Promedio Móvil 2d

Creado en Miércoles, 08 de Octubre de 2008 20:04 Actualizado el Jueves, 14 de Marzo de 2013 01:29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Hits: 40468 Media móvil En Matlab A menudo me encuentro en necesidad de promediar los datos que tengo para reducir el ruido un poco poco. Escribí funciones de pareja para hacer exactamente lo que quiero, pero matlabs construido en función de filtro funciona bastante bien también. Aquí Ill escribir sobre 1D y 2D promedio de los datos. El filtro 1D se puede realizar usando la función de filtro. La función de filtro requiere al menos tres parámetros de entrada: el coeficiente de numerador para el filtro (b), el coeficiente de denominador para el filtro (a) y los datos (X), por supuesto. Un filtro de promedio en funcionamiento puede definirse simplemente por: Para datos 2D podemos utilizar la función Matlabs filter2. Para obtener más información sobre cómo funciona el filtro, puede escribir: Aquí hay una implementación rápida y sucia de un filtro de 16 por 16 de promedio móvil. Primero tenemos que definir el filtro. Puesto que todo lo que queremos es la contribución igual de todos los vecinos, podemos usar la función unos. Dividimos todo con 256 (1616) ya que no queremos cambiar el nivel general (amplitud) de la señal. Para aplicar el filtro simplemente podemos decir lo siguiente A continuación se presentan los resultados de la fase de un interferograma SAR. En este caso, Range está en el eje Y y Azimuth está asignado en el eje X. El filtro tenía 4 píxeles de ancho en Rango y 16 píxeles de ancho en Azimut. Iniciar búsquedaAgregar una línea de tendencia o de media móvil a un gráfico Se aplica a: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Más. Menos Para mostrar las tendencias de datos o las medias móviles en un gráfico que creó. Puede agregar una línea de tendencia. También puede ampliar una línea de tendencia más allá de sus datos reales para ayudar a predecir los valores futuros. Por ejemplo, la siguiente línea de tendencia lineal pronostica dos trimestres por delante y muestra claramente una tendencia al alza que parece prometedora para las ventas futuras. Puede agregar una línea de tendencia a una gráfica bidimensional que no esté apilada, incluyendo área, barra, columna, línea, stock, dispersión y burbuja. No puede agregar una línea de tendencia a un mapa de 3-D, radar, pastel, superficie o donut apilados. Agregar una línea de tendencia En su gráfico, haga clic en la serie de datos a la que desea agregar una línea de tendencia o una media móvil. La línea de tendencia se iniciará en el primer punto de datos de la serie de datos que elija. Marque la casilla Trendline. Para elegir un tipo diferente de línea de tendencia, haga clic en la flecha junto a Trendline. A continuación, haga clic en Exponencial. Pronóstico lineal. O Media móvil de dos periodos. Para obtener más líneas de tendencia, haga clic en Más opciones. Si selecciona Más opciones. Haga clic en la opción que desee en el panel Formato de línea de tendencia bajo Opciones de línea de tendencia. Si selecciona Polynomial. Introduzca la potencia más alta para la variable independiente en el cuadro Orden. Si selecciona Media móvil. Introduzca el número de períodos que se utilizarán para calcular la media móvil en el cuadro Período. Sugerencia: Una línea de tendencia es más precisa cuando su valor R-cuadrado (un número de 0 a 1 que revela cuán estrechamente los valores estimados para la línea de tendencia corresponden a los datos reales) es igual o cercano a 1. Cuando agrega una línea de tendencia a sus datos , Excel calcula automáticamente su valor R-cuadrado. Puede mostrar este valor en su gráfico, marcando el valor Mostrar cuadrado R en el cuadro de gráfico (panel Formato de línea de tendencia, Opciones de línea de tendencia). Puede obtener más información sobre todas las opciones de la línea de tendencia en las secciones siguientes. Línea de tendencia lineal Utilice este tipo de línea de tendencia para crear una línea recta de mejor ajuste para conjuntos de datos lineales simples. Sus datos son lineales si el patrón en sus puntos de datos se parece a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. Una línea de tendencia lineal utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados aptos para una línea: donde m es la pendiente yb es la intersección. La siguiente línea de tendencia lineal muestra que las ventas de refrigeradores han aumentado constantemente durante un período de 8 años. Observe que el valor de R-cuadrado (un número de 0 a 1 que revela cuán estrechamente los valores estimados para la línea de tendencia corresponden a sus datos reales) es 0.9792, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Al mostrar una línea curva mejor ajustada, esta línea de tendencia es útil cuando la tasa de cambio en los datos aumenta o disminuye rápidamente y luego se nivela. Una línea de tendencia logarítmica puede usar valores negativos y positivos. Una línea de tendencia logarítmica utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde c y b son constantes y ln es la función de logaritmo natural. La siguiente línea de tendencia logarítmica muestra el crecimiento poblacional previsto de los animales en un área de espacio fijo, donde la población nivelada como espacio para los animales disminuyó. