Exponentielle Mobile Moyenne Simulink

Documentation Moyenne mobile Méthode 8212 Méthode d'estimation Fenêtre coulissante (par défaut) Pondération exponentielle Fenêtre coulissante 8212 Une fenêtre de longueur La longueur de la fenêtre se déplace sur les données d'entrée le long de chaque canal. Pour chaque échantillon de la fenêtre se déplace, le bloc calcule la moyenne sur les données dans la fenêtre. Pondération exponentielle 8212 Le bloc multiplie les échantillons par un ensemble de facteurs de pondération. L'ampleur des facteurs de pondération décroît exponentiellement à mesure que l'âge des données augmente et n'atteint jamais zéro. Pour calculer la moyenne, l'algorithme somme les données pondérées. Spécifiez la longueur de la fenêtre 8212 Indicateur pour spécifier la longueur de la fenêtre activée (par défaut) désactivée Lorsque vous cochez cette case, la longueur de la fenêtre glissante est égale à la valeur spécifiée dans la longueur de la fenêtre. Lorsque vous désactivez cette case à cocher, la longueur de la fenêtre coulissante est infinie. Dans ce mode, le bloc calcule la moyenne de l'échantillon courant et de tous les échantillons précédents dans le canal. Longueur de la fenêtre 8212 Longueur de la fenêtre coulissante 4 (par défaut) entier positif scalaire La longueur de la fenêtre indique la longueur de la fenêtre coulissante. Ce paramètre apparaît lorsque vous sélectionnez la case à cocher Spécifier la longueur de la fenêtre. (0) Ce paramètre s'applique lorsque vous définissez la méthode sur la pondération exponentielle. Un facteur d'oubli de 0,9 donne plus de poids aux données plus anciennes qu'un facteur d'oubli de 0,1 Simuler avec 8212 Type de simulation à exécuter Génération de code (par défaut) Exécution interprétée Simuler (simuler) Modèle à l'aide du code C généré. La première fois que vous exécutez une simulation, Simulink x00AE génère du code C. Le code C est réutilisé pour les simulations ultérieures, tant que le modèle ne change pas. Cette option nécessite un temps de démarrage supplémentaire, Simulation de modèle à l'aide de l'interpréteur MATLAB x00AE Cette option raccourcit le temps de démarrage mais a une vitesse de simulation plus lente que la génération de code. Plus d'informations sur les algorithmes Méthode de fenêtre glissante Dans la méthode de la fenêtre glissante, la sortie pour chaque échantillon d'entrée est la moyenne de l'échantillon actuel et des échantillons précédents de Len-1. Len est la longueur de la fenêtre. Pour calculer les premières sorties Len - 1, quand la fenêtre n'a pas encore suffisamment de données, l 'algorithme remplit la fenêtre de zéros. Par exemple, pour calculer la moyenne lorsque le deuxième échantillon d'entrée entre, l'algorithme remplit la fenêtre avec des zéros Len-2. Le vecteur de données, x. Est alors les deux échantillons de données suivis de Len - 2 zéros. Lorsque vous définissez la propriété SpecifyWindowLength sur false. L'algorithme choisit une longueur de fenêtre infinie. Dans ce mode, la sortie est la moyenne mobile de l'échantillon courant et tous les échantillons précédents dans le canal. Méthode de pondération exponentielle Dans la méthode de pondération exponentielle, la moyenne mobile est calculée récursivement en utilisant ces formules: w N. x03BB x03BB w N x2212 1. x03BB 1. x x00AF N. x03BB (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB (1 w N. x03BB) x N x x00AF N. x03BB 8212 Moyenne mobile à l'échantillon courant x N 8212 Échantillon d'entrée des données courantes x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Moyenne mobile à l'échantillon précédent 955 8212 Facteur w N. x03BB 8212 Facteur de pondération appliqué à l'échantillon de données actuel (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Effet des données précédentes sur la moyenne Pour le premier échantillon, où N 1, l'algorithme choisit w N. x03BB 1. Pour l'échantillon suivant, le facteur de pondération est mis à jour et utilisé pour calculer la moyenne, selon l'équation récursive. À mesure que l'âge des données augmente, l'amplitude du facteur de pondération diminue exponentiellement et n'atteint jamais zéro. En d'autres termes, les données récentes ont plus d'influence sur la moyenne actuelle que les données plus anciennes. La valeur du facteur d'oubli détermine le taux de variation des facteurs de pondération. Un facteur d'oubli de 0,9 donne plus de poids aux données plus anciennes qu'un facteur d'oubli de 0,1. Un facteur d'oubli de 1,0 indique la mémoire