移动的均方根

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DSP系统工具箱/统计

描述

的移动的均方根块计算输入信号沿每个通道随时间独立移动的均方根(RMS)。该块采用滑动窗法或指数加权法计算移动均方根。在滑动窗口方法中，指定长度的窗口在一个又一个样本上移动，然后块计算窗口中数据的均方根值。在指数加权法中，块对数据样本进行平方，将它们与一组加权因子相乘，并对加权后的数据进行求和。然后，块通过取总和的平方根来计算均方根。有关这些方法的详细信息，请参见算法．

港口

输入

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`x`——数据输入
列向量|行向量|矩阵

块计算移动均方根的数据。该块接受实值或复值多通道输入，即:米——- - - - - -n大小的输入,米≥1和n≥1。该块也接受可变大小的输入。在模拟过程中，您可以改变每个输入通道的大小。但是，通道的数量不能改变。

此端口未命名，直到您设置方法来指数权重并选择从输入端口指定遗忘因子参数。

数据类型:单|双
复数的支持:金宝app是的

`λ`——遗忘因子
(0,1)范围内的正实标量

遗忘因素决定了过去数据的权重。遗忘因子0.9比遗忘因子0.1赋予旧数据更多的权重。遗忘因子为1.0表示内存是无限的——所有之前的样本都被赋予了相同的权重。

依赖关系

该端口在设置时出现方法来指数权重并选择从输入端口指定遗忘因子参数。

数据类型:单|双

输出

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`Port_1`—移动RMS输出
列向量|行向量|矩阵

移动的RMS输出的大小与输入的大小匹配。块使用滑动窗口方法或指数加权方法来计算移动均方根，如方法参数。有关详细信息，请参见算法．

数据类型:单|双
复数的支持:金宝app是的

参数

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如果参数被列为可调参数，那么您可以在模拟过程中更改其值。

`方法`-移动均方根法
`滑动窗口`(默认)|`指数权重`

滑动窗口-一个长度的窗口窗口长度沿着每个通道移动输入数据。对于窗口移动到的每个样本，块计算窗口中数据的均方根。
指数权重-该块将样本的平方乘以一组权重因子。随着数据年龄的增加，权重因子的大小呈指数级递减，但其大小永远不会为零。为了计算RMS，该算法对加权数据求和并取平方根。

`指定窗口的长度`-指定窗口长度的标志
开启(默认)|关闭

选中此复选框时，滑动窗口的长度等于在中指定的值窗口长度．当您清除此复选框时，滑动窗口的长度是无限的。在这种模式下，块计算当前样本和通道中所有之前样本的均方根值。

依赖关系

设置时显示该参数方法来滑动窗口．

`窗口长度`-滑动窗的长度
4(默认)|正标量整数

指定样例中滑动窗口的长度。

依赖关系

设置时显示该参数方法来滑动窗口并选择指定窗口的长度复选框。

`从输入端口指定遗忘因子`-指定遗忘因子的标志
关闭(默认)|开启

选中此复选框时，遗忘因子通过λ端口。清除此复选框后，遗忘因子将通过遗忘因子参数。

依赖关系

该参数仅在设置时出现方法来指数权重．

`遗忘因子`-指数加权因子
0.9(默认)|在(0,1)范围内的正实标量

可调:是的

依赖关系

设置时显示该参数方法来指数权重和明确的从输入端口指定遗忘因子复选框。

`模拟使用`-模拟运行的类型
`代码生成`(默认)|`解释执行`

代码生成
使用生成的C代码模拟模型。你第一次运行一个模拟，Simulink金宝app^®为代码块生成C代码。只要模型不改变，C代码就可以用于后续的模拟。此选项需要额外的启动时间，但提供比解释执行．
解释执行
使用MATLAB进行仿真^®翻译。此选项缩短启动时间，但模拟速度较慢代码生成．

模型的例子

计算噪声阶跃信号的移动均方根值

采用滑动窗法和指数加权法计算移动均方根。

块特征

数据类型	`双`\|`单`
多维信号	`没有`
适应信号	`是的`

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为样本中窗口的长度。来计算第一个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RMS，算法填充窗口Len- 2 0。数据矢量,x，是接下来的两个数据样本Len- 2 0。

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均方根值。

考虑一个使用滑动窗口方法计算流输入数据移动均方根值的例子。该算法使用窗口长度为4。对于每个输入样本，长度为4的窗口将沿着数据移动。

指数加权法

在指数加权法中，移动均方根是用以下公式递归计算的:

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

$x ＿ r 米 {年代}_{N ， λ}$ -移动当前样本的均方根值
$x^{2}_{N}$ -当前输入数据样本的平方
$x ＿ r 米 {年代}_{N - 1 ， λ}$ -移动前一个样本的均方根
λ -遗忘因子
$w_{N ， λ}$ -应用于当前数据样本的权重因子
$（ 1 - \frac{1}{w_{N ， λ}} ） x ＿ r 米 {年代}_{N - 1 ， λ}$ —上述数据对RMS的影响

对于第一个示例，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RMS。随着数据年龄的增长，权重因子的大小呈指数级递减，永远不会达到零。换句话说，最近的数据比旧的数据对当前均方根的影响更大。

遗忘因子的值决定权重因子的变化率。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。所有以前的样品都给予了相同的权重。

下面是一个使用指数加权法计算移动均方根的例子。遗忘因子是0.9。

扩展功能

C / c++代码生成
使用Simulink®Coder™生成C和c++代码。金宝app

另请参阅

块

RMS|移动平均线|移动的最大|移动的最小|移动标准偏差|移动的方差|中值滤波器

对象

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

主题

介绍了R2016b

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移动的均方根

描述

港口

输入

x——数据输入列向量|行向量|矩阵

λ——遗忘因子(0,1)范围内的正实标量

依赖关系

输出

Port_1—移动RMS输出列向量|行向量|矩阵

参数

方法-移动均方根法滑动窗口(默认)|指数权重

指定窗口的长度-指定窗口长度的标志开启(默认)|关闭

依赖关系

窗口长度-滑动窗的长度4(默认)|正标量整数

依赖关系

从输入端口指定遗忘因子-指定遗忘因子的标志关闭(默认)|开启

依赖关系

遗忘因子-指数加权因子0.9(默认)|在(0,1)范围内的正实标量

依赖关系

模拟使用-模拟运行的类型代码生成(默认)|解释执行

模型的例子

计算噪声阶跃信号的移动均方根值

块特征

算法

滑动窗口方法

指数加权法

扩展功能

C / c++代码生成使用Simulink®Coder™生成C和c++代码。金宝app

另请参阅

块

对象

主题

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`x`——数据输入
列向量|行向量|矩阵

`λ`——遗忘因子
(0,1)范围内的正实标量

`Port_1`—移动RMS输出
列向量|行向量|矩阵

`方法`-移动均方根法
`滑动窗口`(默认)|`指数权重`

`指定窗口的长度`-指定窗口长度的标志
开启(默认)|关闭

`窗口长度`-滑动窗的长度
4(默认)|正标量整数

`从输入端口指定遗忘因子`-指定遗忘因子的标志
关闭(默认)|开启

`遗忘因子`-指数加权因子
0.9(默认)|在(0,1)范围内的正实标量

`模拟使用`-模拟运行的类型
`代码生成`(默认)|`解释执行`

C / c++代码生成
使用Simulink®Coder™生成C和c++代码。金宝app