How to calcul simple moving average in matlab

Usando o MATLAB, como posso encontrar a média móvel de 3 dias de uma coluna específica de uma matriz e acrescentar a média móvel a essa matriz, estou tentando calcular a média móvel de 3 dias de baixo para o topo da matriz. Eu forneci o meu código: Dada a seguinte matriz a e máscara: tentei implementar o comando conv, mas recebo um erro. Aqui está o comando conv que eu tentei usar na 2ª coluna da matriz a: A saída que eu desejo é dada na seguinte matriz: Se você tiver alguma sugestão, eu apreciaria muito. Obrigado Para a coluna 2 da matriz a, eu estou informando a média móvel de 3 dias da seguinte forma e colocando o resultado na coluna 4 da matriz a (I renomeou a matriz a como 39desiredOutput39 apenas para ilustração). A média de 3 dias de 17, 14 e 11 é de 14 a média de 3 dias de 14, 11, 8 é 11, a média de 3 dias de 11, 8, 5 é de 8 e a média de 3 dias de 8, 5, 2 é 5. Não há valor nas 2 linhas inferiores para a 4ª coluna porque a computação para a média móvel de 3 dias começa na parte inferior. A saída 39valid39 não será mostrada até pelo menos 17, 14 e 11. Espero que isso faça sentido ndash Aaron 12 de junho 13 às 1:28 Em geral, isso ajudaria se você mostrar o erro. Neste caso, você está fazendo duas coisas erradas: primeiro sua convolução precisa ser dividida por três (ou o comprimento da média móvel) Em segundo lugar, observe o tamanho de c. Você não pode simplesmente se encaixar em c. A maneira típica de obter uma média móvel seria usar o mesmo: mas isso não se parece com o que você deseja. Em vez disso, você é obrigado a usar algumas linhas: 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 for 1,2,3,4,5,6,7,8. Então a primeira entrada do vetor resultante deve ser a soma de todas as entradas em 1,2,3,4,5 (ou seja, 15) a segunda entrada do vetor resultante deve ser a soma de todas as entradas em 2,3,4, 5,6 (ou seja, 20) etc. No final, o vetor resultante deve ser 15,20,25,30. Como posso fazer isso. A função conv está bem no seu beco: Três respostas, três métodos diferentes. Aqui está um benchmark rápido (tamanhos de entrada diferentes, largura de janela fixa de 5) usando o tempo, sinta-se livre para puxar buracos nele (nos comentários) se você acha que precisa ser refinado. Conv surge como a abordagem mais rápida é cerca de duas vezes mais rápido que as moedas se aproximam (usando o filtro). E cerca de quatro vezes mais rápido que Luis Mendos se aproxima (usando cumsum). Aqui está outro benchmark (tamanho de entrada fixo de 1e4. Largura de janela diferente). Aqui, a aproximação de Luis Mendos cumsum surge como o vencedor claro, porque sua complexidade é principalmente governada pelo comprimento da entrada e é insensível à largura da janela. Conclusão Para resumir, você deve usar a abordagem conv se sua janela for relativamente pequena, use a abordagem cumsum se sua janela for relativamente grande. Código (para benchmarks) Criado em quarta-feira, 08 de outubro de 2008 20:04 Atualizado em quinta-feira, 14 de março de 2017 01:29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Acessos: 41209 Média de mudança em Matlab Muitas vezes eu me encontro na necessidade de prover os dados que eu tenho que Reduzir o ruído um pouco. Eu escrevi algumas funções para fazer exatamente o que eu quero, mas os matlabs criados na função de filtro funcionam muito bem também. Aqui vou escrever sobre dados em média 1D e 2D. O filtro 1D pode ser realizado usando a função de filtro. A função de filtro requer pelo menos três parâmetros de entrada: o coeficiente de numerador para o filtro (b), o coeficiente de denominador para o filtro (a) e os dados (X), é claro. Um filtro de média em execução pode ser definido simplesmente por: Para dados 2D, podemos usar a função Matlabs filter2. Para obter mais informações sobre como funciona o filtro, você pode digitar: Aqui está uma implementação rápida e suja de um filtro médio 16 por 16 em movimento. Primeiro precisamos definir o filtro. Como tudo o que queremos é contribuição igual de todos os vizinhos, podemos usar apenas a função. Nós dividimos tudo com 256 (1616), uma vez que não queremos alterar o nível geral (amplitude) do sinal. Para aplicar o filtro, podemos simplesmente dizer o seguinte. Abaixo estão os resultados para a fase de um interferograma SAR. Neste caso, Range está no eixo Y e o Azimuth é mapeado no eixo X. O filtro tinha 4 pixels de largura em alcance e 16 pixels de largura em Azimuth.