cargarlas todas juntas y hacer la operación. Para mencionar aquí es que la imagen almacenada debe tener la misma ruta, pero los nombres de los archivos en orden ascendente (o descendente). Encuentra el código de Matlab aquí. En física (o generalmente cualquier ciencia e ingeniería), los principios o leyes o el curso que estudiamos se dividen en sub-partes diferentes como la mecánica, la óptica, el electromagnetismo, la termodinámica, la cinética. Pero lo interesante entre todas estas ramas es que están todos enredados y tienen la misma idea subyacente. Digamos por ejemplo este problema de pozo potencial. Nuestra intuición nos convencerá de que es un problema mecánico cuántico y sólo para los físicos cuánticos. Por el contrario, este problema se basa en un simple modelo de sistema de resorte clásico que emplea las ecuaciones diferenciales lineales con coeficientes (constantes o variables). Este modelo del resorte o sea el modelo simple del péndulo es problema general de la ecuación diferencial y la solución a éstos problema nos da la energía y la estabilidad de un sistema o un estado. Partícula cuántica en un potencial. En este post, estaré hablando de una partícula cuántica que se mueve en un Pozo Potencial que es una función de la serie de Taylor. He adjuntado un código matlab que resuelve el hamiltoniano y encuentra los estados propios de energía de la partícula. Encontrar el código de Matlab aquí: QM estados de energía potenciales El problema indica que hay una partícula cuántica de la masa m se está moviendo dentro de un potencial: Tenemos que resolver numéricamente esta ecuación para obtener los estados energéticos propios del sistema. Este tipo de pozos cuánticos se observan en semiconductores como el arseniuro de galio, cultivado por MBE. Estas películas delgadas de arseniuro de galio pueden ser intercaladas entre semiconductores de gap de banda más anchos. Los dispositivos de este patrón tienen enormes aplicaciones en la industria de semiconductores especialmente en termoelectricidad. Otra aplicación de este tipo de pozo cuántico está en la industria de semiconductores fotodetectores, y se emplean para la formación de imágenes por infrarrojos. Mensaje de navegación