Simulink Ruchome Średnia Filtr Blok

Jestem nowym do Simulink chcę zrobić średnią z przychodzących danych, które pochodzi po niektórych odstępach z jednego bloku Dla przykładu ciągłe ramkami danych z 42 próbek jest z jednego bloku Wraz z ramkami danych jest inny tag wyjściowy, który mówi, że te próbki ramek należą do której kategorii Znaczniki są liczbami od 1-6 Wyjście jest losowe Chcę przeciętnie te same dane kategorii Jak pierwsza klatka jest kat1, a następnie po 4 klatkach cat1 ramka ponownie przychodzi Jak teraz mam przeciętnie tę nową ramkę z poprzednim chciałbym to zrobić dla wszystkich kategorii Proszę mi pomóc w tym. zaplikowanych 26 marca w 13 35. Szybkim i brudnym rozwiązaniem byłoby wdrożenie arraylist dla każdej kategorii Inicjalizuj listę z NaN i zachowaj licznik dla ostatniej próbki z każdej kategorii Korzystanie ze średniej funkcji można uzyskać średnią wszystkich pomiarów. Jeśli chcesz po prostu średnią bieżącej klatki i poprzedniej ramki, możesz po prostu zrobić średnią kat1 n1 cat1 n1 1 gdzie cat1 jest arraylist za ramki z kategorii 1 i n1 są indeksem poprzedniej ramki w cat1.Jeśli chcesz oszacować ważoną średnią ruchomej dla implementacji w czasie rzeczywistym, utwórz średnią zmienną dla każdej kategorii, nazywając ją av1, av2, i oblicz av1 alfa av1 1 - alpha cat1 n1 1 gdzie alfa jest ciężarem przypisanym do poprzedniej średniej alfa 1 a cat1 n1 1 jest nowym pomiarem za każdym razem, gdy pojawia się klatka cat1. 26 marca 2003 r. 17 39. Średnia Średnia metoda Metoda uśredniania Średnia przesuwana okna wykładniczego weighting. Sliding window Okno długości Długość okna przesuwa się nad danymi wejściowymi wzdłuż każdego kanału Dla każdej próbki, w której przemieszcza się okno, blok oblicza średnią w danych w oknie. Każenie wyliczeniowe Blok sumuje próbki za pomocą zestawu ważenia współczynniki Współczynniki ważenia maleją wykładniczo, gdy wiek danych wzrasta, nigdy nie osiągając wartości zerowej Aby obliczyć średnią, algorytm sumuje ważone dane. Określ długość okna Flag, aby określić okno długość przy domyślnym wyłączeniu. Jeśli wybierzesz to pole wyboru, długość okna przesuwnego jest równa wartości określonej w długości okna Po wyczyszczeniu tego pola długość przesuwnego okna jest nieskończona W tym trybie blok oblicza średnia z bieżącej próbki i wszystkich poprzednich próbek w kanale. Window długość Długość okna przesuwnego 4 domyślna dodatnia, skalarna liczba całkowita. Window długość określa długość okna przesuwnego Ten parametr pojawia się po wybraniu pola wyboru Określ długość okna. Forgetting współczynnik wagowy wykładniczy 0 9 domyślny dodatni rzeczywisty skalar w zakresie 0,1. Ten parametr ma zastosowanie przy ustawianiu metody ważności wykładniczej Współczynnik zapamiętywania równy 0 9 daje większy ciężar starszych danych niż współczynnik zapamiętywania 0 1 Zapominanie współczynnik 1 0 wskazuje na nieskończoną pamięć Wszystkie poprzednie próbki mają taką samą wagę. Ten parametr jest dostrojony Możesz zmienić jego wartość nawet podczas symulacji. Simulate używając Type of sim ulation to run Generuj kodowanie domyślne Interpretowane wykonanie. Simulate model przy użyciu wygenerowanego kodu C Pierwszy raz uruchomienie symulacji Simulink generuje kod C dla bloku Kod C jest ponownie używany do kolejnych symulacji, o ile model nie ulegnie zmianie Ta opcja wymaga dodatkowy czas uruchamiania, ale zapewnia szybszą szybkość symulacji niż Interpretacja wykonania. Simulate model za pomocą interpretera MATLAB Ta opcja skraca czas uruchamiania, ale ma wolniejszą szybkość symulacji niż Generacja kodu. Metoda Window. W metodzie okna przesuwu, wyjście dla każdej próbki wejściowej jest średnia z bieżącej próbki i Len - 1 poprzednich próbek Len to długość okna Aby obliczyć pierwsze wyjścia Len - 1, gdy okno nie ma już wystarczająco dużo danych, algorytm wypełnia okno z zerami. Przykładowo, obliczyć średnią, gdy druga próbka wejściowa jest w, algorytm wypełnia okno z len - 2 zerami Wektor danych, x jest to dwie próbki danych po przez Len - 2 zera. Kiedy nie określisz długości okna, algorytm wybiera nieskończoną długość okna W tym trybie wynik jest średnią ruchomą bieżącej próbki i wszystkich poprzednich próbek w kanale. Exponential Weighting Method. In metoda ważenia wykładniczego, średnia ruchoma jest obliczana rekurencyjnie przy użyciu tych wzorów. w N w N 1 1 x N 1 1 w N x N 1 1 w N x Nx N średnia ruchoma w bieżącej próbce. x N próbka próbkowania danych bieżących. x N 1 Średnia ruchoma w poprzedniej próbce. Niepokojenie czynnika. w N Współczynnik ważenia zastosowany do bieżącej próbki danych. 