Bewegender Mittlerer Block Im Simulink

Ich bin neu bei Simulink. Ich möchte den Durchschnitt der eingehenden Daten (die nach einigen Intervallen kommt) von einem Block zu tun. Zum Beispiel sind ununterbrochene gerahmte Daten von 42 Proben von einem Block entfernt. Zusammen mit den gerahmten Daten gibt es einen weiteren Ausgang (Tag), der besagt, dass diese Framesamples zu welcher Kategorie gehören. Tags sind Zahlen von 1-6. Die Ausgabe ist zufällig. Ich möchte die gleiche Kategorie Daten Durchschnitt. Wie der erste Frame ist von cat1, dann nach 4 Frames Kat1 Frame wieder kommt. Nun, wie sollte ich diesen neuen Rahmen mit dem vorherigen Ich möchte dies für alle Kategorien zu tun Durchschnitt. Bitte helfen Sie mir heraus in diesem. Eine schnelle und schmutzige Lösung wäre, eine Arraylist für jede Kategorie implementieren. Initialisieren Sie die Liste mit NaNs und halten Sie einen Zähler für die letzte Probe aus jeder Kategorie. Mit der Mittelfunktion können Sie den Mittelwert aller Messungen erhalten. Wenn Sie nur den Durchschnitt des aktuellen Rahmens und des vorherigen Rahmens wollen, können Sie einfach (cat1 (n1) cat1 (n11)) bedeuten, wobei cat1 der Arraylist für Frames aus der Kategorie 1 ist und n1 der Index des vorherigen Frames in cat1 ist . Wenn Sie einen gewichteten gleitenden Durchschnitt für eine Echtzeitimplementierung wünschen, erstellen Sie für jede Kategorie eine durchschnittliche Variable (nennen Sie sie av1, av2 usw.) und berechnen Sie av1 alphaav1 (1-alpha) cat1 (n11) (wobei alpha das Gewicht ist Bis zum vorherigen Durchschnitt (alphalt1) und cat1 (n11) ist die neue Messung), wenn ein cat1-Rahmen kommt. Wie kann ich messen einen Mittelwert eines kontinuierlichen Signals in Simulink Die Antwort auf diese Frage ist abhängig von Ihrer Schaltfrequenz oder Welligkeit Frequenz. Sie können die oben genannten Methoden verwenden, vorausgesetzt, Sie kennen die Frequenz der Welligkeit. Auch ein einfaches Tiefpassfilter könnte funktionieren. Aber wenn Sie mit variabler Schaltfrequenz (wie Hysterese Stromregelung) zu tun haben, dann benötigen Sie einen adaptiven Filter. Versuchen Sie, Keywords wie adaptive gleitenden Durchschnitt Filter und variable Frequenz zu suchen. Jafar Sadeghi middot Universität von Sistan und Baluchestan einfach integrieren sie durch 1s Block und dann dividieren durch Signal Zeit (Uhr) mit einem Divisionsblock. Documentation Moving Average Methode 8212 Mittelung Methode Schiebefenster (default) Exponential Gewichtung Schiebefenster 8212 Ein Fenster der Länge Fenster Länge bewegt sich über die Eingangsdaten entlang jedes Kanals. Für jeden Sample, den das Fenster verschiebt, berechnet der Block den Mittelwert über die Daten im Fenster. Exponentialgewichtung 8212 Der Block multipliziert die Proben mit einem Satz von Gewichtungsfaktoren. Die Größe der Gewichtungsfaktoren nimmt exponentiell ab, wenn das Alter der Daten ansteigt und niemals Null erreicht. Um den Durchschnitt zu berechnen, summiert der Algorithmus die gewichteten Daten. Fensterlänge angeben 8212 Flag zur Angabe der Fensterlänge auf (Standard) aus Wenn Sie dieses Kontrollkästchen aktivieren, entspricht die Länge des Schiebefensters dem Wert, den Sie in Fensterlänge angeben. Wenn Sie dieses Kontrollkästchen deaktivieren, ist die Länge des Schiebefensters unendlich. In diesem Modus berechnet der Block den Durchschnitt des aktuellen Samples und alle vorherigen Samples im Kanal. Fensterlänge 8212 Länge des Schiebefensters 4 (default) positive skalare Ganzzahl Die Fensterlänge