Документация

Что перемещает статистику?

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.

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 об 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 тремя нулями, чтобы представлять первые три выборки. В последующих временных шагах, чтобы заполнить окно, алгоритм использует выборки от предыдущей системы координат 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 Autocorrelation, Correlation, Maximum, Mean, Median, Minimum, RMS, Sort, Standard Deviation и Variance.

Эти блоки не обеспечивают 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?
• Потоковая передача статистики сигнала
• Энергетическое обнаружение во временном интервале
• Удалите высокочастотный шум из данных о гироскопе
• Импульс меры и характеристики перехода потоковой передачи сигналов