Dokumentation Dieses Beispiel zeigt den empfohlenen Arbeitsablauf zum Generieren von C-Code aus einer MATLAB-Funktion mit dem Befehl codegen. Dies sind die folgenden Schritte: 1. Fügen Sie die Codegen-Direktive zur MATLAB-Funktion hinzu, um anzuzeigen, dass sie für die Codegenerierung vorgesehen ist. Mit dieser Richtlinie kann der MATLAB-Codeanalysator auch Warnungen und Fehler identifizieren, die für MATLAB zur Codegenerierung spezifisch sind. 2. Generieren Sie eine MEX-Funktion, um zu überprüfen, ob der MATLAB-Code für die Codegenerierung geeignet ist. Wenn Fehler auftreten, sollten Sie sie vor dem Generieren von C-Code zu beheben. 3. Testen Sie die MEX-Funktion in MATLAB, um sicherzustellen, dass es funktional dem ursprünglichen MATLAB-Code entspricht und dass keine Laufzeitfehler auftreten. 4. Generieren Sie C-Code. 5. Überprüfen Sie den C-Code. Voraussetzungen Es gibt keine Voraussetzungen für dieses Beispiel. Erstellen eines neuen Ordners und Kopieren von relevanten Dateien Der folgende Code erstellt einen Ordner in Ihrem aktuellen Arbeitsordner (pwd). Der neue Ordner enthält nur die Dateien, die für dieses Beispiel relevant sind. Wenn Sie den aktuellen Ordner nicht beeinflussen möchten (oder wenn Sie keine Dateien in diesem Ordner erzeugen können), sollten Sie den Arbeitsordner ändern. Ausführen des Befehls: Erstellen eines neuen Ordners und Kopieren von relevanten Dateien Über die averagingfilter-Funktion Die averagingfilter. m-Funktion fungiert als Mittelungsfilter für das Eingangssignal, das einen Eingabevektor von Werten annimmt und einen Durchschnitt für jeden Wert im Vektor berechnet. Der Ausgangsvektor ist die gleiche Größe und Form wie der Eingangsvektor. Wählen Sie Ihr LandDokumentation tsmovavg Ausgabe tsmovavg (tsobj, s, lag) liefert den einfachen gleitenden Durchschnitt für finanzielle Zeitreihe Objekt, tsobj. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Ausgabe tsmovavg (Vektor, s, lag, dim) gibt den einfachen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Verzögerung gibt die Anzahl der vorherigen Datenpunkte an, die beim Berechnen des gleitenden Mittelwerts mit dem aktuellen Datenpunkt verwendet werden. Output tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) gibt den exponentiellen gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 / (TIMEPER 1) oder 2 / (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (Vektor, e, timeperiod, dim) gibt den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei die Zeitperiode den Zeitraum angibt. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. (2 / (Zeitabschnitt 1)). Ausgabe tsmovavg (tsobj, t, numperiod) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) / 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (Vektor, t, numperiod, dim) gibt den dreieckigen gleitenden Durchschnitt für einen Vektor zurück. Der dreieckige gleitende Durchschnitt doppelt glättet die Daten. Tsmovavg berechnet den ersten einfachen gleitenden Durchschnitt mit Fensterbreite von ceil (numperiod 1) / 2. Dann berechnet es einen zweiten einfachen gleitenden Durchschnitt auf dem ersten gleitenden Durchschnitt mit der gleichen Fenstergröße. Ausgabe tsmovavg (tsobj, w, Gewichte) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster bereitgestellt werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Ausgabe tsmovavg (Vektor, w, Gewichte, dim) gibt den gewichteten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück, indem Gewichte für jedes Element in dem sich bewegenden Fenster geliefert werden. Die Länge des Gewichtsvektors bestimmt die Größe des Fensters. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Preise und kleinere Faktoren für frühere Preise verwendet werden, ist der Trend eher auf die jüngsten Veränderungen ansprechen. Output tsmovavg (tsobj, m, numperiod) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für das finanzielle Zeitreihenobjekt tsobj zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Ausgabe tsmovavg (Vektor, m, numperiod, dim) gibt den modifizierten gleitenden Durchschnitt für den Vektor zurück. Der modifizierte gleitende Durchschnitt ist ähnlich dem einfachen gleitenden Durchschnitt. Betrachten Sie das Argument numperiod als die Verzögerung des einfachen gleitenden Mittelwerts. Der erste modifizierte gleitende Durchschnitt wird wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet. Nachfolgende Werte werden durch Addition des neuen Preises und Subtrahieren des letzten Durchschnitts aus der resultierenden Summe berechnet. Dim 8212 Dimension, um auf positive ganze Zahl mit dem Wert 1 oder 2 arbeiten Dimension zu arbeiten, als eine positive Ganzzahl mit einem Wert von 1 oder 2 angegeben. Dim ist ein optionales Eingabeargument, und wenn es nicht als eine Eingabe enthalten ist, die Standardeinstellung Wert 2 wird angenommen. Der Standardwert von dim 2 gibt eine zeilenorientierte Matrix an, wobei jede Zeile eine Variable ist und jede Spalte eine Beobachtung ist. Wenn dim 1. die Eingabe als Spaltenvektor oder spaltenorientierte Matrix angenommen wird, wobei jede Spalte eine Variable und jede Zeile eine Beobachtung ist. E 8212 Indikator für exponentiell gleitenden durchschnittlichen Charaktervektor Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei der Zeitabschnitt der Zeitraum des exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist. Exponentielle gleitende Durchschnitte reduzieren die Verzögerung durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise. Zum Beispiel gewichtet ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt den jüngsten Preis um 18,18. Exponentialprozent 2 / (TIMEPER 1) oder 2 / (WINDOWSIZE 1) Zeitintervall 8212 Länge der Zeitperiode nichtnegative Ganzzahl Wählen Sie Ihre CountryFrequency-Antwort des laufenden Mittelfilters Der Frequenzgang eines LTI-Systems ist die DTFT der Impulsantwort, Die Impulsantwort Eines gleitenden Mittelwertes von L. Da das gleitende Mittelfilter FIR ist, reduziert sich der Frequenzgang auf die endliche Summe. Wir können die sehr nützliche Identität verwenden, um den Frequenzgang zu schreiben, wo wir ae minus jomega haben lassen. N 0 und M L minus 1. Wir können an der Größe dieser Funktion interessiert sein, um zu bestimmen, welche Frequenzen durch den Filter ungedämpft werden und welche gedämpft werden. Unten ist ein Diagramm der Größe dieser Funktion für L 4 (rot), 8 (grün) und 16 (blau). Die horizontale Achse reicht von Null bis pi Radiant pro Probe. Man beachte, daß der Frequenzgang in allen drei Fällen eine Tiefpaßcharakteristik aufweist. Eine konstante Komponente (Nullfrequenz) im Eingang durchläuft das Filter ungedämpft. Bestimmte höhere Frequenzen, wie z. B. pi / 2, werden durch das Filter vollständig eliminiert. Wenn es aber die Absicht war, ein Tiefpassfilter zu entwerfen, dann haben wir das nicht sehr gut gemacht. Einige der höheren Frequenzen sind nur um einen Faktor von etwa 1/10 (für den 16-Punkt-Bewegungsdurchschnitt) oder 1/3 (für die Vierpunkt-gleitender Durchschnitt) gedämpft. Wir können viel besser als das. Der oben genannte Plot wurde durch den folgenden Matlab-Code erzeugt: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-Iomega)) H8 (1/8 ) (1-exp (-iomega)) - (1-exp (-iomega)) - Geispiel (Omega (H4) abs (H4) abs (H8) abs (H16) Achse (0, pi, 0, 1) Copyright - 2000 - Universität von Kalifornien, Berkeley Erstellt am Mittwoch, den 08. Oktober 2008 um 20:04 Uhr Zuletzt aktualisiert am Donnerstag, 2013 01:29 Geschrieben von: Batuhan Osmanoglu Zugriffe: 38910 Moving Average In Matlab Häufig finde ich mich in der Notwendigkeit der Mittelung der Daten, die ich haben, um das Rauschen ein wenig zu reduzieren. Ich schrieb paar Funktionen, um genau das tun, was ich will, aber Matlabs in Filter-Funktion gebaut funktioniert auch ziemlich gut. Hier schreibe ich über 1D und 2D Mittelung von Daten. 1D-Filter kann mit der Filterfunktion realisiert werden. Die Filterfunktion erfordert mindestens drei Eingangsparameter: den Zählerkoeffizienten für den Filter (b), den Nennerkoeffizienten für den Filter (a) und natürlich die Daten (X). Ein laufender Mittelwertfilter kann einfach definiert werden: Für 2D-Daten können wir die Funktion Matlabs filter2 verwenden. Für weitere Informationen, wie der Filter funktioniert, können Sie eingeben: Hier ist eine schnelle und schmutzige Implementierung eines 16 von 16 gleitenden durchschnittlichen Filters. Zuerst müssen wir den Filter definieren. Da alles, was wir wollen, gleicher Beitrag aller Nachbarn ist, können wir einfach die Funktion verwenden. Wir teilen alles mit 256 (1616), da wir nicht den allgemeinen Pegel (Amplitude) des Signals ändern wollen. Zur Anwendung des Filters können wir einfach sagen, die folgenden Unten sind die Ergebnisse für die Phase eines SAR-Interferogramms. In diesem Fall ist der Bereich in der Y-Achse und der Azimut auf der X-Achse abgebildet. Der Filter war 4 Pixel breit im Bereich und 16 Pixel breit im Azimut. MATLAB, wie finde ich den dreitägigen gleitenden Durchschnitt einer bestimmten Spalte einer Matrix und füge den gleitenden Durchschnitt zu dieser Matrix ein Ich versuche, den dreitägigen gleitenden Durchschnitt von unten nach oben der Matrix zu berechnen. Ich habe meinen Code: Angesichts der folgenden Matrix a und Maske: Ich habe versucht Umsetzung der conv Befehl, aber ich erhalte einen Fehler. Hier ist der Befehl conv, den ich versucht habe, auf der 2. Spalte der Matrix a zu verwenden: Die Ausgabe, die ich wünsche, wird in der folgenden Matrix gegeben: Wenn Sie irgendwelche Vorschläge haben, würde ich es sehr schätzen. Vielen Dank für die Spalte 2 der Matrix a, ich bin die Berechnung der 3-Tage gleitenden Durchschnitt wie folgt und platziert das Ergebnis in Spalte 4 der Matrix a (Ich umbenannt Matrix a als 39desiredOutput39 nur für Abbildung). Der 3-tägige Durchschnitt von 17, 14, 11 ist 14 der dreitägige Durchschnitt von 14, 11, 8 ist 11 der 3-tägige Durchschnitt von 11, 8, 5 ist 8 und der 3-Tage-Durchschnitt von 8, 5, 2 ist 5. Es gibt keinen Wert in den unteren 2 Zeilen für die 4. Spalte, da die Berechnung für den dreitägigen gleitenden Durchschnitt am unteren Ende beginnt. Die 39valid39 Ausgabe wird nicht angezeigt werden, bis mindestens 17, 14 und 11. Hoffentlich macht dies Sinn ndash Aaron 12 August, In diesem Fall tun Sie zwei Dinge falsch: Zuerst muss Ihre Faltung durch drei (oder die Länge der gleitenden Durchschnitt) geteilt werden Zweitens beachten Sie die Größe von c. Sie können nicht einfach passen c in eine. Der typische Weg, um einen gleitenden Durchschnitt wäre, um die gleiche: aber das sieht nicht wie Sie wollen. Stattdessen sind Sie gezwungen, ein paar Zeilen zu verwenden:
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