infinie. Tous les échantillons précédents ont un poids égal. Objets système Sélectionnez votre pays Méthode de la moyenne mobile 8212 Méthode d'estimation Vitesse coulissante (valeur par défaut) Pondération exponentielle Fenêtre coulissante 8212 Fenêtre de longueur La longueur de la fenêtre se déplace sur les données d'entrée le long de chaque canal. Pour chaque échantillon de la fenêtre se déplace, le bloc calcule la moyenne sur les données dans la fenêtre. Pondération exponentielle 8212 Le bloc multiplie les échantillons par un ensemble de facteurs de pondération. L'ampleur des facteurs de pondération décroît exponentiellement à mesure que l'âge des données augmente et n'atteint jamais zéro. Pour calculer la moyenne, l'algorithme somme les données pondérées. Spécifiez la longueur de la fenêtre 8212 Indicateur pour spécifier la longueur de la fenêtre activée (par défaut) désactivée Lorsque vous cochez cette case, la longueur de la fenêtre glissante est égale à la valeur spécifiée dans la longueur de la fenêtre. Lorsque vous désactivez cette case à cocher, la longueur de la fenêtre coulissante est infinie. Dans ce mode, le bloc calcule la moyenne de l'échantillon courant et de tous les échantillons précédents dans le canal. Longueur de la fenêtre 8212 Longueur de la fenêtre coulissante 4 (par défaut) entier positif scalaire La longueur de la fenêtre indique la longueur de la fenêtre coulissante. Ce paramètre apparaît lorsque vous sélectionnez la case à cocher Spécifier la longueur de la fenêtre. (0) Ce paramètre s'applique lorsque vous définissez la méthode sur la pondération exponentielle. Un facteur d'oubli de 0,9 donne plus de poids aux données plus anciennes qu'un facteur d'oubli de 0,1 Simuler avec 8212 Type de simulation à exécuter Génération de code (par défaut) Exécution interprétée Simuler (simuler) Modèle à l'aide du code C généré. La première fois que vous exécutez une simulation, Simulink x00AE génère du code C. Le code C est réutilisé pour les simulations ultérieures, tant que le modèle ne change pas. Cette option nécessite un temps de démarrage supplémentaire, Simulation de modèle à l'aide de l'interpréteur MATLAB x00AE Cette option raccourcit le temps de démarrage mais a une vitesse de simulation plus lente que la génération de code. Plus d'informations sur les algorithmes Méthode de fenêtre glissante Dans la méthode de la fenêtre glissante, la sortie pour chaque échantillon d'entrée est la moyenne de l'échantillon actuel et des échantillons précédents de Len-1. Len est la longueur de la fenêtre. Pour calculer les premières sorties Len - 1, quand la fenêtre n'a pas encore suffisamment de données, l 'algorithme remplit la fenêtre de zéros. Par exemple, pour calculer la moyenne lorsque le deuxième échantillon d'entrée entre, l'algorithme remplit la fenêtre avec des zéros Len-2. Le vecteur de données, x. Est alors les deux échantillons de données suivis de Len - 2 zéros. Lorsque vous définissez la propriété SpecifyWindowLength sur false. L'algorithme choisit une longueur de fenêtre infinie. Dans ce mode, la sortie est la moyenne mobile de l'échantillon courant et tous les échantillons précédents dans le canal. Méthode de pondération exponentielle Dans la méthode de pondération exponentielle, la moyenne mobile est calculée récursivement en utilisant ces formules: w N. x03BB x03BB w N x2212 1. x03BB 1. x x00AF N. x03BB (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB (1 w N. x03BB) x N x x00AF N. x03BB 8212 Moyenne mobile à l'échantillon courant x N 8212 Échantillon d'entrée des données courantes x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Moyenne mobile à l'échantillon précédent 955 8212 Facteur w N. x03BB 8212 Facteur de pondération appliqué à l'échantillon de données actuel (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Effet des données précédentes sur la moyenne Pour le premier échantillon, où N 1, l'algorithme choisit w N. x03BB 1. Pour l'échantillon suivant, le facteur de pondération est mis à jour et utilisé pour calculer la moyenne, selon l'équation récursive. À mesure que l'âge des données augmente, l'amplitude du facteur de pondération diminue exponentiellement et n'atteint jamais zéro. En d'autres termes, les données récentes ont plus d'influence sur la moyenne actuelle que les données plus anciennes. La valeur du facteur d'oubli détermine le taux de variation des facteurs de pondération. Un facteur d'oubli de 0,9 donne plus de poids aux données plus anciennes qu'un facteur d'oubli de 