Moving Average Kernel

Utilizando MATLAB, ¿cómo puedo encontrar el promedio móvil de 3 días de una columna específica de una matriz y añadir el promedio móvil a esa matriz? Estoy tratando de calcular el promedio móvil de 3 días de abajo hacia arriba de la matriz. He proporcionado mi código: Dada la siguiente matriz a y máscara: He intentado implementar el comando conv pero estoy recibiendo un error. Aquí está el comando conv que he estado tratando de usar en la segunda columna de la matriz a: La salida que deseo se da en la siguiente matriz: Si usted tiene alguna sugerencia, lo agradecería mucho. Gracias Por la columna 2 de la matriz a, estoy calculando el promedio móvil de 3 días de la siguiente manera y colocando el resultado en la columna 4 de la matriz a (I renombrado matriz a como 39desiredOutput39 sólo por ilustración). El promedio de 3 días de 17, 14, 11 es 14 el promedio de 3 días de 14, 11, 8 es 11 el promedio de 3 días de 11, 8, 5 es 8 y el promedio de 3 días de 8, 5, 2 es 5. No hay valor en las 2 filas inferiores para la cuarta columna porque el cálculo para la media móvil de 3 días comienza en la parte inferior. La salida 39valid39 no se mostrará hasta al menos 17, 14 y 11. Esperamos que esto tiene sentido ndash Aaron Jun 12 13 at 1:28 1 Respuesta En general, sería de ayuda si se muestra el error. En este caso usted está haciendo dos cosas mal: Primero su convolución necesita ser dividido por tres (o la longitud de la media móvil) Segundo, observe el tamaño de c. Usted no puede apenas caber c en a. La forma típica de obtener un promedio móvil sería usar lo mismo: pero eso no se parece a lo que quieres. En cambio, se ven obligados a utilizar un par de líneas: El científico y los ingenieros Guía para el procesamiento de señales digitales Por Steven W. Smith, Ph. D. Como su nombre indica, el filtro de media móvil opera promediando un número de puntos de la señal de entrada para producir cada punto en la señal de salida. En forma de ecuación, esto se escribe: Donde es la señal de entrada, es la señal de salida, y M es el número de puntos en la media. Por ejemplo, en un filtro de media móvil de 5 puntos, el punto 80 de la señal de salida viene dado por: Como alternativa, el grupo de puntos de la señal de entrada puede ser elegido simétricamente alrededor del punto de salida: Esto corresponde a cambiar la suma en Eq . 15-1 de: j 0 a M -1, a: j - (M -1) / 2 a (M -1) / 2. Por ejemplo, en un filtro de media móvil de 10 puntos, el índice, j. Puede ir de 0 a 11 (promedio de un lado) o de -5 a 5 (promedio simétrico). El promedio simétrico requiere que M sea un número impar. La programación es ligeramente más fácil con los puntos de un solo lado sin embargo, esto produce un cambio relativo entre las señales de entrada y salida. Debe reconocer que el filtro de media móvil es una convolución utilizando un núcleo de filtro muy simple. Por ejemplo, un filtro de 5 puntos tiene el núcleo del filtro: 82300, 0, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 0, 08230. Es decir, el filtro de media móvil es una convolución De la señal de entrada con un impulso rectangular que tiene un área de uno. La Tabla 15-1 muestra un programa para implementar el filtro de promedio móvil. Suavizado suavizado elimina variaciones a corto plazo, o quotnoisequot para revelar la importante forma subyacente no adulterada de los datos. Igoracutes Funcionamiento liso realiza caja, quotbinomialquot, y Savitzky-Golay suavizado. Los diferentes algoritmos de suavizado convolucionan los datos de entrada con diferentes coeficientes. El suavizado es un tipo de filtro de paso bajo. El tipo de suavizado y la cantidad de suavizado altera la respuesta de frecuencia del filtro: Promedio móvil (también conocido como suavizado de caja) La forma más simple de suavizado es el promedio de quotmoving que simplemente sustituye cada valor de datos por el promedio de valores vecinos. Para evitar el desplazamiento de los datos, lo mejor es promediar el mismo número de valores antes y después de donde se calcula el promedio. En la forma de la ecuación, el promedio móvil se calcula por: Otro término para este tipo de suavizado es quotsliding averagequot, quotbox smoothingquot o quotboxcar smoothingquot. Se puede implementar convolucionando los datos de entrada con un pulso en forma de caja de valores 2M1 todos iguales a 1 / (2M1). Llamamos a estos valores el quotcoefficientsquot del kernel quotsmoothing: Binomial Smoothing El suavizado binomial