Moving Average Simulink

Documentação Método de Movimentação Média 8212 Método de valor médio Janela deslizante (padrão) Ponderação exponencial Janela deslizante 8212 Uma janela de comprimento O comprimento da janela se move sobre os dados de entrada ao longo de cada canal. Para cada amostra a janela se move, o bloco calcula a média sobre os dados na janela. Ponderação exponencial 8212 O bloco multiplica as amostras por um conjunto de factores de ponderação. A magnitude dos fatores de ponderação diminui exponencialmente à medida que a idade dos dados aumenta, nunca atingindo zero. Para calcular a média, o algoritmo somar os dados ponderados. Especifique o comprimento da janela 8212 Sinalizador para especificar o comprimento da janela em (padrão) desativado Quando você seleciona essa caixa de seleção, o comprimento da janela deslizante é igual ao valor especificado em Comprimento da janela. Quando você desmarca essa caixa de seleção, o comprimento da janela deslizante é infinito. Neste modo, o bloco calcula a média da amostra atual e todas as amostras anteriores no canal. Comprimento da janela 8212 Comprimento da janela deslizante 4 (padrão) positivo escalar inteiro O comprimento da janela especifica o comprimento da janela deslizante. Esse parâmetro aparece quando você seleciona a caixa de seleção Especificar comprimento da janela. Esquecendo o fator 8212 Fator de ponderação exponencial 0,9 (padrão) real escalar real na faixa (0,1 Esse parâmetro se aplica quando você define o Método como Ponderação exponencial. Um fator de esquecimento de 0,9 dá mais peso aos dados mais antigos do que um fator de esquecimento de 0,1 Simples usando 8212 Tipo de simulação a ser executada Geração de código (padrão) Execução interpretada Simular Usando código C gerado. A primeira vez que você executar uma simulação, Simulink x00AE gera código C. O código C é reutilizado para simulações subseqüentes, desde que o modelo não mude. Esta opção requer tempo de inicialização adicional, mas fornece mais rápido Simulação de modelo usando o interpretador MATLAB x00AE Essa opção reduz o tempo de inicialização, mas tem velocidade de simulação mais lenta do que a geração de código. Mais Sobre Algoritmos Método de Janela Deslizante No método de janela deslizante, a saída para cada amostra de entrada é a média da amostra atual e das amostras anteriores de Len - 1. Len é o comprimento da janela. Para calcular as primeiras saídas Len - 1, quando a janela ainda não tem dados suficientes, o algoritmo preenche a janela com zeros. Como exemplo, para calcular a média quando a segunda amostra de entrada chega, o algoritmo preenche a janela com Len - 2 zeros. O vector de dados, x. É então as duas amostras de dados seguido por Len - 2 zeros. Quando você define a propriedade SpecifyWindowLength como false. O algoritmo escolhe um comprimento de janela infinito. Neste modo, a saída é a média móvel da amostra atual e todas as amostras anteriores no canal. Método de ponderação exponencial No método de ponderação exponencial, a média móvel é calculada recursivamente utilizando estas fórmulas: w N. x03BB x03BB w N x2212 1. x03BB 1. x x00AF N. x03BB (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 X03BB) x N x x00AF N. x03BB 8212 Média móvel na amostra atual x N 8212 Dados atuais amostra de entrada x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Média móvel na amostra anterior 955 8212 Fator w N. x03BB 8212 Fator de ponderação aplicado à amostra de dados atual (1 x2212 1 w N. x03BB) x x 00AF N x2212 1. x03BB 8212 Efeito dos dados anteriores sobre a média Para a primeira amostra, onde N 1, o algoritmo escolhe w N. x03BB 1. Para a próxima amostra, o fator de ponderação é atualizado e utilizado para calcular a média, de acordo com a equação recursiva. À medida que a idade dos dados aumenta, a magnitude do fator de ponderação diminui exponencialmente e nunca atinge zero. Em outras palavras, os dados recentes têm mais influência sobre a média atual do que os dados mais antigos. O valor do fator de esquecimento determina a taxa de variação dos fatores de ponderação. Um fator de esquecimento de 0,9 dá mais peso aos dados mais antigos do que um fator de esquecimento de 0,1. Um fator de esquecimento de 1,0 indica memória infinita. Todas as amostras anteriores recebem um peso igual. Objetos do Sistema Selecione sua CountryDocumentation é a média incondicional do processo, e x03C8 (L) é um polinômio racional, de grau infinito de lag, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Nota: A propriedade Constant de um objeto modelo arima corresponde a c. E não a média incondicional 956. Por decomposição de Wolds 1. A equação 5-12 corresponde a um processo estocástico estacionário desde que os coeficientes x03C8 i sejam absolutamente somaveis. Este é o caso quando o polinômio AR, x03D5 (L). É estável. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Além disso, o processo é causal desde que o polinômio MA é invertido. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Econometrics Toolbox reforça a estabilidade e a invertibilidade dos processos ARMA. Quando você especifica um modelo ARMA usando arima. Você obtém um erro se você inserir coeficientes que não correspondem a um polinômio AR estável ou polinômio MA reversível. Similarmente, a estimativa impõe restrições de estacionaridade e de invertibilidade durante a estimativa. Referências 1 Wold, H. Um estudo na análise de séries estacionárias do tempo. Uppsala, Suécia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Selecione seu paísEu sou novo no 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. Respondeu Mar 26 14 às 17:39