1 1 w N x N 1 Wpływ poprzednich danych na średnią. W przypadku pierwszej próby, w której N 1 algorytm wybiera w N 1 W kolejnej próbce współczynnik ważenia jest aktualizowany i wykorzystywany do obliczania średniej, równanie rekurencyjne Gdy wiek danych wzrasta, wielkość współczynnika wagi maleje wykładniczo i nigdy nie osiąga zero Innymi słowy, ostatnie dane mają większy wpływ na obecną średnią niż starsze dane. Wartość współczynnika zapominalności określa szybkość zmian współczynników wagi Współczynnik zapominania 0 9 daje większą wagę starszym danych niż współczynnik zapominania 0 1 Współczynnik zapominania równy 1 0 wskazuje na nieskończoną pamięć Wszystkie poprzednie przykłady mają równą wagę. Wybierz swój kraj Średnia metoda pomiaru Metoda metody średniej Okno przesuwne Wyważenie wykładnicze Okno przesuwne Okno długości Długość okna przesuwa się przez dane wejściowe wzdłuż każdego kanału W przypadku każdej próbki, przez którą przesuwa się okno blok oblicza verage nad danymi w oknie. Ważenie wyrównawcze Blok sumuje próbki za pomocą zestawu współczynników ważenia Współczynniki ważenia maleją wykładniczo, gdy wiek danych wzrasta, nigdy nie osiągając wartości zerowej Aby obliczyć średnią, algorytm sumuje ważony data. Spinify length Określa długość okna Określenie flagi w celu określenia długości okna na domyślnym wyłączeniu. W przypadku wybrania tego pola długość okna przesuwnego jest równa wartości określonej w oknie Okno Wyczyść to pole wyboru długość okna przesuwnego jest nieskończona W tym trybie blok oblicza średnią z bieżącej próbki i wszystkich poprzednich próbek w kanale. Wybierz długość Długość okna przesuwnego 4 domyślna dodatnia wielka liczba całkowita. Window długość określa długość przesuwanego okna Ten parametr pojawia się, gdy zaznacz pole wyboru Określ długość okna. Forgetting factor Współczynnik ważenia wykładniczego 0 9 domyślny dodatni rzeczywisty skalar w zakresie 0,1. Ten parametr ma zastosowanie, gdy yo u set Metoda ważenia wykładniczego Współczynnik zapamiętywania równy 0 9 daje większą wagę do starszych danych niż współczynnik zapamiętywania 0 1 Współczynnik zapominania równy 1 0 oznacza nieskończoną pamięć Wszystkie poprzednie próbki są równe wagi. Ten parametr jest dostrojony może zmienić wartość nawet podczas symulacji. Simulate używając Typu symulacji do uruchomienia Generowanie kodu Domyślnie interpretowane wykonanie. Simulate model przy użyciu wygenerowanego kodu C Po pierwszym uruchomieniu symulacji Simulink generuje kod C dla bloku Kod C jest ponownie używany do późniejszego symulacje, dopóki model się nie zmieni Ta opcja wymaga dodatkowego czasu uruchamiania, ale zapewnia szybszą prędkość symulacji niż wykonanie interpretacji. Simulate model za pomocą interpretera MATLAB Ta opcja skraca czas uruchamiania, ale ma mniejszą szybkość symulacji niż generowanie kodu. metoda przesuwu okna, wyjście dla każdej próbki wejściowej jest średnią bieżącej próbki i poprzednich próbek Len - 1 en jest długością okna Aby obliczyć pierwsze wyjścia Len-1, gdy okno nie ma jeszcze wystarczająco dużo danych, algorytm wypełnia okno z zerami. Przykładowo, aby obliczyć średnią, gdy druga próbka wejściowa jest włączona, algorytm wypełnia okno z Len - 2 zerami Wektor danych, x to dwiema próbkami danych, a następnie zerami Len - 2. Gdy nie określisz długości okna, algorytm wybiera nieskończoną długość okna W tym trybie wynik jest średnia ważona bieżącej próbki i wszystkich poprzednich próbek w kanale. Metoda ważenia dodatkowego. W metodzie ważenia wykładnicza średnia ruchoma jest obliczana rekurencyjnie przy użyciu tych wzorów. w N w N 1 1 x N 1 1 w N x N 1 1 w N x Nx N średnia ruchoma w bieżącej próbce. x N bieżące dane wejściowe sample. x N 1 średnia krocząca w poprzedniej próbce. Forgetting factor. w N współczynnik ważenia zastosowany do bieżącej próbki danych. 1 1 w N x N 1 Wpływ poprzednich danych na średnią. W przypadku pierwszej próby, w której N 1 algorytm wybiera w N 1 W kolejnej próbce współczynnik ważenia jest aktualizowany i wykorzystywany do obliczania średniej, równanie rekurencyjne Gdy wiek danych wzrasta, wielkość współczynnika wagi maleje wykładniczo i nigdy nie osiąga zero Innymi słowy, ostatnie dane mają większy wpływ na obecną średnią niż starsze dane. Wartość współczynnika zapominalności określa szybkość zmian współczynników wagowych Współczynnik zapominania 0 9 daje większą wagę starszym danych niż współczynnik zapamiętywania 0 1 Współczynnik zapominania równy 1 0 oznacza nieskończoną pamięć Wszystkie poprzednie próbki są równe. Wybierz kraj .