Moving Average Filter with Matlab

목차

1. Moving Average Filter
1) 이론적 배경
2) 코드
3) 결과 그래프

본문내용

1) 이론적 배경
-데이터를 일정 시간동안을 포함하는 Window로 잘라서 평균을 내서 사용한다.
-이 평균은 어떤 시간 구간을 포함하느냐에 따라 달라지므로 Moving이 붙었다.
-평균을 사용하기 때문에 노이즈에 강하지만 각각의 Window의 중요도가 같기 때문에 Window 가 많아지면 지연이 일어난다.

3) 결과 그래프
결론 : Window의 사이즈가 클수록 그래프가 스무스 해진다 => 노이즈 제거에 효과적이다.
But, Window의 사이즈가 클수록 그래프의 위상변화가 커진다. 그러나 노이즈 제거에 포커스를 맞추면 Window의 위상변화를 감수하고 노이즈를 제거한 그래프를 얻는 것이 이득이다.

참고 자료

없음