主要内容
过程的信号丢失的样品
考虑一个人的体重记录在闰年2012(磅)。这个人没有每天记录自己的体重。你想研究信号的周期性,但在你能做的所以你必须照顾缺失的数据。
加载数据,并将测量值转换为公斤。错过了阅读将南。确定多少分失踪。
负载(“weight2012.dat”)重量= weight2012 (:, 2) / 2.20462;daynum = 1:长度(重量);失踪= isnan(重量);流(“失踪% d % d \ n”的样本sum(失踪),max (daynum))
失踪的27的样本366
使用赋值缺失点重新取样。默认情况下,重新取样使估计使用线性插值。绘制原始和插入数据。放大的日子200年到250年,其中包含大约一半的缺失点。
wgt_orig =重量;重量=重新取样(重量、daynum);情节(daynum wgt_orig,“。”daynum重量,“o”)包含(“天”)ylabel (的体重(公斤)轴([200 250 73 77])传说(“原始”,“插入”网格)
确定信号周期通过分析它在频域。在几周内找到循环时间,测量时间。减去均值专注于波动。
Fs = 7;[p f] = pwelch (wgt-mean(重量),[],[],[],Fs);情节(f p)包含(的频率(周^ {1})网格)
注意人的每周体重震荡。有明显的模式从星期星期吗?消除今年最后两天的52周。重新排序根据测量的一天。
wgd =重塑(重量(1:7 * 52),52 [7]);情节(wgd”)包含(“周”)ylabel (的体重(公斤))dweek = datetime ([repmat ([2012 1] 7 1) (1:7) '),“格式”,“eeee”);传奇(string (dweek),“位置”,“西北”网格)
消除使用一个过滤器波动符合低阶多项式数据的子集。具体地说,将其设置为三次多项式适合套七天。
wgs = sgolayfilt (wgd ', 3、7);情节(wgs)包含(“周”)ylabel (的体重(公斤))标题(平滑的体重波动的)传说(字符串(dweek),“位置”,“东南”);网格
这个人往往吃得更多,因而更重,在周末。验证通过计算每日的意思。
为jk = 1:7流(' % s的意思是:% 5.1 f公斤\ n”dweek (jk),意味着(wgd (jk,:)))结束
周日的意思是:周一76.2公斤的意思是:周二75.7公斤的意思是:周三75.2公斤的意思是:74.9公斤周四说:周五75.1公斤的意思是:星期六75.3公斤的意思是:75.8公斤
