dsp。MovingRMS

移动均方根

展开全部页面

描述

的dsp。MovingRMS系统对象™计算输入信号沿每个通道的移动均方根(RMS)，随时间独立。该对象使用滑动窗口方法或指数加权方法来计算移动RMS。在滑动窗口方法中，将指定长度的窗口逐个样本地移动到数据上，并对窗口中的数据计算RMS。在指数加权方法中，对象对数据样本进行平方，将它们与一组加权因子相乘，并将被加权的数据相加。然后，该对象通过取和的平方根来计算RMS。有关这些方法的详细信息，请参见算法．

计算输入的移动均方根值:

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

有关系统对象如何工作的详细信息，请参见什么是系统对象?

创建

语法

movRMS = dsp。MovingRMS

movRMS = dsp.MovingRMS(Len)

MovRMS = dsp.MovingRMS(Len,Overlap)

movRMS = dsp.MovingRMS(名称，值)

描述

movRMS= dsp。MovingRMS返回移动的RMS对象，movRMS，使用默认属性。

movRMS= dsp。MovingRMS (Len）设置WindowLength财产Len．

MovRMS= dsp。MovingRMS (Len，重叠）设置WindowLength财产Len和OverlapLength财产重叠．

例子

movRMS= dsp。MovingRMS (名称,值）使用名称,值对。未指定的属性有默认值。

例子:movRMS = dsp。MovingRMS (“方法”，指数权重的，“ForgettingFactor”，0.9）;

属性

全部展开

除非另有说明，属性为nontunable，这意味着在调用对象后不能更改它们的值。对象在调用时锁定，而释放功能解锁它们。

如果属性为可调，您可以随时更改其值。

有关更改属性值的详细信息，请参见使用系统对象的MATLAB系统设计．

`方法`- - - - - -移动RMS法
`“滑动窗口”`(默认)|`指数权重的`

移动RMS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沿着每个通道在输入数据上移动。对于窗口移动的每个样本，对象计算窗口中数据的RMS。
指数权重的-对象用一组权重因子乘以样本的平方。加权因子的大小随着数据年龄的增加呈指数下降，永远不会达到零。为了计算均方根，算法对加权数据求和，并取和的平方根。

有关这些方法的详细信息，请参见算法．

`SpecifyWindowLength`- - - - - -指定窗口长度
`真正的`(默认)|`假`

标志，以指定作为标量布尔值指定的窗口长度。

真正的属性中指定的值WindowLength财产。
假—滑动窗口的长度为无限大。在这种模式下，RMS是使用当前样本和所有过去样本计算的。

依赖关系

设置时应用此属性方法来“滑动窗口”．

`WindowLength`- - - - - -滑动窗口的长度
4(默认)|正标量整数

样本中滑动窗口的长度，指定为正标量整数。

依赖关系

设置时应用此属性方法来“滑动窗口”而且SpecifyWindowLength来真正的．

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

`OverlapLength`- - - - - -窗口间重叠长度
`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。重叠长度取值范围为[0，WindowLength−1]。如果未指定，重叠长度为WindowLength−1。

依赖关系

设置时应用此属性方法来“滑动窗口”而且SpecifyWindowLength来真正的．

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

`ForgettingFactor`- - - - - -指数加权因子
0.9(默认)|(0,1)范围内的正实标量

指数加权因子，指定为范围(0,1]中的正实标量。

与0.1的遗忘因子相比，0.9的遗忘因子给予旧数据更多的权重。遗忘因子为1.0表示无限记忆。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，因此即使对象被锁定，您也可以更改其值。

可调:是的

依赖关系

设置时应用此属性方法来指数权重的．

数据类型:单|双

使用

语法

y = movRMS(x)

描述

例子

y= movRMS (x）计算输入信号的移动均方根，x，以滑动窗口法或指数加权法计算。

输入参数

全部展开

`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，每一列都被视为一个独立的通道。移动均方根是沿着每个通道计算的。对象还接受可变大小的输入。锁定对象后，您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
复数支持:金宝app是的

输出参数

全部展开

`y`-移动RMS
向量|矩阵

移动输入信号的均方根值，以矢量或矩阵形式返回。

数据类型:单|双
复数支持:金宝app是的

对象的功能

要使用对象函数，请将System对象指定为第一个输入参数。例如，释放system对象的系统资源obj，使用这种语法:

发行版(obj)

全部展开

所有系统对象通用

`一步`	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
`重置`	重置的内部状态系统对象

例子

全部折叠

有噪声方波信号的移动均方根

打开脚本

计算一个有噪声的方波信号的移动均方根与变化幅度使用dsp。MovingRMS对象。

初始化

设置movrmsWin，movrmsWin_overlap,movrmsExp对象。movrmsWin使用滑动窗口方法，窗口长度为20个样本，默认重叠长度为19个样本，比指定的窗口长度少一个样本。movrmsWin_overlap使用20个样本的窗口长度和15个样本的重叠长度。movrmsExp采用指数加权法，遗忘因子为0.995。

