Métodos de ventana móvil

Los métodos de ventana móvil son formas de procesar datos en lotes más pequeños de una sola vez, normalmente para represent estadísticamente un conjunto de puntos agrupados en Los datos。媒体móvil es una técnica de suavizado de datos común que desliza una ventana a lo largo de los datos, calculando La media de los puntos dentro de cada ventana。为了使我们能在实际情况中消除不重要的变量。

请原谅我，请为我的朋友们考虑一下我们的时间。Utilice脂肪酸的movmean我们有5分钟的时间去旅行。

负载windData.mat分钟= 1:长度(速度);窗口= 5;meanspeed = movmean(速度、窗口);情节(分钟,速度,分钟,meanspeed)轴紧传奇(测量风速的，“平均风速超过5分钟视窗”，“位置”，“最佳”)包含(“时间”) ylabel (“速度”）

为了更好的理解，我们可以计算我们在través上的速度，我们可以利用funciónmovmedian．

medianspeed = movmedian(速度、窗口);情节(分钟,速度,分钟,medianspeed)轴紧传奇(测量风速的，“风速中位数超过5分钟窗口”，“位置”，“最佳”)包含(“时间”) ylabel (“速度”）

不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不。祝你好运，我们可以看到señal的正弦曲线。

t = 1:0.2:15;sin(2* t) + cos(2* 0.5*t)噪声= A + 0.5*rand(1，长度(t));情节(t, t,声音吵醒)轴紧传奇(“原始数据”，“数据”，“位置”，“最佳”）

Utilice una media móvil con una ventana de 3 para suavizar el ruido de los datos。

窗口= 3;Amean = movmean(声音吵醒,窗口);情节(t, t Amean)轴紧传奇(“原始数据”，“移动平均数-视窗大小3”）

La media móvil logra La forma general de los datos, pero no captura los valles (mínimos locale) con demasiada precisión。我们要去那里，están rodeados por dos vecinos más grandes en cada ventana, la media no es una muy buena aproximación a esos puntos。如果你在ventana海más大，媒体在los picos más cortos por complete。当我们想要找到另一种选择时，我们应该考虑一下其他的选择。

Amean = movmean(声音吵醒,5);情节(t, t Amean)轴紧传奇(“原始数据”，“移动平均数-窗口面积5”，“位置”，“最佳”）

Métodos comunes de suavizado

脂肪酸的smoothdata如您所述，请访问método Savitzky-Golay，我们的网址是técnica de suavizado popular utilization en el procesamiento de señales。德福马predeterminada,smoothdataSelecciona la mejor estimación del tamaño de la ventana para el método en función de los datos。

Utilice el método Savitzky-Golay para suavizar la señal ruidosa声音吵醒我们一般都用这个。Este método proporciona una mejor aproximación del valle en comparación conmovmean．

[Asgolay,窗口]= smoothdata(声音吵醒,“sgolay”）;情节(t, t Asgolay)轴紧传奇(“原始数据”，“Savitzky-Golay”，“位置”，“最佳”）

窗口

窗口= 3

El método Lowess robusto es otro método de suavizado que es particularente útil cuando hay valores atípicos presents en los datos además del ruido。在我们的勇气atípico在洛斯达托斯的路多索斯，你可以使用洛斯达托斯，你可以使用atípico。

声音吵醒(36)= 20;Arlowess = smoothdata(声音吵醒,“rlowess”5);情节(t,声音吵醒,t, Arlowess)轴紧传奇(“数据”，‘强健’洛斯）

Detectar英勇atipicos

洛斯瓦洛斯atípicos洛斯拿托斯是非常重要的。请相信我，我希望我们的人民能在这里生活atípicos我的媒体móvil，我希望我们的人民能在这里生活engañosos。

Amedian = smoothdata(声音吵醒,“movmedian”）;情节(t,声音吵醒,t, Amedian)轴紧传奇(“数据”，“移动平均”）

我们可以探测一名勇士atípico, la funciónisoutlierDevuelve UN 1 lógico。验证índice y el valor del valor atípico en声音吵醒．

TF = isoutlier(声音吵醒);印第安纳州=找到(TF)

印第安纳州= 36

Aoutlier =声音吵醒(印第安纳州)

Aoutlier = 20

我们去función吧filloutliers请重新使用atípicos和我们的数据，特别是método de relleno。谢谢你，我很勇敢声音吵醒勇敢的人可以马上去做。

Afill = filloutliers(声音吵醒,“下一个”）;情节(t,声音吵醒,t, Afill)轴紧传奇(“带有异常值的噪声数据”，“带有填充异常值的噪声数据”）

输出数据不一致

我们不能把我们的生活和我们的生活联系起来，我们要把我们的生活和我们的生活联系起来。克里族联合国向量datetime我们的时间和数据是不一致的Airreg．El向量时间30分钟后，请各位代表出席，请各位代表出席，请留言días。

t0 = datetime(2014年,1,1,1,1,1);Timeminutes = sort(t0 + minutes(1:30));Timehours = t0 + hours(1:48);Time =[时间分钟时间小时];Airreg =兰德(1、长度(时间);情节(时间,Airreg)轴紧

德福马predeterminada,smoothdata请向我们敬告números我们的顾客，请在这里用餐，1、2、…,78．我们不能在我们的时间点走完我们的路Airreg他说，我们的首要媒体是我们的朋友después del suavizado。

Adefault = smoothdata (Airreg,“movmean”3);情节(时间、Airreg时间,Adefault)轴紧传奇(“原始数据”，“使用默认样本点平滑数据”）

在MATLAB®中，有许多函数smoothdata，movmeanyfilloutliers，我们可以按照一定的比例购买，我们可以在relación上购买我们想要的东西。在我们的首要媒体中，我们可以从variación开始Airreg， utilice la opción“SamplePoints”在我们的时间里时间．

Asamplepoints = smoothdata (Airreg,“movmean”小时(3),“SamplePoints”、时间);情节(时间、Airreg时间,Asamplepoints)轴紧传奇(“原始数据”，“用样本点平滑数据”）