Weighted Moving Average Matlab Simulink

Eu sou novo em Simulink. Eu quero fazer a média dos dados de entrada (que vem após alguns intervalos) de um bloco. Por exemplo, os dados emoldurados contínuos de 42 amostras estão fora de um bloco. Junto com os dados emoldurados, há outra saída (tag) que informa que esses quadros / amostras pertencem a qual categoria. As tags são números de 1-6. A saída é aleatória. Eu quero média a mesma categoria de dados. Como o primeiro quadro é de cat1, então depois de 4 quadros frame cat1 novamente vem. Agora, como eu deveria média este novo quadro com o anterior Eu quero fazer isso para todas as categorias. Por favor, me ajude neste. Perguntou Mar 26 14 at 13:35 Uma solução rápida e suja seria implementar um arraylist para cada categoria. Inicialize a lista com NaNs e mantenha um contador para a última amostra de cada categoria. Usando a função média você pode obter a média de todas as medições. Se você quiser apenas a média do quadro atual e do quadro anterior, você pode simplesmente dizer (cat1 (n1) cat1 (n11)) onde cat1 é o arraylist para quadros da categoria 1 e n1 é o índice do quadro anterior em cat1 . Se você quer uma média móvel ponderada para uma implementação em tempo real, crie uma variável média para cada categoria (chamar av1, av2, etc.) e computa av1 alphaav1 (1-alfa) cat1 (n11) (onde alfa é o peso atribuído Para a média anterior (alphalt1) e cat1 (n11) é a nova medida) sempre que uma moldura cat1 entra. Respondida Mar 26 14 em 17: 39 Média Móvel Ponderada (Obsoleto) Nota: O bloco de Média Móvel Ponderada está obsoleto. Este bloco foi removido da biblioteca Discrete no R2008a e substituído pelo bloco do filtro FIR discreto. No entanto, os modelos existentes que contêm o bloco Weighted Moving Average continuar a trabalhar para compatibilidade com versões anteriores. Utilize o bloco Filtro FIR Discreto em novos modelos. Considere o uso da função slupdate para substituir a Média Móvel Ponderada pelo Filtro FIR Discreto em modelos existentes. As amostras de bloco Weighted Moving Average e mantém as entradas mais recentes, multiplica cada entrada por um valor especificado (dado pelo parâmetro Weights) e as empilha em um vetor. Este bloco suporta modos de entrada única / saída simples (SISO) e de entrada única / saída múltipla (SIMO). Para o modo SISO, o parâmetro Pesos é especificado como um vetor de linha. Para o modo SIMO, os pesos são especificados como uma matriz onde cada linha corresponde a uma saída separada. Você pode escolher se deseja ou não especificar o tipo de dados eo dimensionamento dos pesos na caixa de diálogo com o parâmetro Gain data type. O parâmetro condição inicial fornece os valores iniciais para todas as horas que precedem a hora de início. Você especifica o intervalo de tempo entre amostras com o parâmetro Sample time. O bloco Média Móvel Ponderada primeiro multiplica suas entradas pelo parâmetro Pesos, converte esses resultados para o tipo de dados de saída usando os modos de arredondamento e estouro especificados e, em seguida, executa a soma. Suporte ao tipo de dados O bloco Weighted Moving Average suporta todos os tipos de dados numéricos suportados pelo Simulink x00AE, incluindo os tipos de dados de ponto fixo. Parâmetros Especifique os pesos da média móvel de uma linha por saída. O parâmetro Weights é convertido de duplas para o tipo de dados especificado off-line usando round-to-mais próximo e saturação. Especifique os valores iniciais para todas as horas que precedem a hora de início. O parâmetro condição inicial é convertido de duplos para o tipo de dados de entrada off-line usando round-to-mais próximo e saturação. Especifique o intervalo de tempo entre as amostras. Para herdar o tempo de amostra, defina esse parâmetro como -1. Consulte Especificar tempo de exemplo na documentação on-line para obter mais informações. Tipo de dados de