es un filtro gaussiano. Convoluciona sus datos con coeficientes normalizados derivados del triángulo Pascalacutes a un nivel igual al parámetro Smoothing. El algoritmo se deriva de un artículo de Marchand y Marmet (1983). Savitzky-Golay Smoothing El suavizado Savitzky-Golay utiliza un conjunto diferente de coeficientes precomputados populares en el campo de la química. Es un tipo de suavizado de polinomios de mínimos cuadrados. La cantidad de suavizado se controla mediante dos parámetros: el orden polinómico y el número de puntos utilizados para calcular cada valor de salida suavizado. Referencias Marchand, P. y L. Marmet, Filtro binomial de alisado: Una manera de evitar algunos escollos de alisamiento polinomial de mínimos cuadrados, Rev. Sci. Instrum. . 54. 1034 - 41, 1983. Savitzky, A. y M. J.E. Golay, Suavizado y diferenciación de datos mediante procedimientos simplificados de mínimos cuadrados, Química Analítica. 36. 1627-1639, 1964.Una nota sobre modelos de media móvil para campos aleatorios gaussianos Linda V. Hansen a Thordis L. Thorarinsdottir b. Centro de Geometría Estocástica y Bioimagen Avanzada, Universidad de Aarhus, Dinamarca b Norwegian Computing Center, Oslo, Noruega Recibido el 20 de julio de 2012. Revisado el 5 de diciembre de 2012. Aceptado el 6 de diciembre de 2012. Available online 12 December 2012. Resumen La clase de modelos de media móvil ofrece Un marco de modelado flexible para campos aleatorios gaussianos con muchos modelos bien conocidos como la familia de covarianza Matrn y la covarianza gaussiana que caen bajo este marco. Los modelos de media móvil también se pueden ver como una suavización de kernel de una base de Lvy, un marco de modelado general que incluye varios tipos de modelos no gaussianos. Proponemos un nuevo modelo de correlación espacial de un parámetro que surge de un núcleo de potencia y muestran que la dimensión de Hausdorff asociada de los trayectos de muestra puede tomar cualquier valor entre y. Como resultado, el modelo ofrece una flexibilidad similar en las propiedades fractales del campo resultante como el modelo Matrn. Palabras clave Función de correlación Dimensión de Hausdorff Media móvil Núcleo de energía Campo aleatorio Copyright 2012 Elsevier B. V. Todos los derechos reservados. Smoothing El suavizado elimina variaciones a corto plazo, o quotnoisequot para revelar la importante forma subyacente no adulterada de los datos. Igoracutes Funcionamiento liso realiza caja, quotbinomialquot, y Savitzky-Golay suavizado. Los diferentes algoritmos de suavizado convolucionan los datos de entrada con diferentes coeficientes. El suavizado es un tipo de filtro de paso bajo. El tipo de suavizado y la cantidad de suavizado altera la respuesta de frecuencia del filtro: Promedio móvil (también conocido como suavizado de caja) La forma más simple de suavizado es el promedio de quotmoving que simplemente sustituye cada valor de datos por el promedio de valores vecinos. Para evitar el desplazamiento de los datos, lo mejor es promediar el mismo número de valores antes y después de donde se calcula el promedio. En la forma de la ecuación, el promedio móvil se calcula por: Otro término para este tipo de suavizado es quotsliding averagequot, quotbox smoothingquot o quotboxcar smoothingquot. Se puede implementar convolucionando los datos de entrada con un pulso en forma de caja de valores 2M1 todos iguales a 1 / (2M1). Llamamos a estos valores el quotcoefficientsquot del kernel quotsmoothing: Binomial Smoothing El suavizado binomial es un filtro gaussiano. Convoluciona sus datos con coeficientes normalizados derivados del triángulo Pascalacutes a un nivel igual al parámetro Smoothing. El algoritmo se deriva de un artículo de Marchand y Marmet (1983). Savitzky-Golay Smoothing El suavizado Savitzky-Golay utiliza un conjunto diferente de coeficientes precomputados populares en el campo de la química. Es un tipo de suavizado de polinomios de mínimos cuadrados. La cantidad de suavizado se controla mediante dos parámetros: el orden polinómico y el número de puntos utilizados para calcular cada valor de salida suavizado. Referencias Marchand, P. y L. Marmet, Filtro binomial de alisado: Una manera de evitar algunos escollos de alisamiento polinomial de mínimos cuadrados, Rev. Sci. Instrum. . 54. 1034 - 41, 1983. Savitzky, A. y M. J.E. Golay, Suavizado y diferenciación de datos mediante procedimientos simplificados de mínimos cuadrados, Química Analítica. 36. 1627 - 1639, 1964.