dsp。MovingAverage

平均移动

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描述

的dsp。MovingAverageSystem Object™通过时间随时间独立地计算每个通道的输入信号的移动平均值。该对象使用滑动窗口方法或指数加权方法来计算移动平均值。在滑动窗口方法中，指定长度的窗口通过数据移动，采样通过样本，并且通过窗口中的数据计算平均值。在指数加权方法中，对象将数据样本乘以一组加权因子。通过对加权数据进行求和来计算平均值。有关这些方法的更多详细信息，请参阅算法．

计算输入的移动平均数:

创造dsp。MovingAverage对象，并设置其属性。
使用参数调用对象，就像调用函数一样。

要了解有关系统对象如何工作的更多信息，请参阅什么是系统对象?

创建

语法

movAvg = dsp。MovingAverage

movAvg = dsp.MovingAverage(兰)

movAvg = dsp.MovingAverage (Len重叠)

movAvg = dsp.MovingAverage(名称、值)

描述

Movivg.= dsp.movingaverage.返回一个移动平均对象，Movivg.，使用默认属性。

Movivg.= dsp.movingaverage（Len）设置WindowLength.财产Len．

Movivg.= dsp.movingaverage（Len，重叠）设置WindowLength.财产Len和overtaplenth财产重叠．

例子

Movivg.= dsp.movingaverage（名称，价值）使用以下命令指定其他属性名称，价值对。未指定的属性具有默认值。

例子：movavg = dsp.movingaverage（'方法'，'指数加权'，'forgectfactor'，0.9）;

属性

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除非另有说明，属性是不宜，这意味着在调用对象后无法更改其值。当您调用它们时，对象锁定，以及释放功能解锁它们。

如果属性是可调，您可以随时更改它的值。

有关更改属性值的更多信息，请参见在MATLAB中使用系统对象进行系统设计．

`方法`- - - - - -求平均值法
`“滑动窗口”`(默认)|`指数权重的`

平均方法，指定为“滑动窗口”或指数权重的．

“滑动窗口”-指定长度的窗口SpecifyWindowLength沿每个通道移动在输入数据上。对于窗口移动的每个样本，对象计算窗口中数据的平均值。
指数权重的- 对象将样本乘以一组加权因子。随着数据的年龄增加，加权因子的大小呈指数级增长，从未达到零。为了计算平均值，算法总和加权数据。

有关这些方法的更多详细信息，请参阅算法．

`SpecifyWindowLength`- - - - - -指定窗口长度
`真的`(默认)|`错误的`

标志指定窗口长度，指定为标量布尔值。

真的- 滑动窗口的长度等于您在中指定的值WindowLength.财产。
错误的—滑动窗口的长度为无穷大。在这种模式下，使用当前样本和所有过去的样本计算平均值。

依赖关系

此属性在设置时应用方法来“滑动窗口”．

`WindowLength.`- - - - - -滑动窗的长度
`4`(默认)|积极的标量整数

样本中滑动窗口的长度，指定为正标量整数。

依赖关系

此属性在设置时应用方法来“滑动窗口”和SpecifyWindowLength来真的．

数据类型：单|双倍的|int8|INT16|INT32.|INT64.|uint8|uint16|uint32|uint64

`overtaplenth`- - - - - -窗间重叠长度
`WindowLength.`−1(默认)|非负整数

滑动窗口之间的重叠长度，指定为非负整数。重叠长度的取值范围为[0，WindowLength.−1]。如果不指定，重叠长度为WindowLength.- 1。

依赖关系

此属性在设置时应用方法来“滑动窗口”和SpecifyWindowLength来真的．

数据类型：单|双倍的|int8|INT16|INT32.|INT64.|uint8|uint16|uint32|uint64

`ForgettingFactor`- - - - - -指数权重因子
0．9(默认)|范围内的正实标标量（0,1]

指数加权因子，指定为在(0,1)范围内的一个正实标量。遗忘因子0.9比遗忘因子0.1赋予旧数据更多的权重。遗忘系数为1.0表示内存是无限的。所有过去的样本都被赋予相同的权重。

