Simulink Mobile Media Filtro Blocco

Sono nuovo di Simulink. Voglio fare la media dei dati in ingresso (che viene dopo alcuni intervalli) da un unico blocco. Per esempio, i dati continui incorniciate di 42 campioni è fuori da un blocco. Insieme con i dati incorniciate c'è un'altra uscita (tag), che dice che questi framesamples appartengono a quale categoria. I tag sono numeri da 1-6. L'uscita è casuale. Voglio media gli stessi dati di categoria. Come il primo fotogramma è di cat1, poi dopo 4 telai telaio cat1 viene di nuovo. Ora come dovrei media questo nuovo telaio con quella precedente che voglio fare questo per tutte le categorie. Si prega di aiutarmi in questo. chiesto 26 Mar 14 at 13:35 Una soluzione rapida e sporca sarebbe quello di implementare una arraylist per ogni categoria. Inizializzare la lista con NaN e mantenere un contatore per l'ultimo campione di ogni categoria. Utilizzando la funzione significa che si può ottenere la media di tutte le misurazioni. Se si desidera solo la media del frame corrente e la struttura precedente, si può semplicemente fare significare (CAT1 (n1) cat1 (n11)) dove cat1 è il arraylist per i frame di categoria 1 e n1 è l'indice del fotogramma precedente in cat1 . Se si desidera una media mobile ponderata per una implementazione in tempo reale, creare una variabile media per ogni categoria (lo chiamano AV1, AV2, etc.) e calcolare alphaav1 AV1 (1-alpha) cat1 (n11) (dove alpha è il peso assegnato alla media precedente (alphalt1) e cat1 (n11) è la nuova misura) ogni volta che un fotogramma cat1 entra. risposto 26 marzo 14 alle ore 17: 39Weighted media mobile (obsoleto) Nota: The Moving blocco Media ponderata è obsoleto. Questo blocco è stato rimosso dalla libreria Discrete in R2008a e sostituito con il blocco FIR Filter discreti. Tuttavia, i modelli esistenti che contengono il Moving blocco media ponderata continuano a lavorare per la compatibilità all'indietro. Utilizzare il blocco del filtro discreti FIR in nuovi modelli. Si consiglia di utilizzare la funzione di sostituire slupdate ponderata media mobile con discreti FIR Filter in modelli esistenti. I campioni Moving blocco medio ponderato e tiene gli ingressi N più recenti, moltiplica ogni ingresso da un valore specificato (data dal parametro pesi), e li impila in un vettore. Questo blocco supporta la modalità-inputmulti-uscita singola (SIMO) sia-inputsingle-singola uscita (SISO) e. Per il modo SISO, il parametro Pesi viene specificato come un vettore riga. Per la modalità SIMO, i pesi sono specificati come una matrice in cui ogni riga corrisponde ad un'uscita separata. È possibile scegliere se specificare il tipo di dati e il ridimensionamento dei pesi nella finestra di dialogo con il parametro tipo di dati Gain. Il parametro condizione iniziale fornisce i valori iniziali per tutti i tempi che precedono l'ora di inizio. È possibile specificare l'intervallo di tempo tra i campioni con il parametro Tempo del campione. Il Moving blocco Media ponderata prima moltiplica i suoi ingressi dal parametro Pesi, converte i risultati al tipo di dati di output utilizzando le modalità di arrotondamento e di trabocco specificati, e poi esegue la somma. Tipo dati supportano l'Moving blocco ponderata media supporta tutti i tipi di dati numerici che Simulink x00AE supporta, tra cui i tipi di dati a virgola fissa. Parametri specificano i pesi della media mobile una riga per ogni uscita. Il parametro Pesi viene convertito da doppie al specificato tipo di dati in linea con round-a-più vicino saturazione e. Specificare i valori iniziali per tutti i tempi che precedono l'ora di inizio. Il parametro condizione iniziale viene convertito da doppie al tipo di dati in ingresso in linea con round-a-più vicino e la saturazione. Specificare l'intervallo di tempo tra i campioni. Per ereditare il tempo di campionamento, impostare questo parametro a -1. Vedere Specifica Tempo del campione nella documentazione in linea per ulteriori informazioni. tipo di dati di uscita di specificare il tipo di dati di uscita. È possibile impostare per: Una regola che eredita un tipo di dati, ad esempio, ereditare: inherit tramite la propagazione di nuovo il nome di un oggetto di tipo di dati, ad esempio, un oggetto Simulink. NumericType Un'espressione che restituisce un tipo di dati, ad esempio , fixdt (1,16,0) Fare clic su Mostra tipo di dati assistente pulsante per visualizzare l'assistente tipo di dati. che consente di impostare il parametro del tipo di dati di uscita. Bloccare scala uscita contro i cambiamenti da parte lo strumento autoscaling Selezionare per bloccare il ridimensionamento delle uscite contro i cambiamenti da parte del punto fisso-Tool. Integer arrotondamento modalità di arrotondamento modalità per l'uscita a virgola fissa. Per ulteriori informazioni, vedere Arrotondamento. Saturare al massimo o minimo quando si verificano overflow Se selezionato, overflow a virgola fissa saturare. In caso contrario, si avvolgono. Specificare il tipo di dati del parametro pesi. È possibile impostare per: Una regola che eredita un tipo di dati, ad esempio, Eredita: Eredita via regola interna Il nome di un oggetto tipo di dati, ad esempio, un oggetto Simulink. NumericType Un'espressione che restituisce un tipo di dati, ad esempio , fixdt (1,16,0) Fare clic su Mostra tipo di dati assistente pulsante per visualizzare l'assistente tipo di dati. che