gibt die Länge des Schiebefensters an. Dieser Parameter wird angezeigt, wenn Sie das Kontrollkästchen Fensterlänge angeben auswählen. Vergessender Faktor 8212 Exponentieller Gewichtungsfaktor 0,9 (Voreinstellung) positiver realer Skalar im Bereich (0,1 Dieser Parameter gilt, wenn Sie Methode auf Exponentielle Gewichtung setzen. Ein Vergessensfaktor von 0,9 gibt mehr Gewicht zu den älteren Daten als ein Vergessensfaktor von 0,1 Ein vergessener Faktor von 1.0 zeigt unendlichen Speicher an Alle vorherigen Samples erhalten ein gleiches Gewicht Dieser Parameter ist einstellbar und kann auch während der Simulation verändert werden Simulieren mit 8212 Simulationsart Codegenerierung Interpreted Simulation Modell mit dem erzeugten C-Code Simulink x00AE erzeugt beim erstmaligen Ausführen einer Simulation C-Code für den Baustein Der C-Code wird für nachfolgende Simulationen wiederverwendet, solange sich das Modell nicht ändert Simulationsgeschwindigkeit als interpretierte Ausführung Simulieren Sie Modell mit dem Interpreter MATLAB x00AE Diese Option verkürzt die Startzeit, hat aber eine langsamere Simulationsgeschwindigkeit als die Codegenerierung. Mehr über Algorithmen Schiebefenstermethode Bei der Schiebefenstermethode ist die Ausgabe für jede Eingangsabtastung der Durchschnitt der aktuellen Abtastung und der Len - 1 vorherigen Abtastwerte. Len ist die Länge des Fensters. Um die ersten Len - 1 - Ausgänge zu berechnen, füllt der Algorithmus das Fenster mit Nullen aus, wenn das Fenster noch nicht genügend Daten enthält. Als Beispiel, um den Durchschnitt zu berechnen, wenn die zweite Eingangsabtastung kommt, füllt der Algorithmus das Fenster mit Len-2 Nullen. Der Datenvektor, x. Sind dann die beiden Datenabtastungen, gefolgt von Len-2 Nullen. Wenn Sie die SpecifyWindowLength - Eigenschaft auf false festlegen. Wählt der Algorithmus eine unendliche Fensterlänge. In diesem Modus ist die Ausgabe der gleitende Durchschnitt des aktuellen Samples und alle vorhergehenden Samples im Kanal. Exponentielles Gewichtungsverfahren Bei dem exponentiellen Gewichtungsverfahren wird der gleitende Durchschnitt rekursiv unter Verwendung dieser Formeln berechnet: w N. x03BB x03BB w N x2212 1. x03BB 1. x x00AF N. x03BB (1 x2212 1W N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB (1 w N. x03BB) x N x x00AF N. x03BB 8212 Bewegender Mittelwert beim aktuellen Abtastwert x N 8212 aktueller Dateneingabemuster x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Bewegender Mittelwert beim vorhergehenden Abtastwert 955 8212 Vergößerungsfaktor w N. x03BB 8212 Gewichtungsfaktor für den aktuellen Datenabtastwert (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Auswirkung der vorherigen Daten auf den Mittelwert Für den ersten Abtastwert mit N 1 wählt der Algorithmus w N. x03BB 1. Für die nächste Probe wird der Gewichtungsfaktor aktualisiert und zur Berechnung des Mittelwertes gemäß der rekursiven Gleichung verwendet. Wenn das Alter der Daten zunimmt, nimmt die Größe des Gewichtungsfaktors exponentiell ab und erreicht niemals Null. Mit anderen Worten, die jüngsten Daten haben mehr Einfluss auf den aktuellen Durchschnitt als die älteren Daten. Der Wert des Vergessensfaktors bestimmt die Änderungsgeschwindigkeit der Gewichtungsfaktoren. Ein Vergessensfaktor von 0,9 verleiht den älteren Daten mehr Gewicht als ein Vergessensfaktor von 0,1. Ein Vergessensfaktor von 1,0 zeigt unendlichen Speicher an. Alle vorhergehenden Proben erhalten ein gleiches Gewicht. Systemobjekte Wählen Sie Ihr Land aus