由于此属性是可调的，因此即使在对象被锁定时也可以更改其值。

可调:是的

依赖关系

此属性在设置时应用方法来指数权重的．

数据类型：单|双倍的

用法

语法

y = movavg（x）

描述

例子

y= movavg（x）计算输入信号的移动平均，x，采用滑动窗口法或指数加权法。

输入参数

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`x`- - - - - -数据输入
向量|矩阵

数据输入，指定为向量或矩阵。如果x是一个矩阵，每一列被视为一个独立的通道。沿着每个通道计算移动平均线。该对象还接受可变大小的输入。锁定对象后，可以更改每个输入通道的大小，但不能更改通道的数量。

数据类型：单|双倍的
复数的支持:金宝app是的

输出参数

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`y`- 平均移动
向量|矩阵

输入信号的移动平均值，以向量或矩阵的形式返回。

数据类型：单|双倍的
复数的支持:金宝app是的

对象的功能

要使用对象函数，请指定System对象作为第一个输入参数。例如，释放名为system的对象的系统资源obj.，使用此语法：

释放（obj）

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对所有系统对象共同

`步`	运行系统对象算法
`释放`	释放资源并允许更改系统对象属性值和输入特征
`重启`	使内部状态复位系统对象

例子

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移动平均噪声斜坡信号

打开脚本

使用该计算嘈杂斜坡信号的移动平均值dsp。MovingAverage对象。

初始化

设置movavgWindow，movavgWindow_overlap，和movavgExp对象。movavgWindow使用滑动窗口方法，窗口长度为50个样本，默认重叠长度为49个样本，这比指定的窗口长度少一个样本。movavgWindow_overlap使用窗口长度为50个样本和45个样本的重叠长度。movavgExp使用具有0.95的遗忘因数的指数加权方法。

创建用于查看输出的时间范围。

FrameLength = 1001;Fs = 1000;movavgWindow = dsp.MovingAverage (50);45 movavgWindow_overlap = dsp.MovingAverage(50岁);movavgExp = dsp。MovingAverage (“方法”，指数权重的，．..'忘记事实'，0.95）;范围= timescope（“SampleRate”，[Fs, Fs, Fs/(50-45)， Fs]，．..“TimeSpanOverrunAction”，'滚动'，．..“ShowGrid”,真的,．..'ylimits'，[ -  0.5 1.5]）;标题='移动平均'；范围。标题=标题;范围。ChannelNames = {'原始信号'，．..'滑动窗口为50个样本，默认重叠'，．..“50个样本的滑动窗口，45个样本重叠”，．..'指数加权与忘记因数0.95'};

计算的平均

生成幅度的斜坡信号，幅度为1和2秒的时间跨度。将滑动窗口平均和指数加权平均应用于斜坡。查看时间范围内的输出。

为i = 1：500 t =（0：0.001：1）';unitstep = t> = 0;斜坡= t。* uniteStep;x =斜坡+ 0.1 * randn（FrameLength，1）;y1 = movavgwindow（x）;y2 = movavgwindow_overlap（x）;y3 = movavgexp（x）;范围（x，y1，y2，y3）;结束

算法

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滑动窗口方法

在滑动窗口法中，每个输入样本的输出是当前样本和Len- 1个以前的样本。Len是样品中窗口的长度。计算第一个Len- 1输出，当窗口没有足够的数据时，算法用零填充窗口。例如，当第二个输入样本进入时，为了计算平均值，算法填充窗口Len- 2零。数据矢量，x，是接下来的两个数据样本Len- 2零。

当您没有指定窗口长度时，算法将选择一个无限的窗口长度。在这种模式下，输出是当前样本和通道中所有之前样本的移动平均值。

例如，看到滑动窗口法和指数加权法．

指数加权法

在指数加权方法中，使用这些公式递归地计算移动平均值：

$\begin{array}{l} w_{N ， λ.} ＝ λ. w_{N - 1 ， λ.} + 1 \\ {\bar{x}}_{N ， λ.} ＝（ 1 - \frac{1}{w_{N ， λ.}} ） {\bar{x}}_{N - 1 ， λ.} + （ \frac{1}{w_{N ， λ.}} ） x_{N} \end{array}$