Moving average matlab nan

Usando o MATLAB, como posso encontrar a média móvel de 3 dias de uma coluna específica de uma matriz e anexar a média móvel àquela matriz? Estou tentando calcular a média móvel de 3 dias de baixo para cima da matriz que forneci meu Code. Given a seguinte matriz a e mask. I tentaram implementar o comando conv, mas estou recebendo um erro Aqui está o comando conv que eu tenho tentado usar na coluna 2 da matriz a. A saída que desejo é dada na Para a coluna 2 da matriz a, estou computando a média móvel de 3 dias da seguinte maneira e colocando o resultado na coluna 4 da matriz a uma matriz renomeada a como a A média de 3 dias de 17, 14, 11 é 14 a média de 3 dias de 14, 11, 8 é 11 a média de 3 dias de 11, 8, 5 é 8 ea média de 3 dias de 8, 5, 2 é 5 Não há valor nas 2 linhas inferiores para a 4ª coluna porque o cálculo para a média móvel de 3 dias começa em A parte inferior A saída válida não será mostrada até pelo menos 17, 14 e 11 Esperemos que isso faz sentido Aaron Jun 12 13 em 1 28. Em geral, seria útil se você mostrar o erro Neste caso, você está fazendo duas coisas erradas . Primeiro, sua convolução precisa ser dividida por três ou o comprimento da média móvel. Em segundo lugar, observe o tamanho de c Você não pode apenas caber c em um A maneira típica de obter uma média móvel seria usar same. but que doesn t Olhar como o que você quer. Em vez disso, você é forçado a usar um par de linhas. Download movAv m ver também movAv2 - uma versão atualizada permitindo a ponderação. Descrição Matlab inclui funções chamadas movavg e tsmovavg tempo-série média móvel na Financial Toolbox, movAv é Projetado para replicar a funcionalidade básica destes O código aqui fornece um bom exemplo de gerenciamento de índices dentro de loops, o que pode ser confuso para começar com eu ve deliberadamente mantido o código curto e simples para manter este processo clear. movAv executa um simples movimento avera Ge que pode ser usado para recuperar dados ruidosos em algumas situações Funciona tomando uma média da entrada y sobre uma janela de tempo deslizante, cujo tamanho é especificado por n Quanto maior for n, maior será a quantidade de suavização do efeito De n é relativo ao comprimento do vetor de entrada y e efetivamente bem, tipo de cria um filtro de freqüência de passagem baixa - veja a seção de exemplos e considerações. Porque a quantidade de suavização fornecida por cada valor de n é relativa ao comprimento da entrada Vector, é sempre vale a pena testar diferentes valores para ver o que é apropriado Lembre-se também que n pontos são perdidos em cada média se n é 100, os primeiros 99 pontos do vetor de entrada não contêm dados suficientes para uma média 100pt Isso pode ser evitado Um pouco por empilhamento de médias, por exemplo, o código eo gráfico abaixo comparar um número de diferentes médias de janela de comprimento Observe como 10 10pt liso é comparado a um único 20pt média Em ambos os casos, 20 pontos de dados são perdidos no total. Criar xaxis x 1 0 01 5 Gerar ruído noiseReps 4 ruído repmat randn 1, ceil numel x ruídoReps, noiseReps, 1 ruído remodelar ruído, 1, comprimento ruído noiseReps gerar ruído ydata y exp x 10 ruído 1 comprimento x Perfrom médias y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y, 20 20 pt y5 movAv y, 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt Figura de plotagem x, y, y2, y3, y4, y5, y6 legend Raw Dados, média móvel 10pt, 10 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y título Comparação de médias móveis. movAv m função de execução de código de saída movAv y, n A primeira linha define o nome da função s, entradas e saídas A entrada X deve ser um vetor de dados para realizar a média em, n deve ser o número de pontos a realizar a média sobre a saída conterá os dados médios retornados pela função Prealocar a saída de saída NaN 1, numel y Encontrar ponto médio de n round midPoint N 2 O trabalho principal da função é feito no loop for, mas antes de iniciar duas coisas são preparadas Fir A saída é pré-alocada como NaNs, isso serviu dois propósitos Em primeiro lugar preallocation é geralmente boa prática, uma vez que reduz a memória malabarismo Matlab tem que fazer, em segundo lugar, torna muito fácil de colocar a média de dados em uma saída do mesmo tamanho como O vetor de entrada Isso significa que o mesmo xaxis pode ser usado posteriormente para ambos, o que é conveniente para plotar, alternativamente os NaNs podem ser removidos posteriormente em uma linha de saída de saída de código. O midPoint variável será usado para alinhar os dados no vetor de saída Se n 10, 10 pontos serão perdidos porque, para os primeiros 9 pontos do vetor de entrada, não há dados suficientes para tomar uma média de 10 pontos Como a saída será menor que a entrada, ela precisa ser alinhada corretamente Ser usada para que uma quantidade igual de dados seja perdida no início e no fim ea entrada é mantida alinhada com a saída pelos buffers NaN criados quando a saída de pré-alocação é. Saída média MidPoint mean yab end No