dsp。MovingStandardDeviation

移动标准差

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描述

的dsp。MovingStandardDeviation系统对象™计算输入信号沿每个通道的移动标准偏差，随时间独立。该对象使用滑动窗口方法或指数加权方法来计算移动标准差。在滑动窗口方法中，指定长度的窗口在数据上移动，一个样本一个样本地移动，对象计算窗口中数据的标准偏差。在指数加权法中，对象计算指数加权的移动方差，并取平方根。有关这些方法的详细信息，请参见算法．

计算输入的移动标准差:

创建dsp。MovingStandardDeviation对象并设置其属性。
使用参数调用对象，就像调用函数一样。

有关系统对象如何工作的详细信息，请参见什么是系统对象?．

创建

语法

MovStd = dsp。MovingStandardDeviation

MovStd = dsp.MovingStandardDeviation(Len)

MovStd = dsp.MovingStandardDeviation(名称，值)

描述

MovStd= dsp。MovingStandardDeviation返回一个移动的标准差对象，MovStd，使用默认属性。

例子

MovStd= dsp。MovingStandardDeviation (Len）设置WindowLength财产Len．

例子

MovStd= dsp。MovingStandardDeviation (名称,值）使用名称,值对。未指定的属性有默认值。

例子:MovStd = dsp。MovingStandardDeviation(“法”、“指数加权”,“ForgettingFactor”,0.999);

属性

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除非另有说明，属性为nontunable，这意味着在调用对象后不能更改它们的值。对象在调用时锁定，而释放功能解锁它们。

如果属性为可调，您可以随时更改其值。

有关更改属性值的详细信息，请参见使用系统对象的MATLAB系统设计．

`方法`- - - - - -移动标准差法
`“滑动窗口”`(默认)|`指数权重的`

“滑动窗口”指定长度的窗口SpecifyWindowLength沿着每个通道在输入数据上移动。对于窗口移动的每个样本，对象计算窗口中数据的标准偏差。
指数权重的—对象计算指数加权移动方差，取平方根。

有关这些方法的详细信息，请参见算法．

`SpecifyWindowLength`- - - - - -指定窗口长度
`真正的`(默认)|`假`

标志，以指定作为标量布尔值指定的窗口长度。

真正的属性中指定的值WindowLength财产。
假—滑动窗口的长度为无限大。在这种模式下，使用当前样本和所有过去样本计算标准偏差。

依赖关系

设置时应用此属性方法来“滑动窗口”．

`WindowLength`- - - - - -滑动窗口的长度
4(默认)|正标量整数

样本中滑动窗口的长度，指定为正标量整数。

依赖关系

设置时应用此属性方法来“滑动窗口”而且SpecifyWindowLength来真正的．

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

`ForgettingFactor`- - - - - -指数加权因子
0.9(默认)|(0,1)范围内的正实标量

指数加权因子，指定为范围(0,1]中的正实标量。

由于此属性是可调的，因此即使对象被锁定，您也可以更改其值。

可调:是的

依赖关系

设置时应用此属性方法来指数权重的．

数据类型:单|双

使用

语法

y = movStd(x)

描述

例子

y= movStd (x）计算输入信号的移动标准差，x，以滑动窗口法或指数加权法计算。

输入参数

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`x`- - - - - -数据输入
向量|矩阵

数据输入，指定为向量或矩阵。如果x是一个矩阵，每一列都被视为一个独立的通道。移动标准偏差沿每个通道计算。对象还接受可变大小的输入。锁定对象后，您可以更改每个输入通道的大小，但不能更改通道的数量。

数据类型:单|双
复数支持:万博1manbetx是的

输出参数

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`y`-移动标准差
向量|矩阵

输入信号的移动标准差，以矢量或矩阵形式返回。

数据类型:单|双
复数支持:万博1manbetx是的

对象的功能

要使用对象函数，请将System对象指定为第一个输入参数。例如，释放system对象的系统资源obj，使用这种语法:

发行版(obj)

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所有系统对象通用

`一步`	运行系统对象算法
`释放`	释放资源并允许更改系统对象属性值和输入特征
`重置`	重置的内部状态系统对象

例子

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有噪声方波信号的移动标准差

打开脚本

计算具有变化幅度的噪声方波信号的移动标准偏差dsp。MovingStandardDeviation对象。

初始化

设置movstdWindow而且movstdExp对象。movstdWindow使用滑动窗口方法，窗口长度为800。movstdExp采用指数加权法，遗忘因子为0.999。创建用于查看输出的时间范围。

framength = 100;Fs = 100;movstdWindow = dsp.MovingStandardDeviation(800);movstdExp = dsp。MovingStandardDeviation (.．.“方法”，指数权重的，.．.“ForgettingFactor”, 0.999);Scope = timescope(“SampleRate”Fs,.．.“TimeSpanOverrunAction”，“滚动”，.．.“TimeSpanSource”，“属性”，.．.“时间间隔”, 1000,.．.“ShowGrid”,真的,.．.“BufferLength”1 e7,.．.“YLimits”3依照[0]);title =“实际(黄色)滑动窗口(蓝色)指数加权(红色)标准差”；范围。标题=标题;

计算标准差

产生一个有噪声的方波信号。在给定帧数后改变方波的振幅。对该信号应用滑动窗口法和指数加权法。实际的标准差是sqrt (np)．此值在向数据添加噪声时使用。在时间范围上比较实际标准差和计算标准差。

