Motivacion

在保护重要的人的问题上的形式的问题在保护重要的人的问题上的问题。我们的梦想成真了。在海洋中英勇的生命和生产的目标más fácil在数据的发展趋势中。

一个问题，一个问题，一个问题，一个问题，一个问题，一个问题señal。2011年，在温度讲座上，在温度讲座上，在温度讲座上，在温度讲座上，在温度讲座上，在温度讲座上，在温度讲座上。

负载bostemp天＝一句子* 24)/ 24；plot(days, tempC)轴紧ylabel(“临时(\ circC)”)xlabel('从2011年1月1日开始的时间(天)')标题(“洛根机场干球温度(来源:NOAA)”)

在我们的世界里，在我们的世界里，在我们的世界里，在我们的世界里día在我们的世界里，在我们的世界里。Si solo está interesado en la variación de温度日记durante el mes, las波动，por hora sólo贡献，que puede hacer que las variaciones日记sean difíciles de洞察。有关国家和地区的信息día，有关国家和地区的信息gustaría有关国家和地区的信息móvil。

Un filtro de media móvil

En su forma más简单，un filter o de media móvil de纵向N toma el promedio de cada N muestras连续de la forma de onda。

Para a applicar un滤网móvil a cada puntos, conestimos nuestica系数，contrica系数esté igualmente ponderado y contribuya con 1/24 a la media total。Esto nos da la temperature atura media清醒的咖啡período de 24 horas。

hoursPerDay = 24;coeff24hMA = ones(1, hoursPerDay)/hoursPerDay;avg24hTempC = filter(coeff24hMA, 1, tempC);plot(days，[tempC avg24hTempC])每小时的临时的，“24小时平均(延迟)”，“位置”，“最佳”) ylabel (“临时(\ circC)”)包含(自2011年1月1日起已经过时间(天))标题(洛根机场干球温度(来源:NOAA)）

迟钝的滤镜

Tenga en cuenta que la salida filada se retrasa unas doce horas。为了在媒体的过滤过程中找到自己的想法móvil我们永远不会忘记。

Cualquier滤镜simétrico de longitude N tendrá un retraso de (N-1)/2 muestras。Podemos explicar este retraso manual。

fDelay = (length(coeff24hMA)-1)/2;情节(天,tempC,.．.days- fdelay /24,avg24hTempC)轴紧图例(“每小时温度”，“24小时平均”，“位置”，“最佳”)ylabel(“温度(\circC)”)xlabel(“时间从2011年1月1日开始(天)”)title(“洛根机场干球温度(来源:NOAA)”)

Extracción de diferencias media

替代，también podemos利用媒体过滤móvil para obtener una mejor estimación de cómo la hora del día afecta a la tematura general。Para ello, en primer lugar, rerestos datos, de las mediciones, de temperature, por hora。A continuación，分段不同资料días我的资料31 días del mes。

数字deltaTempC＝tempC-avg24hTempC；deltaTempC =重塑(deltaTempC, 24,31).';plot(1:24, mean(deltaTempC))轴紧标题(“24小时平均温度差”)xlabel('一天中的时间(从午夜开始)')ylabel('温度差(\circC)')

Extracción清醒的天空

A ves también nos gustaría tener una estimación温和的mente变量cómo los máximos y bajos de nuestra señal de cambiandiariamente温度。Para ello podemos utizar la función Para conectar máximos y mínimos极端探测durante un subconjunto del período de 24 horas。信封在这里，在这里，在这里，在这里，在这里，在这里，在这里。También我们的想法cómo我们的altículos我们的想法están我们的想法，我们的想法，我们的想法。

[envHigh, envLow] =信封(tempC,16，“高峰”）;envMean = (envHigh+envLow)/2;情节(天,tempC,.．.天,envHigh,…天,envMean,…天，envLow)轴紧图例(“每小时温度”，“高”，“平均”，“低”，“位置”，“最佳”)ylabel(“温度(\circC)”)xlabel(“时间从2011年1月1日开始(天)”)标题(“洛根机场干球温度(来源:NOAA)”)

媒体Filtros de media móvil ponderados

Otros tipos de filtros de media móvil没有一件事。

Otro滤镜común sigue la expansión二项式de

H = [1/2 /2];binomialCoeff = conv(h,h);为n = 1:4 binomialCoeff = conv(binomialCoeff,h);结束数字fDelay＝(长度(binomialCoeff) 1) / 2；binomialMA = filter(binomialCoeff, 1, tempC);情节(天,tempC,.．.days- fdelay /24,binomialMA)轴紧传说(“每小时温度”，“二项加权平均”，“位置”，“最佳”)ylabel(“温度(\circC)”)xlabel(“时间从2011年1月1日开始(天)”)title(“洛根机场干球温度(来源:NOAA)”)

Otro过滤算法类似al过滤德expansión高斯es el过滤德媒体móvil指数。Este tipo de filter de media móvil ponderada es fácil de contrir y no requiere un tamaño de ventana grande。

与媒体沟通沟通móvil与媒体沟通沟通parámetro与世界沟通沟通。英勇más阿尔法的中路tendrá我的幸福。

Alpha = 0.45;exponentialMA = filter(alpha， [1 alpha-1]， tempC);情节(天,tempC,.．.binomialMA days-fDelay / 24日,…days-1/24,exponentialMA)轴紧图例('每小时温度'，…“二项式加权平均”，……“指数加权平均”，“位置”，“最佳”)ylabel(“温度(\circC)”)xlabel(“时间从2011年1月1日开始(天)”)title(“洛根机场干球温度(来源:NOAA)”)

