المتوسط المتحرك سيمولينك

أنا جديد على سيمولينك. أريد أن أفعل متوسط ​​البيانات الواردة (التي تأتي بعد بعض فترات) من كتلة واحدة. على سبيل المثال، بيانات مؤطرة مستمرة من 42 عينة خارج من كتلة واحدة. جنبا إلى جنب مع البيانات مؤطرة هناك إخراج آخر (العلامة) التي تقول أن هذه الأطر تنتمي إلى أي فئة. العلامات هي أرقام من 1-6. الإخراج هو عشوائي. أريد متوسط ​​بيانات الفئة نفسها. مثل الإطار الأول هو من Cat1، ثم بعد 4 إطارات إطار Cat1 يأتي مرة أخرى. الآن كيف يمكنني متوسط ​​هذا الإطار الجديد مع الإطار السابق أريد القيام بذلك لجميع الفئات. الرجاء مساعدتي في هذا المجال. سأل 26 مارس 14 في الساعة 13:35 وهناك حل سريع وقذر يكون لتنفيذ مشبك لكل فئة. تهيئة القائمة مع نانس والحفاظ على العداد للعينة الأخيرة من كل فئة. باستخدام الدالة المتوسطة يمكنك الحصول على متوسط ​​جميع القياسات. إذا كنت ترغب فقط في متوسط ​​الإطار الحالي والإطار السابق، يمكنك ببساطة أن تعني يعني (cat1 (n1) cat1 (n11)) حيث cat1 هو أرايليست للإطارات من الفئة 1 و n1 هو مؤشر الإطار السابق في cat1 . إذا كنت تريد متوسط ​​متحرك مرجح للتنفيذ في الوقت الحقيقي، قم بإنشاء متغير متوسط ​​لكل فئة (يطلق عليه av1، av2، وما إلى ذلك) وحساب av1 alphaav1 (1-ألفا) cat1 (n11) (حيث ألفا هو الوزن المعين إلى المتوسط ​​السابق (alphalt1) و cat1 (n11) هو القياس الجديد) كلما جاء إطار Cat1 في. إجابة 26 26 في 17: 39 كيف يمكنني قياس متوسط ​​قيمة إشارة مستمرة في سيمولينك الإجابة على هذا السؤال يعتمد على تردد التبديل الخاص بك أو تردد تموج. يمكنك استخدام الطرق المذكورة أعلاه، شريطة أن تعرف تردد تموج. حتى مرشح بسيط تمريرة منخفضة قد تعمل كذلك. ولكن إذا كنت تتعامل مع تردد التبديل متغير (مثل مثل السيطرة الحالية التباطؤ)، ثم كنت في حاجة الى مرشح التكيف. حاول البحث عن كلمات رئيسية مثل الفلتر المتوسط ​​المتحرك التكيفي والتردد المتغير. جعفر الصادقي جامعة ميدوت في سيستان وبلوشستان ببساطة دمجها من قبل كتلة 1S ومن ثم تقسيم الوقت إشارة (على مدار الساعة) باستخدام كتلة تقسيم. دقة طريقة نقل المتوسط ​​8212 طريقة المتوسط ​​انزلاق نافذة (الافتراضي) الترجيح الأسي انزلاق نافذة 8212 نافذة نافذة طول طول يتحرك على بيانات المدخلات على طول كل قناة. لكل نموذج ينتقل الإطار بواسطة كتلة يحسب المتوسط ​​على البيانات في النافذة. الترجيح الأسي 8212 كتلة تضاعف العينات من قبل مجموعة من عوامل الترجيح. حجم عوامل الترجيح ينخفض ​​أضعافا مضاعفة مع زيادة عمر البيانات، لا تصل إلى الصفر أبدا. لحساب المتوسط، تقوم الخوارزمية بتجميع البيانات المرجحة. تحديد طول الإطار 8212 وضع علامة لتحديد طول النافذة على (افتراضي) إيقاف عند تحديد خانة الاختيار هذه، يكون طول نافذة الانزلاق مساويا للقيمة التي تحددها في طول النافذة. عند مسح خانة الاختيار هذه، يكون طول النافذة المنزلقة غير محدود. وفي هذا الأسلوب، تحسب الكتلة متوسط ​​العينة الحالية وجميع العينات السابقة في القناة. طول النافذة 8212 طول النافذة المنزلقة 4 (افتراضي) العدد الصحيح الموجب الإيجابي يحدد طول الإطار طول نافذة الانزلاق. تظهر