consente di impostare il parametro di tipo di dati Gain. (Vedere Specificare tipi di dati con dati Tipo Assistant per ulteriori informazioni.) Si supponga di voler configurare questo blocco per due uscite (modalità SIMO), dove la prima uscita è data da y 1 (k) un 1 x22C5 u (k) b 1 x22C5 u (k x2212 1) c 1 x22C5 u (k x2212 2) la seconda uscita è data da y 2 (k) a 2 x22C5 u (k) b 2 x22C5 u (k x2212 1) ed i valori iniziali di u (k - 1) ed u (k - 2) sono in IC1 e IC2. rispettivamente. Per configurare il blocco Moving medio ponderato per questo caso, è necessario specificare il parametro di pesi come a1 b1 c1 a2 b2 c2 dove c2 0, e il parametro condizione iniziale come ic2 ic1. CharacteristicsDocumentation Moving Average Metodo 8212 Metodo della media scorrevole finestra (default) esponenziale ponderazione finestra scorrevole 8212 Una finestra di lunghezza lunghezza della finestra si sposta oltre i dati di ingresso lungo ciascun canale. Per ogni campione finestra muove, il blocco calcola la media dei dati nella finestra. Esponenziale ponderazione 8212 Il blocco moltiplica i campioni da un insieme di fattori di ponderazione. La grandezza dei fattori di ponderazione diminuisce esponenzialmente con l'età dei dati aumenta, non raggiungendo lo zero. Per calcolare la media, l'algoritmo somma i dati ponderati. Specificare lunghezza della finestra 8212 Flag per specificare la lunghezza finestra (default) off Quando si seleziona questa casella di controllo, la lunghezza della finestra scorrevole è uguale al valore specificato di lunghezza della finestra. Quando si deseleziona questa casella di controllo, la lunghezza della finestra scorrevole è infinito. In questa modalità, il blocco calcola la media del campione attuale e tutti i campioni precedenti nel canale. lunghezza della finestra 8212 Lunghezza della finestra scorrevole 4 (default) positivo scalare lunghezza intero Finestra specifica la lunghezza della finestra scorrevole. Questo parametro viene visualizzato quando si seleziona la casella di controllo lunghezza della finestra Specifica. fattore Dimenticando 8212 esponenziale fattore di ponderazione 0,9 (default) scalare reale positivo nel range (0,1 Questo parametro si applica quando si imposta il metodo di ponderazione esponenziale. Un fattore dimenticando di 0,9 dà più peso ai dati più vecchi di quanto non faccia un fattore dimenticare di 0,1 . un fattore dimenticando di 1,0 indica memoria infinita. Tutti i campioni precedenti sono date un peso uguale. Questo parametro è sintonizzabile. è possibile modificare il suo valore anche durante la simulazione. simulazione con 8212 Tipo di simulazione per eseguire la generazione di codice (default) l'esecuzione interpretato Simulate modello utilizzando il codice C generato. la prima volta che si esegue una simulazione, Simulink x00AE genera codice C per il blocco. il codice C viene riutilizzato per le simulazioni successive, fino a quando il modello non cambia. Questa opzione richiede il tempo di avvio supplementare, ma fornisce più veloce velocità di simulazione di esecuzione interpretati. Simulare modello utilizzando l'interprete di MATLAB x00AE. Questa opzione riduce il tempo di avvio, ma ha più lenta velocità di simulazione di generazione del codice. Più su algoritmi scorrevole Metodo Finestra Nel metodo finestra scorrevole, l'uscita di ogni campione di ingresso è la media del campione attuale e la Len - 1 campioni precedenti. Len è la lunghezza della finestra. Per calcolare la prima Len - 1 uscite, quando la finestra non ha ancora dati sufficienti, l'algoritmo riempie la finestra di zeri. Ad esempio, per calcolare la media quando il secondo campione di ingresso arriva, l'algoritmo riempie la finestra con Len - 2 zeri. Il vettore di dati, x. è poi i due campioni di dati seguito da Len - 2 zeri. Quando si imposta la proprietà SpecifyWindowLength su false. l'algoritmo sceglie una lunghezza infinita finestra. In questa modalità, l'uscita è la media mobile del campione attuale e tutti i campioni precedenti nel canale. Esponenziale ponderazione metodo nel metodo di ponderazione esponenziale, la media mobile è calcolata in modo ricorsivo utilizza queste formule: 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 media mobile al campione corrente x N 8212 campione immissione dei dati in corso x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 media mobile al campione precedente 955 8212 Dimenticando fattore w N. x03BB fattore di ponderazione 8212 applicato al campione di dati corrente (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 effetto dei dati precedenti in media per il primo campione, dove N 1, l'algoritmo sceglie w N. x03BB 1. per il campione successivo, il fattore di ponderazione è aggiornata ed utilizzata per calcolare la media, come per l'equazione ricorsiva. Come l'età dei dati aumenta, l'incidenza del fattore di ponderazione diminuisce esponenzialmente e non raggiunge lo zero. In altre parole, i dati recenti ha più influenza sulla media attuale rispetto ai dati più vecchi. Il valore del coefficiente di oblio determina il tasso di variazione dei fattori di ponderazione. Un fattore dimenticando di 0,9 dà più peso ai dati più vecchi di quanto non faccia un fattore dimenticando di 0,1. Un fattore dimenticando di 1,0 indica memoria infinita. Tutti i campioni precedenti sono date un peso uguale. Oggetti di sistema Seleziona il Paese