Что перемещает статистику?
Примечание
Simulink® не поддержан в MATLAB Online.
Можно измерить статистику потоковой передачи сигналов в MATLAB® и Simulink вдоль каждого независимого канала данных с помощью движущихся Системных объектов статистики и блоков. Статистика, такая как среднее значение, RMS, стандартное отклонение, отклонение, медиана, максимум и минимальное изменение как данные изменяется постоянно со временем. С каждой выборкой данных, которая входит, Системные объекты и блоки вычисляют статистику по текущей выборке и определенному окну прошлых выборок. Это окно "перемещения" как новые данные входит.
| Система MATLAB object™ | Блок Simulink | Вычисленная статистическая величина |
|---|---|---|
dsp.MedianFilter | Средний фильтр | Движущаяся медиана |
dsp.MovingAverage | Скользящее среднее значение | Скользящее среднее значение |
dsp.MovingMaximum | Движущийся максимум | Движущийся максимум |
dsp.MovingMinimum | Движущийся минимум | Движущийся минимум |
dsp.MovingRMS | Движущаяся RMS | Движущаяся RMS |
dsp.MovingStandardDeviation | Перемещение стандартного отклонения | Перемещение стандартного отклонения |
dsp.MovingVariance | Перемещение отклонения | Движущееся отклонение |
Эти Системные объекты и блоки вычисляют движущуюся статистическую величину с помощью один или оба из метода раздвижного окна и экспоненциального метода взвешивания. Для получения дополнительной информации на этих методах, см. Метод Раздвижного окна и Экспоненциальный Метод Взвешивания.
Рассмотрите пример вычисления скользящего среднего значения потоковой передачи входные данные с помощью метода раздвижного окна. Алгоритм использует длину окна 4. На первом временном шаге алгоритм заполняет окно с тремя нулями, чтобы представлять первые три выборки. В последующих временных шагах, чтобы заполнить окно, алгоритм использует выборки от предыдущего кадра данных. Движущиеся статистические алгоритмы имеют состояние и помнят предыдущие данные.
Если данные являются стационарными, используйте стационарные блоки статистики, чтобы вычислить статистику по целым данным в Simulink. Стационарные блоки включают Автокорреляцию, Корреляцию, Максимум, Среднее значение, Медиану, Минимум, RMS, сортировку, Стандартное отклонение и Отклонение.
Эти блоки не поддерживают состояние. Когда новая выборка данных входит, алгоритм вычисляет статистическую величину по целым данным и не имеет никакого влияния от предыдущего состояния блока.
Рассмотрите пример вычисления стационарного среднего значения потоковой передачи входных данных с помощью блока Mean в Simulink. Блок Mean сконфигурирован, чтобы найти среднее значение по каждому столбцу.
На каждом временном шаге алгоритм вычисляет среднее значение по целым данным, которые доступны на шаге текущего времени и не используют данные из предыдущего временного шага. Стационарные блоки статистики более подходят для данных, которые уже доступны, а не для потоковой передачи данных.
Похожие темы
- Измерьте статистику потоковой передачи сигналов
- Метод раздвижного окна и экспоненциальный метод взвешивания
- Как фильтр скользящего среднего значения отличается от КИХ-фильтра?
- Статистика сигнала
- Энергетическое обнаружение во временном интервале
- Удалите высокочастотный шум из данных о гироскопе
- Импульс меры и характеристики перехода потоковой передачи сигналов