هذه المعلمة عند تحديد خانة الاختيار تحديد طول الإطار. عامل النسيان 8212 عامل الترجيح الأسي 0.9 (الافتراضي) العدد الحقيقي الموجب الإيجابي في المدى (0،1 تنطبق هذه المعلمة عند تعيين الطريقة إلى الترجيح الأسي. العامل النسيان من 0.9 يعطي وزنا أكبر للبيانات القديمة مما يفعل عامل النسيان من 0.1 (1) يشير إلى الذاكرة اللانهائية، وتعطى جميع العينات السابقة وزنا متساويا، وهذه المعلمة قابلة للضبط، ويمكن تغيير قيمتها حتى أثناء المحاكاة محاكاة باستخدام 8212 نوع المحاكاة للتشغيل توليد الشفرات (افتراضي) التنفيذ المفسر محاكاة نموذج باستخدام كود C ولدت. في المرة الأولى التي تقوم بتشغيل المحاكاة، سيمولينك x00AE يولد رمز C للكتلة. تم إعادة استخدام رمز C لمحاكاة لاحقة، طالما أن النموذج لا يتغير. هذا الخيار يتطلب وقت بدء إضافية ولكن يوفر أسرع سرعة المحاكاة من التنفيذ المفسر محاكاة النموذج باستخدام مترجم ماتلاب x00AE هذا الخيار يقصر وقت بدء التشغيل ولكن لديه سرعة محاكاة أبطأ من الكود توليد . المزيد عن الخوارزميات انزلاق نافذة الأسلوب في طريقة نافذة انزلاق، الإخراج لكل عينة الإدخال هو متوسط ​​العينة الحالية و لين - 1 عينات سابقة. لين هو طول النافذة. لحساب أول لين - 1 النواتج، عندما نافذة لا يحتوي على ما يكفي من البيانات حتى الآن، خوارزمية يملأ النافذة مع الأصفار. وكمثال على ذلك، لحساب المتوسط ​​عندما تأتي عينة الإدخال الثانية في، يملأ الخوارزمية النافذة مع لين - 2 الأصفار. متجه البيانات، x. ثم عينات البيانات اثنين تليها لين - 2 الأصفار. عند تعيين الخاصية سيليتويندولنغث إلى فالس. خوارزمية يختار طول نافذة لانهائية. في هذا الوضع، الإخراج هو المتوسط ​​المتحرك للعينة الحالية وجميع العينات السابقة في القناة. طريقة الترجيح الأسي في طريقة الترجيح الأسي، يتم حساب المتوسط ​​المتحرك بشكل متكرر باستخدام هذه الصيغ: w N. x03BB x03BB w N x2212 1. x03BB 1. x x00AF N. x03BB (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB (1 w N. x03BB) x N x x00AF N. x03BB 8212 المتوسط ​​المتحرك في العينة الحالية x N 8212 نموذج إدخال البيانات الحالية x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 المتوسط ​​المتحرك في العينة السابقة 955 8212 عامل النسيان w N. x03BB 8212 عامل الترجيح المطبق على عينة البيانات الحالية (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 تأثير البيانات السابقة على المتوسط ​​بالنسبة للعينة الأولى، حيث N 1، تختار الخوارزمية w N. x03BB 1. بالنسبة للعينة التالية، يتم تحديث عامل الترجيح واستخدامه لحساب المتوسط، وفقا للمعادلة العودية. ومع زيادة عمر البيانات، ينخفض ​​حجم عامل الترجيح أضعافا مضاعفة ولا يصل أبدا إلى الصفر. وبعبارة أخرى، فإن البيانات الأخيرة لها تأثير أكبر على المتوسط ​​الحالي من البيانات القديمة. وتحدد قيمة عامل النسيان معدل التغير في عوامل الترجيح. عامل نسيان 0.9 يعطي وزنا أكبر للبيانات القديمة مما يفعل عامل النسيان من 0.1. عامل النسيان من 1.0 يشير إلى الذاكرة لانهائية. وتعطى جميع العينات السابقة على قدم المساواة الوزن. كائنات النظام اختر بلدك