Скользящий минимум
The dsp.MovingMinimum Система object™ определяет скользящий минимум входного сигнала вдоль каждого канала, независимо с течением времени. Объект использует метод скользящего окна, чтобы определить скользящий минимум. В этом методе окно заданной длины перемещается по каждому каналу, выборка за выборкой, и объект определяет минимум данных в окне. Для получения дополнительной информации см. «Алгоритмы».
Чтобы определить скользящий минимум входа:
Создайте dsp.MovingMinimum Объекту и установите его свойства.
Вызывайте объект с аргументами, как будто это функция.
Дополнительные сведения о работе системных объектов см. в разделе «Что такое системные объекты?».
movMin = dsp.MovingMinimummovMin, с использованием свойств по умолчанию.
movMin = dsp.MovingMinimum(Len)WindowLength свойство к Len.
movMin = dsp.MovingMinimum(Name,Value)Name,Value пар. Неопределенные свойства имеют значения по умолчанию.
movMin = dsp.MovingMinimum('SpecifyWindowLength',1,'WindowLength',10);Чтобы использовать функцию объекта, задайте системный объект в качестве первого входного параметра. Например, чтобы освободить системные ресурсы системного объекта с именем obj, используйте следующий синтаксис:
release(obj)
Вычислите скользящий минимум суммы трёх синусоид с изменяющейся амплитудой. Используйте раздвижное окно длиной 30.
Инициализация
Установите входной сигнал, который является суммой трех синусоид с частотами на 2 Гц, 5 Гц и 10 Гц. Частота дискретизации составляет 100 Гц. Создайте dsp.MovingMinimum объект с длиной окна 30. Создайте временные возможности для просмотра выхода.
sin = dsp.SineWave('SampleRate',100,... 'Frequency',[2 5 10],... 'SamplesPerFrame',100); movMin = dsp.MovingMinimum(30); scope = timescope('SampleRate',100,... 'TimeSpanSource','property','TimeSpan',10,... 'TimeSpanOverrunAction','Scroll',... 'ShowGrid',true,'YLimits',[-4.5 4.5]);
Вычислите скользящий минимум
Каждая синусоида компонента входного сигнала имеет разную амплитуду, которая изменяется с итерацией. Используйте movMin объект для определения минимального значения текущей выборки и последних 29 выборок входного сигнала.
for index = 1:100 sin.Amplitude = rand(1,3); x = sum(sin(),2); xmin = movMin(x); scope([x,xmin]) end scope.AxesScaling = 'onceatstop';
В методе скользящего окна выходом для каждой входной выборки является минимум текущей выборки и Len - 1 предыдущей выборки. Len - длина окна в выборках. Когда алгоритм вычисляет первое Len - 1 выходы, длина окна является длиной данных, которые доступны.
Когда вы не задаете длину окна, алгоритм выбирает бесконечную длину окна. В этом режиме выход является минимумом текущей выборки и всех предыдущих выборок в канале.
Рассмотрим пример вычисления скользящего минимума потоковых входных данных с помощью метода скользящего окна. Алгоритм использует длину окна 4. С каждой входной выборкой, которая поступает, окно длины 4 перемещается вдоль данных.
[1] Боденем, Дин. «Адаптивная фильтрация и обнаружение изменений для потоковых данных». PH.D. Дипломная работа. Имперский колледж, Лондон, 2012.
dsp.MedianFilter | dsp.MovingAverage | dsp.MovingMaximum | dsp.MovingRMS | dsp.MovingStandardDeviation | dsp.MovingVariance