saída Especifique o tipo de dados de saída. Você pode configurá-lo como: Uma regra que herda um tipo de dados, por exemplo, Herdar: Herdar por meio de propagação posterior O nome de um objeto de tipo de dados, por exemplo, um objeto Simulink. NumericType Uma expressão que é avaliada como um tipo de dados, por exemplo , Fixdt (1,16,0) Clique no botão Mostrar assistente de tipo de dados para exibir o Assistente de Tipo de Dados. Que ajuda a definir o parâmetro Output type de dados. Bloquear a escala de saída contra as alterações feitas pela ferramenta de escala automática Selecione para bloquear a escala das saídas contra as alterações feitas pela Ferramenta de ponto fixo. Modo de arredondamento de números inteiros Modo de arredondamento para a saída de pontos fixos. Para obter mais informações, consulte Arredondamento. Saturação de máximo ou mínimo quando ocorrem sobrefluxos Se selecionado, o ponto fixo transborda saturar. Caso contrário, eles envolvem. Especifique o tipo de dados do parâmetro Weights. Você pode configurá-lo para: Uma regra que herda um tipo de dados, por exemplo, Herdar: Herdar via regra interna O nome de um objeto de tipo de dados, por exemplo, um objeto Simulink. NumericType Uma expressão que é avaliada como um tipo de dados, por exemplo , Fixdt (1,16,0) Clique no botão Mostrar assistente de tipo de dados para exibir o Assistente de Tipo de Dados. Que ajuda a definir o parâmetro de tipo de dados Gain. (Veja Especificar Tipos de Dados Usando o Assistente de Tipo de Dados para mais informações.) Exemplos Suponha que você deseje configurar este bloco para duas saídas (modo SIMO) onde a primeira saída é dada por y 1 (k) a 1 x22C5 u (k) b 1 (K x2212 1) c 1 x22C5 u (k x 2212 2) a segunda saída é dada por y 2 (k) a 2 x 22 C 5 u (k) b 2 x 22 C 5 u (k x 2212 1) e os valores iniciais de u K - 1) e u (k - 2) são dadas por ic1 e ic2. respectivamente. Para configurar o bloco Weighted Moving Average para este caso, você deve especificar o parâmetro Weights como a1 b1 c1 a2 b2 c2 onde c2 0 eo parâmetro condição inicial ic1 ic2. CaracterísticaDocumentação dsp. MovingAverage Objeto de sistema Descrição O objeto dsp. MovingAverage Systemx2122 calcula a média móvel do sinal de entrada ao longo de cada canal, independentemente ao longo do tempo. O objeto usa o método de janela deslizante ou o método de ponderação exponencial para calcular a média móvel. No método de janela deslizante, uma janela de comprimento especificado é movida sobre os dados, amostra por amostra ea média é calculada sobre os dados na janela. No método de ponderação exponencial, o objeto multiplica as amostras de dados com um conjunto de fatores de ponderação. A média é calculada somando os dados ponderados. Para obter mais detalhes sobre esses métodos, consulte Algoritmos. O objeto aceita entradas multicanais, ou seja, entradas de tamanho m-by-n, onde m 8805 1 e n gt 1. O objeto também aceita entradas de tamanho variável. Uma vez que o objeto está bloqueado, você pode alterar o tamanho de cada canal de entrada. No entanto, o número de canais não pode mudar. Este objeto suporta a geração de código C e C. Para calcular a média móvel da entrada: Crie um objeto dsp. MovingAverage e defina as propriedades do objeto. Etapa de chamada para calcular a média móvel. Observação: Como alternativa, em vez de usar o método step para executar a operação definida pelo objeto System, você pode chamar o objeto com argumentos, como se fosse uma função. Por exemplo, y step (obj, x) e y obj (x) executam operações equivalentes. Construção movAvg dsp. MovingAverage retorna um objeto de média móvel, movAvg. Usando as propriedades padrão. MovAvg dsp. MovingAverage (Len) define a propriedade WindowLength como Len. MovAvg dsp. MovingAverage (Name, Value) especifica propriedades adicionais usando pares Name, Value. As propriedades não especificadas têm valores