Count = 1;噪声功率= 1e-4 * [1 2 3 4];为Index = 1:length(noisepower) np = noisepower(Index);yexp = sqrt(np)*ones(FrameLength,1);为i = 1:250 x =√(np) * randn(帧长度，1);y1 = movstdWindow(x);y2 = movstdExp(x);范围((yexp, y1, y2));结束结束

算法

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滑动窗口法

在滑动窗口方法中，当前样本处的输出是当前样本相对于窗口中数据的标准偏差。计算第一个Len- 1输出，当窗口没有足够的数据时，算法用零填充窗口。例如，为了计算第二个输入样本进入时的标准偏差，算法将窗口填充为Len- 2个0。Len是样本中的窗口长度。数据向量，x，则为后面的两个数据样本Len- 2个0。

当你没有指定窗口长度时，算法选择一个无限的窗口长度。在这种模式下，输出是当前样本相对于通道中所有先前样本的移动标准偏差。

考虑一个使用滑动窗口方法计算流输入数据的移动标准偏差的例子。该算法使用的窗口长度为4。对于每个输入样本，长度为4的窗口都会沿着数据移动。

指数加权法

在指数加权法中，使用以下公式递归计算移动标准差:

$\begin{array}{l} {年代}_{N ， λ} ＝ \sqrt{\frac{1}{v_{N ， λ}} \sum_{k ＝ 1}^{N} λ^{N - k} {［ x_{k} - {\bar{x}}_{N ， λ} ］}^{2}} \\ v_{N ， λ} ＝ \frac{2 λ （ 1 - λ^{N - 1} ）}{（ 1 - λ ）（ 1 + λ ）} \end{array}$

${年代}_{N ， λ}$ -当前数据样本相对于其余数据的移动标准偏差。
${［ x_{k} - {\bar{x}}_{N ， λ} ］}^{2}$ -每个数据样本与数据平均值之间的差值，平方。
$\sum_{k ＝ 1}^{N} λ^{N - k} {［ x_{k} - {\bar{x}}_{N ， λ} ］}^{2}$ -每个数据样本与数据平均值之间的差值，平方并乘以遗忘因子。所有的平方项相加。
$\frac{1}{v_{N ， λ}}$ -加权因子应用于总和。
λ -遗忘因子。

随着数据年龄的增加，加权因子的大小呈指数下降，永远不会达到零。换句话说，近期数据对当前标准差的影响比旧数据更大。

遗忘因子的大小决定了权重因子的变化率。与0.1的遗忘因子相比，0.9的遗忘因子给予旧数据更多的权重。遗忘因子为1.0表示无限记忆。所有之前的样本都被赋予相同的权重。

考虑一个使用指数加权方法计算移动标准偏差的例子。遗忘因子为0.9。

参考文献

[1]波登汉姆，迪恩。流数据的自适应过滤和变化检测博士论文。帝国理工学院，伦敦，2012。

扩展功能

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项和限制:

看到系统对象在MATLAB代码生成(MATLAB编码器)．

另请参阅

对象

dsp。MedianFilter|dsp。MovingAverage|dsp。MovingMaximum|dsp。MovingMinimum|dsp。MovingRMS|dsp。MovingVariance

块

中值滤波器|移动平均线|移动的最大|移动的最小|移动的均方根|移动标准差|移动的方差|标准偏差

主题

在R2016b中引入

dsp。MovingStandardDeviation

描述

创建

语法

描述

属性

`方法`- - - - - -移动标准差法
`“滑动窗口”`(默认)|`指数权重的`

`SpecifyWindowLength`- - - - - -指定窗口长度
`真正的`(默认)|`假`

依赖关系

`WindowLength`- - - - - -滑动窗口的长度
4(默认)|正标量整数

依赖关系

`ForgettingFactor`- - - - - -指数加权因子
0.9(默认)|(0,1)范围内的正实标量

依赖关系

使用

语法

描述

输入参数

`x`- - - - - -数据输入
向量|矩阵

输出参数

`y`-移动标准差
向量|矩阵

对象的功能

所有系统对象通用

例子

有噪声方波信号的移动标准差

算法

滑动窗口法

指数加权法

参考文献

扩展功能

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

另请参阅

对象

块

主题

DSP系统工具箱文档

万博1manbetx

高效的多速率信号处理MATLAB

dsp。MovingStandardDeviation

描述

创建

语法

描述

属性

方法- - - - - -移动标准差法“滑动窗口”(默认)|指数权重的

SpecifyWindowLength- - - - - -指定窗口长度真正的(默认)|假

依赖关系

WindowLength- - - - - -滑动窗口的长度4(默认)|正标量整数

依赖关系

ForgettingFactor- - - - - -指数加权因子0.9(默认)|(0,1)范围内的正实标量

依赖关系

使用

语法

描述

输入参数

x- - - - - -数据输入向量|矩阵

输出参数

y-移动标准差向量|矩阵

对象的功能

所有系统对象通用

例子

有噪声方波信号的移动标准差

算法

滑动窗口法

指数加权法

参考文献

扩展功能

C/ c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

另请参阅

对象

块

主题

DSP系统工具箱文档

万博1manbetx

高效的多速率信号处理MATLAB

`方法`- - - - - -移动标准差法
`“滑动窗口”`(默认)|`指数权重的`

`SpecifyWindowLength`- - - - - -指定窗口长度
`真正的`(默认)|`假`

`WindowLength`- - - - - -滑动窗口的长度
4(默认)|正标量整数

`ForgettingFactor`- - - - - -指数加权因子
0.9(默认)|(0,1)范围内的正实标量

`x`- - - - - -数据输入
向量|矩阵

`y`-移动标准差
向量|矩阵

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。