Вы можете измерить статистику потоковых сигналов в MATLAB® и Simulink® вдоль каждого независимого канала данных с использованием движущихся статистических Системных объектов и блоков. Статистика, такая как среднее значение, RMS, стандартное отклонение, дисперсия, медиана, максимальное и минимальное изменение, когда данные изменяются постоянно со временем. С каждой выборкой данных, которая поступает, системные объекты и блоки вычисляют статистику по текущей выборке и определенному окну прошлых выборок. Это окно «перемещается» по мере поступления новых данных.
| Системные object™ MATLAB | Блок Simulink | Статистические вычисленные |
|---|---|---|
dsp.MedianFilter | Median Filter | Движущаяся медиана |
dsp.MovingAverage | Moving Average | Скользящее среднее значение |
dsp.MovingMaximum | Moving Maximum | Перемещение максимум |
dsp.MovingMinimum | Moving Minimum | Скользящий минимум |
dsp.MovingRMS | Moving RMS | Перемещение RMS |
dsp.MovingStandardDeviation | Moving Standard Deviation | Перемещение стандартного отклонения |
dsp.MovingVariance | Moving Variance | Движущиеся отклонения |
Эти системные объекты и блоки вычисляют движущуюся статистическую величину с помощью одного или обоих методов скользящего окна и экспоненциального метода взвешивания. Для получения дополнительной информации об этих методах смотрите Метод раздвижного окна и Экспоненциальный метод взвешивания.
Рассмотрим пример вычисления скользящего среднего значения потоковых входных данных с помощью метода скользящего 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 из предыдущей системы координат данных. Движущиеся статистические алгоритмы имеют состояние и запоминают предыдущие данные.
Если данные являются стационарными, используйте стационарные статистические блоки, чтобы вычислить статистику по всем данным в Simulink. Постоянные блоки включают Autocorrelation, Correlation, Maximum, Mean, Median, Minimum, RMS, Sort, Standard Deviation, и Variance.
Эти блоки не поддерживают состояние. Когда приходит новая выборка данных, алгоритм вычисляет статистику по всем данным и не имеет никакого влияния от предыдущего состояния блока.
Рассмотрим пример вычисления стационарного среднего значения потоковых входных данных с помощью блока Mean в Simulink. Блок Mean сконфигурирован так, чтобы найти среднее значение по каждому столбцу.
На каждом временном шаге алгоритм вычисляет среднее значение по всем данным, которые доступны в текущем временном шаге, и не использует данные предыдущего временного шага. Стационарные статистические блоки более подходят для данных, которые уже доступны, а не для потоковой передачи данных.
