Jeg er ny til Simulink Jeg vil gjøre gjennomsnittet av innkommende data som kommer etter noen intervaller fra ett blokk For eksempel er kontinuerlig innrammet data på 42 prøver ut av en blokk. Sammen med de innrammede dataene er det en annen utgangstabel som forteller at disse rammeprøver tilhører hvilken kategori Etiketter er tall fra 1-6 Utgangen er tilfeldig Jeg vil gjennomsnittlig de samme kategoridataene Som den første rammen er av cat1, så etter 4 rammer cat1 rammen kommer igjen Nå hvordan skal jeg gjennomsnittlig denne nye rammen med den forrige vil jeg gjøre dette for alle kategoriene Vennligst hjelp meg ut i this. asked Mar 26 14 på 13 35. En rask og skitten løsning ville være å implementere en arraylist for hver kategori. Initialiser listen med NaNs og hold en teller for den siste prøven fra hver kategori Med gjennomsnittlig funksjon kan du få gjennomsnittet av alle målinger. Hvis du bare vil ha gjennomsnittet for gjeldende ramme og forrige ramme, kan du bare bety cat1 n1 cat1 n1 1 hvor cat1 er arraylisten fo r rammer fra kategori 1 og n1 er indeksen for den forrige rammen i cat1.If du vil ha et vektet glidende gjennomsnitt for en real-time implementering, opprett en gjennomsnittlig variabel for hver kategori, ring den av1, av2, etc og beregne av1 alpha av1 1 - alpha cat1 n1 1 hvor alfa er vekten tildelt forrige gjennomsnitt alpha 1 og cat1 n1 1 er den nye måling når en cat1-ramme kommer inn. ansvaret 26. mars 14 på 17 39. Gjennomsnittlig gjennomsnitt. Metode Gjennomsnittlig metode Glidende vindues standard Eksponentiell weighting. Sliding window Et lengdevindu Vindulengde beveger seg over inngangsdata langs hver kanal. For hver prøve som vinduet beveger seg, beregner blokken gjennomsnittet over dataene i vinduet. Eksponentiell vekting Blokken multipliserer prøvene med et sett av vekting faktorer Størrelsen på vektningsfaktorene reduseres eksponentielt ettersom datoenes alder øker, når aldri null For å beregne gjennomsnittet summerer algoritmen vektede data. Spesifiser vindelengde Flagg for å angi vindu lengden på standard av. Når du velger denne avmerkingsboksen, er lengden på skyvevinduet lik verdien du angir i Vinduelengde Når du fjerner dette avmerkingsboksen, er lengden på skyvevinduet uendelig I denne modusen beregner blokken gjennomsnittet av gjeldende utvalg og alle tidligere prøver i kanalen. Vindlengde lengde på glidevinduet 4 standard positivt skalar heltall. Vindlengden angir lengden på glidevinduet Denne parameteren vises når du velger kryssruten Angi vindulengde. Forgetting faktor Eksponentiell vektningsfaktor 0 9 standard positiv ekte skalar i området 0,1. Denne parameteren gjelder når du setter Metode til eksponentiell vekting En glemme faktor på 0 9 gir større vekt på de eldre dataene enn en glemsom faktor på 0 1 En glemme faktor på 1 0 indikerer uendelig minne Alle tidligere prøver blir gitt like vekt. Denne parameteren kan avstemmes Du kan endre verdien selv under simuleringen. Simulere ved hjelp av Type sim ulation å kjøre Code generering standard Tolket execution. Simulate modell ved hjelp av generert C kode Første gang du kjører en simulering, genererer Simulink C kode for blokken C-koden blir gjenbrukt for etterfølgende simuleringer, så lenge modellen ikke endres Dette alternativet krever ekstra oppstartstid, men gir raskere simuleringshastighet enn tolket execution. Simulate modell ved hjelp av MATLAB-tolk Dette alternativet forkorter oppstartstid, men har langsommere simuleringshastighet enn kodegenerering. Skjul vinduet Metode. I glidemetoden er utgangen for hver inngangseksempel den gjennomsnitt av den nåværende prøven og Len-1 forrige eksempler Len er lengden på vinduet For å beregne de første Len-1-utgangene, når vinduet ikke har nok data ennå, fyller algoritmen vinduet med nuller. For eksempel til beregne gjennomsnittet når den andre inngangs prøven kommer inn, fyller algoritmen vinduet med Len - 2 nuller Datavektoren, x er da de to datasamplene fulgt ved Len - 2 nuller. Når du ikke angir vinduets lengde, velger algoritmen en uendelig vinduslengde. I denne modusen er utgangen det bevegelige gjennomsnittet for gjeldende utvalg og alle de tidligere prøvene i kanalen. Eksponentiell vektingsmetode. Eksponentiell vektingsmetode, glidende gjennomsnitt beregnes rekursivt ved hjelp av disse formlene. N N N 1 N N N N N N N N N N N N Gjennomsnittlig Gjeldende N Eksempel N Gjeldende datainngangsprøve. x N 1 Flytende gjennomsnitt på forrige sample. Forgetting factor. w N Vektfaktor påført gjeldende dataprøve. 