Suavização de matlab médio móvel

Remova o ruído e os componentes periódicos dos conjuntos de dados, preservando os padrões subjacentes. Os algoritmos de suavização são freqüentemente usados ​​para remover componentes periódicos de um conjunto de dados, preservando as tendências a longo prazo. Por exemplo, os dados das séries temporais que são amostrados uma vez por mês muitas vezes exibem flutuações sazonais. Um filtro de média móvel de doze meses removerá o componente sazonal, preservando a tendência a longo prazo. Alternativamente, os algoritmos de suavização podem ser usados ​​para gerar um modelo descritivo para análise de dados exploratórios. Esta técnica é freqüentemente usada quando não é prático especificar um modelo de parâmetro que descreva a relação entre um conjunto de variáveis. As técnicas de suavização de sinais ou séries temporais são usadas em uma variedade de disciplinas, incluindo processamento de sinal, identificação do sistema, estatísticas e econometria. Os algoritmos de suavização comuns incluem: LOWESS e LOESS: Métodos de suavização não paramétricos usando modelos de regressão locais Suavização do kernel: abordagem não paramétrica para modelar uma função de distribuição suave Funções de suavização: abordagem não paramétrica para ajuste de curva Filtro ARMA (Autoregressive moving average): Filtro usado quando os dados exibem autocorrelação serial Filtro Hodrick-Prescott: Filtro usado para suavizar as séries temporais econométricas extraindo os componentes sazonais. Filtro de suavização SavitzkyGolay: Filtro usado quando um sinal possui informações de alta freqüência que devem ser retidos. Filtro Butterworth: Filtro usado no processamento de sinal para remover ruído de alta freqüência Selecione Seu País O modo simples (ad hoc) é apenas tomar uma média ponderada (ajustável por alfa) em cada ponto com seus vizinhos: ou alguma variação do mesmo. Sim, para ser mais sofisticado, Fourier pode transformar seus dados primeiro, depois cortar as altas freqüências. Algo como: isso corta as 20 freqüências mais altas. Tenha cuidado para cortá-los simetricamente, caso contrário, a transformada inversa não é mais real. Você precisa escolher cuidadosamente a freqüência de corte para o nível correto de suavização. Este é um tipo de filtragem muito simples (filtragem de caixa no domínio da frequência), para que você possa tentar atenuar as frequências de alta ordem, se a distorção for inaceitável. Respondeu 4 de outubro 09 às 9:16 FFT não é uma má idéia, mas provavelmente é exagerado aqui. As médias em execução ou em movimento dão resultados geralmente fracos e devem ser evitadas para qualquer coisa, além da lição de casa tardia (e ruído branco). Use a filtragem Savitzky-Golay (em Matlab sgolayfilt (.)). Isso lhe dará os melhores resultados para o que você está procurando - algum alisamento local, mantendo a forma da curva. Documentação Este exemplo mostra como usar os filtros de média móvel e o reescrever para isolar o efeito de componentes periódicos da hora do dia em Leituras de temperatura por hora, bem como remover o ruído indesejado da linha de uma medida de tensão de circuito aberto. O exemplo também mostra como alisar os níveis de um sinal de relógio, preservando as bordas usando um filtro mediano. O exemplo também mostra como usar um filtro Hampel para remover grandes outliers. Motivation Smoothing é como descobrimos padrões importantes em nossos dados, deixando de lado as coisas que não têm importância (ou seja, o ruído). Usamos a filtragem para executar esse alisamento. O objetivo do suavização é produzir mudanças lentas de valor, de modo que seja mais fácil ver tendências em nossos dados. Às vezes, quando você examina dados de entrada, você deseja suavizar os dados para ver uma tendência no sinal. No nosso exemplo, temos um conjunto de leituras de temperatura em Celsius tomadas a cada hora no Aeroporto de Logan durante todo o mês de janeiro de 2017. Note que podemos visualizar visualmente o efeito que a hora do dia tem nas leituras de temperatura. Se você está interessado apenas na variação diária da temperatura ao longo do mês, as flutuações horárias só contribuem com o ruído, o que dificulta a discernição das variações diárias. Para remover o efeito da hora do dia, gostaríamos agora de suavizar nossos dados usando um filtro de média móvel. Um filtro de média móvel Na sua forma mais simples, um filtro médio móvel de comprimento N leva a média de cada N amostras consecutivas da forma de onda. Para aplicar um filtro de média móvel a cada ponto de dados, nós construímos nossos coeficientes de nosso filtro de modo que cada ponto seja igualmente ponderado e contribua 124 para a média total. Isso nos dá a temperatura média em cada período de 24 horas. Retardamento do filtro Observe que a saída filtrada está atrasada em cerca de doze horas. Isto é devido ao fato de nosso filtro de média móvel ter um atraso. Qualquer filtro simétrico de comprimento N terá um atraso de (N-1) 2 amostras. Podemos explicar esse atraso manualmente. Extraindo diferenças médias Alternativamente, também podemos usar o filtro de média móvel para obter uma melhor estimativa de como a hora do dia afeta a temperatura geral. Para fazer isso, primeiro, subtrair os dados suavizados das medidas horárias de temperatura. Em seguida, segmente os dados diferenciados em dias e leve a média em todos os 31 dias do mês. Extraindo o envelope de pico Às vezes, também gostaríamos de ter uma estimativa variável suave de como os altos e baixos do nosso sinal de temperatura mudam diariamente. Para fazer isso, podemos usar a função de envelope para conectar altas e baixas extremas detectadas em um subconjunto do período de 24 horas. Neste exemplo, garantimos que haja pelo menos 16 horas entre cada extremo alto e extremo baixo. Nós também podemos ter uma noção de como os altos e baixos estão tendendo tomando a média entre os dois extremos. Filtros médios em movimento ponderados Outros tipos de filtros médios móveis não pesam cada amostra de forma igual. Outro filtro comum segue a expansão binomial de (12,12) n Este tipo de filtro se aproxima de uma curva normal para valores grandes de n. É útil para filtrar o ruído de alta freqüência para pequenos n. Para encontrar os coeficientes para o filtro binomial, convolve 12 12 com ele próprio e, então, convoluciona a saída com 12 12 um número de vezes prescrito. Neste exemplo, use cinco iterações totais. Outro filtro um pouco semelhante ao filtro de expansão gaussiano é o filtro exponencial de média móvel. Este tipo de filtro de média móvel ponderada é fácil de construir e não requer um grande tamanho de janela. Você ajusta um filtro de média móvel ponderada exponencialmente por um parâmetro alfa entre zero e um. Um maior valor de alfa terá menor alisamento. Amplie as leituras por um dia. Escolha o seu país