loop for, uma média é tomada sobre cada segmento consecutivo da entrada O loop será executado para a que é definido como 1 até o comprimento da entrada y, menos os dados que serão perdidos n If A entrada é de 100 pontos de comprimento e n é 10, o loop será executado a partir de um 1 a 90. Isso significa que a fornece o primeiro índice do segmento a ser média O segundo índice b é simplesmente um n-1 Assim na primeira iteração, A 1 n 10 so b 11-1 10 A primeira média é tomada sobre yab ou x 1 10 A média deste segmento, que é um único valor, é armazenada na saída no índice a midPoint ou 1 5 6. Na segunda iteração , A 2 b 2 10-1 11 de modo que a média é tomada sobre x 2 11 e armazenada na saída 7 Na última iteração do laço para uma entrada de comprimento 100, a 91 b 90 10-1 100 assim que a média é tomada Sobre x 91 100 e armazenado na saída 95 Isso deixa a saída com um total de n 10 valores NaN no índice 1 5 e 96 100.Exemplos e considerações As médias móveis são úteis em algumas situações, Re nem sempre a melhor escolha Aqui estão dois exemplos onde eles não são necessariamente otimizado. Calibração de microfone Este conjunto de dados representa os níveis de cada freqüência produzida por um alto-falante e gravado por um microfone com uma resposta linear conhecida A saída do alto-falante varia com Freqüência, mas podemos corrigir para esta variação com os dados de calibração - a saída pode ser ajustada em nível para ter em conta as flutuações na calibração. Observe que os dados brutos são ruidosos - isso significa que uma pequena mudança na freqüência parece exigir um Grande, errático, a mudança no nível a ser considerado isto é realista Ou é isto um produto do ambiente de gravação É razoável neste caso aplicar uma média móvel que suavize para fora a curva da freqüência do nível para fornecer uma curva de calibração que seja ligeiramente menos errática Mas por que não é o ideal neste exemplo. Mais dados seriam melhores - múltiplas calibrações executadas em média juntos iria destruir o ruído no sistema, enquanto ele s ran Dom e fornecer uma curva com menor detalhe sutil perdeu A média móvel só pode aproximar isso, e pode remover algumas frequências mais altas mergulhos e picos da curva que realmente existem. Sine waves Usando uma média móvel em ondas senoidal destaca dois pontos. Questão de escolher um número razoável de pontos para executar a média over. It s simples, mas existem métodos mais eficazes de análise de sinal do que a média dos sinais oscilantes no domínio do tempo. Em este gráfico, a onda senoidal original é plotada em azul Noise is Adicionado e traçado como a curva laranja Uma média móvel é executada em números diferentes de pontos para ver se a onda original pode ser recuperada 5 e 10 pontos fornecem resultados razoáveis, mas don t remover o ruído completamente, onde como um maior número de pontos começar a Perder detalhe de amplitude como a média se estende ao longo de diferentes fases lembrar a onda oscila em torno de zero, e média -1 1 0. Uma abordagem alternativa seria a construção de um filtro passa-baixa do que pode ser Aplicado ao sinal no domínio da freqüência não vou entrar em detalhes porque ultrapassa o escopo deste artigo, mas como o ruído é freqüência consideravelmente mais alta do que a freqüência fundamental das ondas, seria bastante fácil, neste caso, construir Um filtro passa-baixa que irá remover o ruído de alta freqüência. M movmean A, k retorna uma matriz de valores de k pontos médios locais, onde cada média é calculada sobre uma janela deslizante de comprimento k através de elementos vizinhos de A Quando k é ímpar, A janela é centrada sobre o elemento na posição atual Quando k é par, a janela é centrada sobre os elementos atuais e anteriores O tamanho da janela é automaticamente truncado nos pontos de extremidade quando não há elementos suficientes para preencher a janela Quando a janela é truncada, A média é assumida apenas os elementos que enchem a janela M é do mesmo tamanho que A. Se A é um vetor, então movmean opera ao longo do comprimento do vetor. Se A é uma matriz multidimensional, então movmean opera Ao longo da primeira dimensão da matriz cujo tamanho não é igual a 1.M movmean A, kb kf calcula a média com uma janela de comprimento kb kf 1 que inclui o elemento na posição actual, elementos kb para trás e elementos kf forward. M movmean, Dim retorna a matriz de médias móveis ao longo da dimensão dim para qualquer uma das sintaxes anteriores. Por exemplo, se A é uma matriz, então movmean A, k, 2 opera ao longo das colunas de A calculando a média deslizante de k-element para cada row. M Movmean, nanflag especifica se deve incluir ou omitir valores NaN a partir do cálculo para qualquer uma das sintaxes anteriores movmean A, k, includenan inclui todos os valores NaN no cálculo enquanto movmean A, k, omitnan ignora-los e calcula a média sobre menos pontos. Por exemplo, se x é um vetor de valores de tempo, então movmean A, k, SamplePoints, x calcula a média móvel em relação à média móvel Vezes em x. Sele Ct Seu país.