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.933, que es un ajuste relativamente bueno de la línea a los datos. Esta línea de tendencia es útil cuando sus datos fluctúan. Por ejemplo, cuando analiza ganancias y pérdidas en un conjunto de datos grande. El orden del polinomio puede determinarse por el número de fluctuaciones en los datos o por el número de curvas (colinas y valles) que aparecen en la curva. Normalmente, una línea de tendencia polinomial de Orden 2 tiene sólo una colina o valle, una Orden 3 tiene una o dos colinas o valles, y una Orden 4 tiene hasta tres colinas o valles. Una línea de tendencia polinomial o curvilínea utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde b son constantes. La siguiente línea de tendencia polinomial de la orden 2 (una colina) muestra la relación entre la velocidad de conducción y el consumo de combustible. Observe que el valor R-cuadrado es 0.979, que es cercano a 1 por lo que las líneas un buen ajuste a los datos. Al mostrar una línea curva, esta línea de tendencia es útil para conjuntos de datos que comparan medidas que aumentan a una velocidad específica. Por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de 1 segundo. No puede crear una línea de tendencia de energía si sus datos contienen valores cero o negativos. Una línea de tendencia de potencia usa esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde cyb son constantes. Nota: Esta opción no está disponible cuando los datos incluyen valores negativos o cero. El siguiente gráfico de medidas de distancia muestra la distancia en metros por segundos. La línea de tendencia de potencia demuestra claramente la creciente aceleración. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.986, que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. Al mostrar una línea curva, esta línea de tendencia es útil cuando los valores de los datos suben o bajan a tasas constantemente en aumento. No puede crear una línea de tendencia exponencial si sus datos contienen valores cero o negativos. Una línea de tendencia exponencial utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde c yb son constantes y e es la base del logaritmo natural. La siguiente línea de tendencia exponencial muestra la cantidad decreciente de carbono 14 en un objeto a medida que envejece. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0,990, lo que significa que la línea se ajusta a los datos casi perfectamente. Tendencia media móvil Esta línea de tendencia evinge las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o una tendencia más claramente. Una media móvil utiliza un número específico de puntos de datos (establecidos por la opción Período), los promedia y utiliza el valor promedio como un punto en la línea. Por ejemplo, si Período se establece en 2, el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto de la línea de tendencia del promedio móvil. El promedio de los puntos de datos segundo y tercero se utiliza como segundo punto en la línea de tendencia, etc. Una línea de tendencia de media móvil utiliza esta ecuación: El número de puntos en una línea de tendencia de media móvil es igual al número total de puntos de la serie menos el Número que especifique para el período. En un gráfico de dispersión, la línea de tendencia se basa en el orden de los valores de x en el gráfico. Para obtener un resultado mejor, ordene los valores x antes de agregar un promedio móvil. La siguiente línea de tendencia de media móvil muestra un patrón en el número de viviendas vendidas en un período de 26 semanas. Véase tambiénMoving Average Función resultmovingmean (data, window, dim, option) calcula un promedio móvil centrado de los datos de la matriz de datos usando un tamaño de ventana especificado en la ventana en dim dimension, usando el algoritmo especificado en option. Dim y la opción son las entradas opcionales y por defecto a 1. Dim y la opción de entradas opcionales se pueden omitir por completo o se puede reemplazar con a. Por ejemplo movingmean (data, window) dará los mismos resultados que movingmean (data, window, 1,1) o movingmean (data, window ,, 1). El tamaño y la dimensión de la matriz de datos de entrada sólo están limitados por el tamaño máximo de la matriz para la plataforma. La ventana debe ser un entero y debe ser impar. Si la ventana es uniforme entonces se redondea abajo al siguiente número impar más bajo. La función calcula el promedio móvil que incorpora un punto central y (ventana-1) / 2 elementos antes y después en la dimensión especificada. En los bordes de la matriz se reduce el número de elementos antes o después de modo que el tamaño real de la ventana sea menor que la ventana especificada. La función se divide en dos partes, un algoritmo 1d-2d y un algoritmo 3D. Esto se hizo para optimizar la velocidad de la solución, especialmente en matrices más pequeñas (es decir, 1000 x 1). Además, se proporcionan varios algoritmos diferentes para el problema 1d-2d y 3d, ya que en ciertos casos el algoritmo por defecto no es el más rápido. Esto ocurre típicamente cuando la matriz es muy ancha (es decir 100 x 100000 o 10 x 1000 x 1000) y el promedio móvil se calcula en la dimensión más corta. El tamaño en el que el algoritmo predeterminado es más lento dependerá de la computadora. MATLAB 7.8 (R2009a) Etiquetas para este archivo Por favor, inicie sesión para etiquetar archivos. Inicia sesión para añadir un comentario o calificación. Comentarios y Calificaciones (8) La función se ocupa de los extremos cortando la parte trasera o delantera de la ventana y pasando a una media móvil principal o descendente en lugar de una media centrada. Para ir con el ejemplo que dio en su comentario si el tamaño de la ventana es 3 entonces en un centro de 1 la media de la función de datos de los puntos 1 y 2 en un centro de 2 puntos 1, 2 y 3 se promedian en un centro de 9 Los puntos 8, 9 y 10 se promedian y en un centro de 10 (se supone que el vector tiene 10 entradas) los puntos 9 y 10 se promedian. Cómo se mueve con los extremos Se empieza con un tamaño de ventana que abarca sólo el punto 1 en 1, luego 3 puntos en el punto 2, luego aumentando en el tamaño de la ventana hasta que el tamaño de la ventana sea el especificado en la entrada de la función Gracias. Bonito y simple. Gracias. Buen trabajo Muy útil como dijo Stephan Wolf. Justo lo que estaba buscando. Media móvil centrada que es capaz de trabajar en una trama en todo el ancho, sin tener que buscar el tamaño de ventana del filtro y mover el principio. 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