Amplíe las lecturas durante un día。

轴([3 4 -5 2])

Filtros Savitzky-Golay

Observará在我们的土地上，在我们的土地上。

Para a realizar un seguimiento de la señal un poco más de cerca, puede icizar un滤镜媒体móvil有一种想法，一种清醒的方式número有一种感觉，一种感觉mínimos cuadrados。

Como comodidad, puede utizar la función para implementar un filtro de suavizado Savitzky-Golay。sgolayfilt利用，特别是在经线上的一段，在数据上的一段polinómial在经线上的一段。sgolayfiltLa función国际系数计算polinómicos de suavizado, realiza La alineación暂态效应计算和基本原则以及最终数据记录。sgolayfilt

cubicMA = sgolayfilt(tempC, 3,7);quarticMA = sgolayfilt(tempC, 4,7);quinticMA = sgolayfilt(tempC, 5, 9);plot的用法和样例:每小时的临时的，“马Cubic-Weighted”，“马Quartic-Weighted”，.．.'五次加权MA'，'位置'，'东南')ylabel('温度(\circC)') xlabel('从2011年1月1日开始的时间(天)')title('洛根机场干球温度(来源:NOAA)')轴([3 5 -5 2])

Remuestreo

受益人señal对媒体的更正móvil。

En nuestro sigiente ejemplo，与之对应的，与之对应的，与之对应的，través与之对应的，través与之对应的，analógico与之对应的，60 Hz与之对应的línea与之对应的，alimentación与之对应的，tensión与之对应的，1千赫。

负载openloop60hertzfs＝1000；t =(0:数字(openLoopVoltage)-1) / fs;情节(t, openLoopVoltage) ylabel (“电压(V)”)包含(“时间(s)”)标题(“开环电压测量”）

我们的意愿被消除了línea我们的媒介被过滤了móvil。

Si constrye un filter de media móvil ponderado uniformmente, eliminará cualquier componente que sea periódico con conto a la duración del filter。

Hay近距离1000 / 60 á 16.667完整的60赫兹宽宽的博物馆1000赫兹。“亲爱的”和“我们的过滤器”的意思。Esto nos dará un filtrado máximo a una frecuencia fundamental de 1000hz / 17 a 588,82 Hz。

情节(t, sgolayfilt (openLoopVoltage 1 17) ylabel (“电压(V)”)包含(“时间(s)”)标题(“开环电压测量”)传说(“工作在58.82 Hz的移动平均滤波器”，.．.“位置”、“东南”)

Tenga en cuenta que mientras que el voltaje se suaviza significativamente, todavía contiene una pequeña ondulación de 60 Hz。

我们可以减少我们的想法ondulación我们的想法señal我们的想法señal 60赫兹我们的想法móvil。

Si remuestreamos la señal a 17 * 60 Hz a 1020 Hz, podemos使用nueststro过滤媒体móvil de 17 puntos para eliminar el ruido de línea de 60 Hz。

fsResamp = 1020;vResamp = resample(openLoopVoltage, fsResamp, fs);tResamp = (0: number (vResamp)-1) / fsResamp;vAvgResamp = sgolayfilt(vResamp,1,17);情节(tResamp vAvgResamp) ylabel (“电压(V)”)包含(“时间(s)”)标题(“开环电压测量”)传说(“移动平均滤波器工作在60赫兹”，.．.“位置”、“东南”)

Filtro mediano

La media móvil, La media móvil ponderada y los filtros Savitzky-Golay suavizan todos los datos que filter。因为，我的罪恶，我的生命从此不复存在。Por ejemplo，¿qué pasa si nuestros datos se toman de una señal de relj y tienen bordes afilados que no queremos suavizar?这是一段美好的对话:

负载clockexyMovingAverage＝conv (x,(5、1)/ 5,“相同”)；ySavitzkyGolay = sgolayfilt(x,3,5);情节(t x,.．.t yMovingAverage……t,ySavitzkyGolay)传说('原始信号'，'移动平均线'，'Savitzky-Golay')

La media móvil y los filtros Savitzky-Golay，分别在正确的地方和正确的地方señal del reloj。

边境资源保护的先期行动，和媒体过滤的现代化建设:

yMedFilt = medfilt1(x,5，“截断”）;情节(t x,.．.t,yMedFilt) legend('原始信号'，'中值滤波器')

Eliminación de valores atípicos a través del filtro Hampel

Muchos filtros son sensibles a los valores atípicos。Un filter que está estrechamente relacionado con el filo medio es el filo Hampel。Este filtro ayuda a eliminar los valores atípicos de una señal sin suavizar extresivamente los datos。

Para ver esto, cargue una grabación de audio de silbato de tren y agregue algunos picos de ruido artificial:

负载火车y(1:400:结束)＝2.1；情节(y)

我知道那是什么，那是什么，那是什么，那是什么，那是什么，那是什么，那是什么。

持有在情节(medfilt1 (y, 3))持有从图例('原始信号'，'过滤信号')

El滤镜eliminó los picos, pero también eliminó un gran número de puntos de datos de la señal原创。Un filter o Hampel formciona类似于Un filter o mediano, sin禁运，reemplaza solo los valores que son等价于unas pocas desviaciones estándar当地的lejos del valor mediano。

传说hampel (y, 13) (“位置”，“最佳”）

Sólo los valores atípicos se eliminan de la señal原始。

Lectura时会

Para obtener más información清醒的世界之路，领事的正义之路señales。

参考资料:Kendall, Maurice G.， Alan Stuart y J. Keith Ord.。高级统计理论，第3卷:设计和分析，和时间序列伦敦:麦克米伦，1983。