五點滑動平均法平滑處理
通過數據采集系統采樣得到的振動信號數據往往疊加有不規則的隨機干擾信號。由于隨機干擾信號的頻帶較寬，有時高頻成分所占比例還很大，是的采集到的數據繪成的振動曲線上呈現許多毛刺，為了消除干擾信號的影響，提高振動曲線的光滑度，常常需要對采樣數據進行平滑處理。利用最小二乘法原理對離散數據進行線性平滑的方法稱為直線滑動平均法。
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2018-12-21 15:28 上傳
MATLAB源程序如下:
- function y = mean5( x,n )
- %五點滑動平均分法平滑處理
- % 輸入
- % x 待平滑信號
- % n 平滑次數
- % 輸出
- % y 平滑后信號
- %exanple:
- % N = 1000;
- % t=0:0.1:(N-1)*0.1;
- % x = 5*sin(t);
- % a = rand(1,1000)*0.5;
- % y = x+a;
- % subplot(311)
- % plot(t,x);
- % legend('原始信號')
- % subplot(312)
- % plot(t,y)
- % legend('加入噪聲信號')
- % z = mean5(y,10);
- % subplot(313)
- % plot(t,z)
- % legend('平滑處理后信號')
- L = length(x);%信號長度
- a = x;
- for k = 1:n
- b(1) = (3*a(1)+2*a(2)+a(3)-a(4))/5;
- b(2) = (4*a(1)+3*a(2)+2*a(3)+a(4))/10;
- for j = 3:L-2
- b(j) = mean(a(j-2:j+2));
- end
- b(L-1) = (a(L-3)+2*a(L-2)+3*a(L-1)+4*a(L))/10;
- b(L) = (-a(L-3)+a(L-2)+2*a(L-1)+3*a(L))/5;
- a = b;
- end
- y = a';
- end
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2018-12-21 15:30 上傳
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