1 1 w N x N 1 Effekt av tidligere data i gjennomsnitt. For den første prøven, hvor N 1 velger algoritmen w N 1 For neste prøve blir vektningsfaktoren oppdatert og brukes til å beregne gjennomsnittet, i henhold til den rekursive ligningen Når alderen på dataene øker, reduseres størrelsen på vektningsfaktoren eksponentielt og når aldri null. Med andre ord, har de nyere data større innflytelse på nåværende gjennomsnitt enn de eldre dataene. Verdien av den glemme faktoren bestemmer Endringshastighet av vektningsfaktorene En glemsom faktor på 0 9 gir større vekt på de eldre dataene enn en glemme faktor på 0 1 En glemme faktor på 1 0 indikerer uendelig minne. Alle de tidligere eksemplene blir gitt like vekt. Velg ditt land. Moving Average. Method Gjennomsnittlig metode Glidende vindu standard Eksponentiell vekting. Glidebryter Et lengdevindu Vindulengden beveger seg over inngangsdata langs hver kanal. For hver prøve beveger vinduet seg av, og blokken beregner en verta over dataene i vinduet. Eksponentiell vekting Blokken multipliserer prøvene med et sett med vektningsfaktorer Størrelsen på vektningsfaktorene reduseres eksponentielt ettersom datoenes alder øker, når aldri null For å beregne gjennomsnittet summerer algoritmen vektet data. Spesifiser vindelengde Flagg for å angi vinduets lengde på standard av. Når du velger denne avmerkingsboksen, er lengden på skyvevinduet lik verdien du angir i Vindulengde Når du fjerner dette avmerkingsboksen, er lengden på skyvevinduet er uendelig I denne modusen beregner blokken gjennomsnittet av gjeldende utvalg og alle tidligere prøver i kanalen. Vindlengde lengde på glidevinduet 4 standard positivt skalar heltall. Vindlengden angir lengden på glidevinduet Denne parameteren vises når du velg Angi vindulengde avkryssingsfeltet. Forgettfaktor Eksponentiell vektfaktor 0 9 standard positiv ekte skalar i området 0,1. Denne parameteren gjelder når du du angir metode for eksponentiell vekting En glemme faktor på 0 9 gir større vekt på de eldre dataene enn en glemme faktor på 0 1 En glemsom faktor på 1 0 indikerer uendelig minne Alle tidligere prøver blir gitt like vekt. Denne parameteren kan avstemmes kan endre verdien selv under simuleringen. Simulere ved hjelp av Type simulering for å kjøre Code generering standard Tolket execution. Simulate modell ved hjelp av generert C-kode Første gang du kjører en simulering, genererer Simulink C-kode for blokken. C-koden blir gjenbrukt for senere simuleringer, så lenge modellen ikke endrer Dette alternativet krever ekstra oppstartstid, men gir raskere simuleringshastighet enn Tolket utførelse. Simulere modell ved hjelp av MATLAB-tolk Dette alternativet forkorter oppstartstid, men har langsommere simuleringshastighet enn kodegenerering. Skjul vinduet Metode. I glidervinduet, utgangen for hver inngangseksempel er gjennomsnittet av gjeldende prøve og Len-1 forrige prøve L en er lengden på vinduet For å beregne de første Len-1-utgangene, når vinduet ikke har nok data ennå, fyller algoritmen vinduet med nuller. For eksempel å beregne gjennomsnittet når den andre inntaksprøven kommer inn, algoritmen fyller vinduet med Len - 2 nuller Datavektoren, x er da de to dataprøven etterfulgt av Len - 2 nuller. Når du ikke angir vindulengden, velger algoritmen en uendelig vinduslengde. I denne modusen er utgangen det bevegelige gjennomsnittet for den nåværende prøven og alle de tidligere prøvene i kanalen. Eksponentiell vektingsmetode. I eksponentiell vektingsmetode beregnes det bevegelige gjennomsnittet rekursivt ved hjelp av disse formlene. w Nw N 1 1 N N 1 1 N N N 1 1 w N x Nx N Flytende gjennomsnitt på gjeldende sample. x N Gjeldende datainngang sample. x N 1 Flytende gjennomsnitt på forrige sample. Forgetting factor. w N Vektningsfaktor påført gjeldende dataprøve. 1 1 w N x N 1 Effekt av tidligere data i gjennomsnitt. For den første prøven, hvor N 1 velger algoritmen w N 1 For neste prøve blir vektningsfaktoren oppdatert og brukes til å beregne gjennomsnittet, i henhold til den rekursive ligningen Når alderen på dataene øker, reduseres størrelsen på vektningsfaktoren eksponentielt og når aldri null. Med andre ord, har de nyere data større innflytelse på nåværende gjennomsnitt enn de eldre dataene. Verdien av den glemme faktoren bestemmer Endringshastighet av vektningsfaktorene En glemsom faktor på 0 9 gir større vekt på de eldre dataene enn en glemme faktor på 0 1 En glemme faktor på 1 0 indikerer uendelig minne. Alle de tidligere eksemplene blir gitt like vekt. Velg ditt land .
No comments:
Post a Comment