padrão. Selecionar sua documentação de país Este exemplo mostra como usar filtros de média móvel e reamostragem para isolar o efeito de componentes periódicos da hora do dia em leituras de temperatura horária, bem como remover o ruído de linha indesejável de uma medida de voltagem em malha aberta. O exemplo também mostra como suavizar os níveis de um sinal de relógio enquanto preserva as bordas usando um filtro mediano. O exemplo também mostra como usar um filtro Hampel para remover outliers grandes. Suavização de Motivação é como descobrimos padrões importantes em nossos dados enquanto deixamos de lado coisas que não são importantes (ou seja, ruído). Utilizamos a filtragem para executar esta suavização. O objetivo do alisamento é produzir mudanças lentas no valor de modo que seu mais fácil ver tendências em nossos dados. Às vezes, quando você examinar os dados de entrada, você pode desejar suavizar os dados para ver uma tendência no sinal. No nosso exemplo, temos um conjunto de leituras de temperatura em Celsius tomadas a cada hora no Aeroporto Logan para todo o mês de janeiro de 2011. Note que podemos ver visualmente o efeito que a hora do dia tem sobre as leituras de temperatura. Se você está interessado somente na variação diária da temperatura durante o mês, as flutuações de hora em hora só contribuem o ruído, que pode fazer as variações diárias difíceis de discernir. Para remover o efeito da hora do dia, gostaríamos agora de suavizar nossos dados usando um filtro de média móvel. Um filtro de média móvel Na sua forma mais simples, um filtro de média móvel de comprimento N toma a média de cada N amostras consecutivas da forma de onda. Para aplicar um filtro de média móvel a cada ponto de dados, construímos nossos coeficientes de nosso filtro de modo que cada ponto seja igualmente ponderado e contribua 1/24 para a média total. Isso nos dá a temperatura média ao longo de cada período de 24 horas. Filter Delay Note que a saída filtrada está atrasada em cerca de doze horas. Isto é devido ao fato de que nosso filtro de média móvel tem um atraso. Qualquer filtro simétrico de comprimento N terá um atraso de (N-1) / 2 amostras. Podemos contabilizar esse atraso manualmente. Extraindo Diferenças Médicas Alternativamente, também podemos usar o filtro de média móvel para obter uma melhor estimativa de como a hora do dia afeta a temperatura global. Para fazer isso, primeiro, subtraia os dados suavizados das medições de temperatura por hora. Em seguida, segmente os dados diferenciados em dias e tome a média em todos os 31 dias do mês. Extraindo Peak Envelope Às vezes, também gostaríamos de ter uma estimativa suavemente variável de como os altos e baixos de nosso sinal de temperatura mudam diariamente. Para fazer isso, podemos usar a função envelope para conectar altos e baixos extremos detectados em um subconjunto do período de 24 horas. Neste exemplo, garantimos que haja pelo menos 16 horas entre cada extrema alta e extrema baixa. Podemos também ter uma idéia de como os altos e baixos tendem tomando a média entre os dois extremos. Filtros de média móvel ponderada Outros tipos de filtros de média móvel não pesam igualmente cada amostra. Outro filtro comum segue a expansão binomial de (1 / 2,1 / 2) n Este tipo de filtro aproxima-se de uma curva normal para grandes valores de n. É útil para a filtragem de ruído de alta freqüência para pequenas n. Para encontrar os coeficientes para o filtro binomial, convolve 1/2 1/2 com si mesmo e, em seguida, convida iterativamente a saída com 1/2 1/2 um número prescrito de vezes. Neste exemplo, use cinco iterações totais. Outro filtro um pouco semelhante ao filtro de expansão gaussiano é o filtro de média móvel exponencial. Este tipo de filtro de média móvel ponderada é fácil de construir e não requer um tamanho de janela grande. Você ajusta um filtro de média móvel ponderado