Matlab moving average array

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 é 1,2,3,4,5,6,7,8 then. the primeiro A entrada do vetor resultante deve ser a soma de todas as entradas em 1,2,3,4,5 ie 15. a segunda entrada do vetor resultante deve ser a soma de todas as entradas em 2,3,4,5,6 20.No final, o vetor resultante deve ser 15,20,25,30 Como posso fazer isso. A função conv é até o seu alley. Three respostas, três métodos diferentes Aqui está uma referência rápida diferentes tamanhos de entrada, janela fixa Largura de 5 usando timeit sinta-se livre para picar buracos nele nos comentários se você acha que precisa ser refined. conv emerge como a abordagem mais rápida é cerca de duas vezes tão rápido como moeda s abordagem usando filtro e cerca de quatro vezes mais rápido que Luis Mendo s abordagem usando cumsum. Here é outro benchmark fixo tamanho de entrada de 1e4 janela diferentes larguras Aqui, Luis Mendo s cumsum abordagem surge como o vencedor claro, porque a sua complexidade é principalmente Governado pelo comprimento da entrada e é insensível à largura da janela. Para resumir, você should. use a aproximação do conv se sua janela for relativamente pequena. Use a aproximação do cumsum se sua janela for relativamente grande. Código para benchmarks. I Necessidade de calcular uma média móvel sobre uma série de dados, dentro de um loop for Eu tenho que obter a média móvel em N 9 dias A matriz I m computação em é 4 séries de 365 valores M, que são valores médios de outro conjunto de dados Eu quero traçar os valores médios de meus dados com a média móvel em um plot. I googled um pouco sobre as médias móveis eo comando conv e encontrei algo que eu tentei implementar no meu código. Então, basicamente, eu computar o meu médio e plotá-lo Com uma média móvel errada Eu escolhi o valor de wts fora do site mathworks, de modo que é fonte incorreta Meu problema, porém, é que eu não entendo o que este wts é Alguém poderia explicar Se ele tem algo a ver com os pesos dos valores Que é inválido neste caso Todos os valores Es ponderado o same. And se eu estou fazendo isso inteiramente errado, eu poderia obter alguma ajuda com it. My sincerest thanks. asked setembro 23 14 at 19 05.Using conv é uma excelente maneira de implementar uma média móvel No código você Estão usando, wts é o quanto você está pesando cada valor como você adivinhou a soma de que o vetor deve ser sempre igual a um Se você deseja peso cada valor uniformemente e fazer um filtro N tamanho N, então você gostaria de fazer. Argumento válido em conv resultará em ter menos valores em Ms do que você tem em M Use mesmo se você don t mente os efeitos de zero padding Se você tem o processamento de sinal toolbox você pode usar cconv se você quiser tentar uma circular média móvel Algo Like. You deve ler a conv e cconv documentação para obter mais informações se você haven t já. Você pode usar o filtro para encontrar uma média em execução sem usar um loop for Este exemplo encontra a média em execução de um vetor de 16 elementos, usando um tamanho de janela De 5.2 liso como parte da caixa de ferramentas de ajuste de curva Que está disponível na maioria dos casos. yy smooth y suaviza os dados no vetor de coluna y usando um filtro de média móvel Resultados são retornados no vetor de coluna yy O intervalo padrão para a média móvel é 5,29 setembro, 2017.Moving média por convolução. Que É a média móvel e o que é bom para. Como é a média móvel feito usando convolution. Moving média é uma operação simples usado geralmente para suprimir o ruído de um sinal que definimos o valor de cada ponto para a média dos valores em sua vizinhança By Uma formula. Here x é a entrada ey é o sinal de saída, enquanto o tamanho da janela é w, suposto ser estranho A fórmula acima descreve uma operação simétrica as amostras são tomadas de ambos os lados do ponto real. Below é um Exemplo de vida real O ponto em que a janela é colocada na verdade é vermelho Valores fora x são supostamente zeros. To brincar e ver os efeitos da média móvel, dê uma olhada nesta demonstração interativa. Como fazê-lo por convolução. Como Você pode ha Ve reconhecido, calculando a média móvel simples é semelhante à convolução em ambos os casos uma janela é deslizada ao longo do sinal e os elementos na janela são resumidos Então, dar-lhe uma tentativa de fazer a mesma coisa usando convolução Use os seguintes parâmetros. A saída desejada é. Como primeira aproximação, vamos tentar o que nós obtemos convolvendo o sinal de x pelo seguinte k kernel. A saída é exatamente três vezes maior do que o esperado Pode-se também ver, que os valores de saída são o resumo de Os três elementos na janela É porque durante a convolução a janela é deslizada ao longo, todos os elementos nele são multiplicados por um e, em seguida, resumido. Yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x. Para obter os valores desejados de y a saída deve ser dividido por 3.Por uma fórmula incluindo a divisão. Mas não seria ótimo para fazer a divisão durante convolução Aqui vem a idéia por Rearranjando a equação. Então vamos usar o seguinte k kernel. In desta forma, vamos obter a saída desejada. Em geral, se queremos fazer a média móvel por convolução tendo um tamanho de janela de w vamos usar o seguinte k kernel. A simples Função que faz a média móvel é. Um uso do exemplo é.