0,1. Un facteur d'oubli de 1,0 indique la mémoire infinie. Tous les échantillons précédents ont un poids égal. Objets système Sélectionnez votre moyen mobile Countryexponential John Meares a écrit: gt Bonjour gt gt Quelqu'un aurait un script qui calcule un gt exponentielle en mouvement gt gt gt gt gt Merci John Im ne sais pas ce que vous entendez par une moyenne exponentielle mobile. En général, vous pouvez calculer une moyenne mobile en faisant glisser une fonction de fenêtre le long de la forme d'onde. La fonction de fenêtre doit avoir la zone 1 et elle doit être 0 en dehors d'un certain intervalle. Peut-être que vous voulez une fonction de fenêtre qui est décroissante exponentiellement à zéro Heres un exemple qui va calculer une moyenne boxcar (avec une fonction de fenêtre rectangulaire appelée w). Vous devrez peut-être le modifier si je vous comprends bien. Considérez également que ma fonction utilise une fonction fenêtre acausal (il commence avant le temps 0). Il est symétrique d'environ 0 et cela se traduit par une sortie qui n'est pas décalée dans le temps. Une fonction de fenêtre exponentielle causale entraînerait une sortie qui est décalée dans le temps. Peut-être que vous voulez utiliser une fenêtre gaussienne à la place. Movavg. mFiltre certaines données par convolution avec une fenêtre rectangulaire effacer tout fermer tout Faire un signal (somme de 2 sinusoïdes avec un bruit aléatoire) T 1 Une seconde de données dt .0001 Période d'échantillon (.1ms) temps (0: dt: T (1, N) N Convoluer avec la fonction de fenêtre filteredsig conv (10) Créer une fonction de fenêtre avec la zone d'unité N entrée (Entrer la longueur de la fenêtre:) w ones (1, N) Noisysig, w) Supprimer les points de données excédentaires filteredsig filteredsig (ceil (N2): fin-floor (N2)) John Meares ltjrmearesearthlinkgt a écrit dans le message news: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. Gt Bonjour gt gt Quelqu'un aurait-il un script qui calcule un gt exponentiel mobile gt gt gt gt gt gt John Il semble que vous êtes à la recherche d'un filtre passe-bas IIR de premier ordre. Sa ressemblance à une moyenne mobile FIR à l'exception de la réponse impulsionnelle (qui est de longueur infinie) est une exponentielle décroissante plutôt qu'un wagon. Il peut être implémenté avec la fonction de filtre MATLABs. De tels filtres sont souvent utilisés pour estimer une valeur moyenne avec un poids supplémentaire donné aux valeurs récentes. Quelque chose comme ceci nlengthfilter10 alfa0.5 Brepmat (alfa, 1, nlengthfilter) .1: nlengthfilter BBsum (B) Xrandn (100,1) A1 Yfilter (B, A, X) tracé (1: 100, X,: g, 1 : 100, Y, b) Ken Davis ltkendavisREMOVETHISalum. mit. edugt skrev i meddelandet nouvelles: 91ED0DDD57215E31063DFA76AD33CA62in. webx. raydaftYaTP. Gt John Meares ltjrmearesearthlinkgt a écrit dans le message gt news: eeff0d6.-1webx. raydaftYaTP. Gtgt Bonjour gtgt gtgt Est-ce que quelqu'un aurait un script qui calcule un gtgt exponentiel en mouvement gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gt gt Il semble que vous êtes à la recherche d'un filtre passe-bas IIR de premier ordre. Son gt semblable à une moyenne mobile FIR sauf la réponse impulsionnelle (qui est gt infinie de longueur) est une exponentielle décroissante plutôt qu'un wagon. Il gt peut gt être mis en œuvre avec la fonction de filtre MATLABs. De tels filtres sont souvent utilisés pour estimer une valeur moyenne avec un poids supplémentaire donné aux valeurs récentes. Gt gt John Meares ltjrmearesearthlinkgt a écrit dans le message lteeff0d6.-1webx. raydaftYaTPgt. Gt Bonjour gt gt Quelqu'un aurait-il un script qui calcule un gt exponentiel mobile gt gt Merci gt gt John clc, effacer tout, fermer tout limit100 t1: limit movingAV0 QLzeros (1, limite) mAVSzeros (1, limite) pour j1: 9 Pour i1: limiter le nombre de données de base (aléatoire (uniforme, 0,10)) QL (i) dataQL déplacementAVmovingAV (j10) (dataQL-movingAV) mAVS (i) ), Hold on plot (t, mAVS, r) plot (t, moyenne (QL) ones (1, limite), g) ) (1 limite 0 12) grille désactivée Qu'est-ce qu'une liste de surveillance Vous pouvez penser à votre liste de surveillance comme des fils que vous avez marqués. 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 de discussion 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 que vous publiez votre propre réponse ou 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 configuration des 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. 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