exponencialmente por um parâmetro alfa entre zero e um. Um valor maior de alfa terá menos suavização. Amplie as leituras durante um dia. Selecione sua média ponderada CountryData para Simulink No modelo SIMULINK de um ADC Delta-Sigma, temos um DAC multibit não ideal no loop de realimentação. O ruído de incompatibilidade do DAC será moldado de acordo com uma função de transferência de média ponderada de dados (DWA) 1plusmnz (-D), onde D é um inteiro positivo (atraso). A lógica de seleção do elemento DWA calcula um vetor de seleção. O vetor de seleção escolhe quais dos DACs da unidade serão usados ​​em cada tempo de amostragem. Blocos de ponto fixo são usados ​​para construir o bloco DWA. Requisitos: 183 MATLAB 7.6 (R2008a) Scripts Relacionados Fillnans FILLNANS substitui todos os NaNs na matriz usando ponderação de distância inversa. Y FILLNANS (X) substitui todos os NaNs no vetor ou matriz X pela distância inversa we. Matlab Data Acquisition Into Simulink Adquira dados ao vivo diretamente no Simulink. No R2006, os blocos do Simulink estão disponíveis na caixa de ferramentas de aquisição de dados para adquirir dados ao vivo diretamente em. Exemplo simples na média móvel ponderada Este exemplo simples mostra como encontrar o deslocamento de DC embutido em um sinal sinusoidal usando a média móvel ponderada. A freqüência eo período do pecado. Seleção ponderada 1.0.1 Seleção ponderada é uma biblioteca simples para produzir resultados ponderados aleatórios dado um conjunto de pesos relativos. Simulink Communication Labs Este projeto permite que você aprenda sistemas de comunicação em maior profundidade. Ele contém os arquivos Simulink (.mdl) que são arquivos de design de bloco variou. Sistema de Controle para Dc Sistema de Controle de Máquina para máquina de DC com atual back-propagation e dois níveis de excitação está usando em ampla área de applications. It desenvolvido para modeli. Introdução Ao Simulink Para Sistemas de Controle Este arquivo ZIP contém os arquivos de demonstração e apresentação usados ​​no seminário on-line Introdução ao Simulinkreg para Sistemas de Controle a partir de 27 de fevereiro. Modelo Servo Motor Dc Este arquivo acompanha o Webinar Usando Simulink Parameter Estimation Test Data para Calibrar um Modelo De um Motor Elétrico. O arquivo compactado co. Modelos de exemplo de linearização Este arquivo ZIP contém 5 modelos de Simulink que foram usados ​​no artigo de julho de 2004 MATLAB Digest Recomendações para a criação de modelos lineares precisos. Arquivos de webinars com ferramentas de modelagem orientadas a dados Este arquivo ZIP contém os arquivos de demonstração e apresentação usados ​​durante as ferramentas MATLAB Simulink para usar dados de teste para ajudar a criar dados precisos. Modelo Simulink configurável para conversores Dc-dc com controle Pwm Pi Ele não vai exigir outros blocos Simulink, como SimPowerSystems. 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Polyfit3 POLYFIT3 (X, Y, N, NUL, W) De um polinômio P (X) de grau N que se ajusta aos dados, P (X (I)) Y (I), em um sentido de mínimos quadrados. Qualquer um dos. Simulink Execution Control Este bloco permite simular um modelo Simulink em tempo real. Você também pode definir um fator de tempo real, para exampel três vezes em tempo real de metade r. Analisador de espectro de áudio O bloco de função MATLAB pode ser usado para transmitir dados ao vivo em um modelo Simulink. Isso pode ser útil para validar modelos com dados reais sob diferentes. Design de controle de multi-loop no Simulink Este arquivo ZIP contém os arquivos de demonstração e apresentação usados ​​durante o Design de Controle de Multi-Loop no Simulinkreg - Made Easy Webinar presente. Moving Average 3.1 MOVINGAVERAGE (X, F) suaviza os dados de vetor X com uma janela de boxcar de tamanho 2F 1, isto é, por meio da média de cada elemento com os elementos F em sua r.