创建用于查看输出的时间范围。

framength = 10;Fs = 100;movrmsWin = dsp.MovingRMS(20);movrmsWin_overlap = dsp.MovingRMS(20,15);movrmsExp = dsp。MovingRMS (“方法”，指数权重的，.．.“ForgettingFactor”, 0.995);Scope = timescope(“SampleRate”, [Fs, Fs, Fs / (20-15), Fs),.．.“TimeSpanOverrunAction”，“滚动”，.．.“TimeSpanSource”，“属性”，.．.“时间间隔”, 100,.．.“ShowGrid”,真的,.．.“YLimits”[-1.0 - 5.5]);title =“RMS移动”；范围。标题=标题;范围。ChannelNames = {原始信号的，.．.滑动窗口的20个样本默认重叠，.．.20个样本的滑动窗口与15个样本重叠，.．.“遗忘因子为0.995的指数加权”};

计算均方根值

产生一个有噪声的方波信号。在给定帧数后改变方波的振幅。对该信号应用滑动窗口法和指数加权法。在时间范围内查看输出。

Count = 1;Vect = [1/8 1/2 1 2 3 4];为V = Vect(index);为i = 1:160 x = V + 0.1 * randn(帧长，1);y1 = movrmsWin(x);y2 = movrmsWin_overlap(x);y3 = movrmsExp(x);范围(x, y1, y2, y3);结束结束

算法

全部展开

滑动窗口法

在滑动窗口方法中，每个输入样本的输出是当前样本的RMS和Len- 1个以前的样品。Len是样本中的窗口长度。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，为了计算第二个输入样本进入时的RMS，该算法将窗口填充为Len- 2个0。数据向量，x，则为后面的两个数据样本Len- 2个0。

当你没有指定窗口长度时，算法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均方根值。

考虑一个使用滑动窗口方法计算流输入数据的移动RMS的例子。该算法使用的窗口长度为4。对于每个输入样本，长度为4的窗口都会沿着数据移动。

指数加权法

在指数加权法中，使用以下公式递归计算移动均方根值:

$\begin{array}{l} w_{N ， λ} ＝ λ w_{N - 1 ， λ} + 1 \\ x ＿ r 米 {年代}_{N ， λ} ＝ \sqrt{（ 1 - \frac{1}{w_{N ， λ}} ） x ＿ r 米 {年代}_{N - 1 ， λ} + （ \frac{1}{w_{N ， λ}} ） x^{2}_{N}} \end{array}$

$x ＿ r 米 {年代}_{N ， λ}$ -移动当前样本的RMS
$x^{2}_{N}$ -当前输入数据样本的平方
$x ＿ r 米 {年代}_{N - 1 ， λ}$ -移动RMS在之前的样本
λ -遗忘因子
$w_{N ， λ}$ -应用于当前数据样本的权重因子
$（ 1 - \frac{1}{w_{N ， λ}} ） x ＿ r 米 {年代}_{N - 1 ， λ}$ —前期数据对RMS的影响

对于第一个样本，其中N= 1，算法选择 $w_{N ， λ}$ = 1。对于下一个样本，根据递归方程更新权重因子并用于计算均方根值。随着数据年龄的增加，加权因子的大小呈指数下降，永远不会达到零。换句话说，最近的数据对当前RMS的影响比旧的数据更大。

遗忘因子的大小决定了权重因子的变化率。与0.1的遗忘因子相比，0.9的遗忘因子给予旧数据更多的权重。遗忘因子为1.0表示无限记忆。前面所有的样本都有相同的权重。

下面是一个使用指数加权方法计算移动均方根值的例子。遗忘因子为0.9。

参考文献

[1]波登汉姆，迪恩。流数据的自适应过滤和变化检测博士论文。帝国理工学院，伦敦，2012。

扩展功能

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项和限制:

看到系统对象在MATLAB代码生成(MATLAB编码器)．

版本历史

在R2016b中引入

另请参阅

对象

dsp。MovingAverage|dsp。MovingMaximum|dsp。MovingMinimum|dsp。MovingStandardDeviation|dsp。MovingVariance|dsp。MedianFilter

块

移动的均方根|RMS|移动平均线|移动的最大|移动的最小|移动标准差|移动的方差|中值滤波器

dsp。MovingRMS

描述

创建

语法

描述

属性

方法- - - - - -移动RMS法“滑动窗口”(默认)|指数权重的

SpecifyWindowLength- - - - - -指定窗口长度真正的(默认)|假

依赖关系

WindowLength- - - - - -滑动窗口的长度4(默认)|正标量整数

依赖关系

OverlapLength- - - - - -窗口间重叠长度WindowLength−1(默认)|非负整数

依赖关系

ForgettingFactor- - - - - -指数加权因子0.9(默认)|(0,1)范围内的正实标量

依赖关系

使用

语法

描述

输入参数

x- - - - - -数据输入向量|矩阵

输出参数

y-移动RMS向量|矩阵

对象的功能

所有系统对象通用

例子

有噪声方波信号的移动均方根

算法

滑动窗口法

指数加权法

参考文献

扩展功能

C/ c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

版本历史

另请参阅

对象

块

主题

`方法`- - - - - -移动RMS法
`“滑动窗口”`(默认)|`指数权重的`

`SpecifyWindowLength`- - - - - -指定窗口长度
`真正的`(默认)|`假`

`WindowLength`- - - - - -滑动窗口的长度
4(默认)|正标量整数

`OverlapLength`- - - - - -窗口间重叠长度
`WindowLength`−1(默认)|非负整数

`ForgettingFactor`- - - - - -指数加权因子
0.9(默认)|(0,1)范围内的正实标量

`x`- - - - - -数据输入
向量|矩阵

`y`-移动RMS
向量|矩阵

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。