Je suis nouveau à Simulink. Je veux faire la moyenne des données entrantes (qui vient après quelques intervalles) d'un bloc. Par exemple, les données encadrées continues de 42 échantillons sont sorties d'un bloc. Avec les données encadrées il ya une autre sortie (étiquette) qui indique que ces framesamples appartiennent à quelle catégorie. Les balises sont des numéros de 1-6. La sortie est aléatoire. Je veux faire la moyenne des mêmes données de catégorie. Comme le premier cadre est de cat1, puis après 4 cadres frame cat1 vient à nouveau. Maintenant, comment devrais-je la moyenne de cette nouvelle image avec la précédente, je veux faire cela pour toutes les catégories. S'il vous plaît, aidez-moi dans ce. Une solution rapide et sale serait de mettre en œuvre un arrayliste pour chaque catégorie. Initialisez la liste avec NaNs et conservez un compteur pour le dernier échantillon de chaque catégorie. En utilisant la fonction moyenne, vous pouvez obtenir la moyenne de toutes les mesures. Si vous voulez simplement la moyenne de la trame actuelle et précédente, vous pouvez simplement faire la moyenne (cat1 (n1) cat1 (n11)) où cat1 est le arrayliste pour les cadres de la catégorie 1 et n1 est l'index de la trame précédente dans cat1 . Si vous voulez une moyenne mobile pondérée pour une implémentation en temps réel, créez une variable moyenne pour chaque catégorie (appelée av1, av2, etc.) et comptez av1 alphaav1 (1-alpha) cat1 (n11) (où alpha est le poids assigné À la moyenne précédente (alphalt1) et cat1 (n11) est la nouvelle mesure) chaque fois qu'un cadre cat1 entre en jeu. Réponse Mar 26 14 à 17: 39Appendice D: La moyenne mobile pondérée de Introduction à Simulink avec des applications d'ingénierie, deuxième édition Cette annexe décrit le bloc de moyenne mobile pondérée qui n'est plus utilisé dans la dernière révision de Simulink. Il a été remplacé par le bloc de filtre numérique FIR décrit dans la bibliothèque de blocs discrets, chapitre 5. Il est présenté ici comme une introduction à la notion de moyenne mobile et pour le bénéfice des lecteurs qui travaillent avec les versions précédentes de la Simulink paquet. D.1 Bloc de moyenne mobile pondérée La moyenne mobile pondérée bloque les échantillons et contient les N entrées les plus récentes, multiplie chaque entrée par une valeur spécifiée (donnée par le paramètre Poids) et les empile dans un vecteur. Ce bloc prend en charge les modes mono-sortie simple entrée (SISO) et mono-entrée multi-sorties (SIMO). Pour une discussion détaillée, veuillez consulter le menu Aide de ce bloc. La discussion qui suit nous aidera à comprendre la signification d'une moyenne mobile pondérée. Supposons que les tensions affichées par un instrument électronique dans une période de 5 jours, du lundi au vendredi, étaient 23,5, 24,2, 24,0, 23,9 et 24,1 volts respectivement. La moyenne de ces cinq lectures est maintenant, supposons que le lundi suivant la lecture a été trouvée pour être 24.2 volts. Ensuite, la nouvelle moyenne de 5 jours basée sur les cinq derniers jours, du mardi au lundi est Nous observons que la moyenne de 5 jours a changé de 23,94 à 24,08 volts. En d'autres termes, la moyenne est passée de 23,94 à 24,08 volts. Par conséquent, le nom de la moyenne mobile. Cependant, une moyenne mobile plus significative peut être obtenue. ADC Convertisseur analogique / numérique AGC Commande de gain automatique AWGN Additif Blanc Bruit gaussien BER Taux d'erreur des bits BLAST Bell Labs Espace-temps en couches BPSK Changement de phase binaire BSC. Annexe 8.5 Modèle de notation d'un RFI Domaines d'intérêt Il est recommandé d'utiliser une combinaison de pointage et de système de pondération. Ceci est idéal pour évaluer les différentes zones de la RFI. La valeur la plus représentative (MRV) Parfois, un certain nombre de mesures de la même entité sont effectuées, éventuellement à des moments différents. Cela conduit à la question: quelle valeur pourrait être choisie comme étant. 6.6 SYSTÈMES MIMO Le gain de diversité réalisable avec des systèmes à antennes multiples peut être obtenu également avec un système MISO ou SIMO. La caractéristique unique des systèmes MIMO réels est leur capacité de. Cet appendice est une brève introduction au contrôleur proportionnel-intégral-dérivé, brièvement connu sous le nom de PID. Les composants et les fonctions d'un PID typique sont décrits, et deux exemples sont.
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