Creato il Mercoledì 8 Ottobre 2008 20:04 Ultimo aggiornamento il Giovedi, 14 marzo 2013 01:29 Scritto da Batuhan Osmanoglu Hits: 41398 Media mobile in MATLAB Spesso mi ritrovo bisogno di una media dei dati devo ridurre il rumore un po ' po. Ho scritto funzioni paio di fare esattamente quello che voglio, ma matlabs costruiti in funzione di filtro funziona piuttosto buona. scrivere qui Ill circa 1D e 2D media dei dati. Filtro 1D può essere realizzato utilizzando la funzione di filtro. La funzione di filtro richiede almeno tre parametri di ingresso: il coefficiente numeratore per il filtro (b), il coefficiente denominatore del filtro (a), ei dati (X) naturalmente. Un filtro media mobile può essere definito semplicemente: Per i dati 2D possiamo usare la funzione filtro2 Matlabs. Per ulteriori informazioni su come funziona il filtro, è possibile digitare: Ecco una implementazione veloce e sporco di un 16 da 16 spostando filtro a media. Per prima cosa dobbiamo definire il filtro. Dal momento che tutto quello che vogliamo è uguale contributo di tutti i vicini possiamo semplicemente usare la funzione di quelli. Dividiamo tutto con 256 (1616), in quanto noi non vogliamo cambiare il livello generale (ampiezza) del segnale. Per applicare il filtro possiamo semplicemente dire quanto segue Di seguito sono riportati i risultati della fase di un interferogramma SAR. In questo caso Range è in asse Y e Azimuth è mappato sull'asse X. Il filtro è stato di 4 pixel di larghezza in zona e 16 pixel di larghezza in Azimuth. Moving Filter Media (filtro MA) Caricamento in corso. Il filtro media mobile è un semplice filtro passa-basso FIR (Finite Impulse Response) comunemente usato per lisciare una serie di campionati datasignal. Prende M campioni di ingresso alla volta e prendere la media di questi M-campioni e produce un singolo punto di uscita. Si tratta di una struttura molto semplice LPF (Filtro passa basso), che viene portata di mano per gli scienziati e gli ingegneri di filtrare componente rumoroso indesiderati dai dati previsti. Come la lunghezza del filtro aumenta (il parametro M) la scorrevolezza degli aumenti di uscita, mentre le transizioni taglienti nei dati sono fatte sempre più smussato. Questo implica che il filtro ha un'eccellente risposta nel dominio del tempo, ma una risposta in frequenza scarsa. Il filtro MA svolgere tre funzioni importanti: 1) Ci vogliono punti di ingresso M, calcola la media di questi M-points e produce un unico punto di uscita 2) A causa delle computationcalculations coinvolti. il filtro introduce una quantità definita di ritardo 3) Il filtro agisce come un filtro passa basso (con scarsa risposta nel dominio di frequenza e una buona risposta nel dominio del tempo). Codice Matlab: A seguito di codice MATLAB simula la risposta nel dominio del tempo di un M-punto mobile filtro media e traccia anche la risposta in frequenza per varie lunghezze di filtro. Time Domain Risposta: Al primo trama, abbiamo l'ingresso che sta succedendo nel filtro media mobile. L'ingresso è rumoroso e l'obiettivo è di ridurre il rumore. La figura seguente è la risposta di uscita di un punto 3 Moving Average filtro. Si può dedurre dalla figura che il 3 punti Moving filtro media non ha fatto molto a filtrare il rumore. Aumentiamo i rubinetti filtro a 51 punti e possiamo vedere che il rumore in uscita è ridotta molto, che è rappresentato nella figura seguente. Aumentiamo i rubinetti ulteriormente a 101 e 501 e si può osservare che, anche-se il rumore è quasi zero, le transizioni siano smussati su drasticamente (osservare il pendio sulla lati del segnale e confrontarle con la transizione muro ideale il nostro ingresso). Risposta in frequenza: Dalla risposta in frequenza si può affermare che il roll-off è molto lento e l'attenuazione banda di arresto non è buona. Tenuto conto di questa banda di attenuazione di arresto, in modo chiaro, il filtro media mobile non può separare una banda di frequenze da un'altra. Come sappiamo che una buona prestazione nei risultati dominio del tempo in scarso rendimento nel dominio della frequenza, e viceversa. In breve, la media mobile è un eccezionale buon filtro smoothing (l'azione nel dominio del tempo), ma un filtro passa-basso eccezionalmente avverse (l'azione nel dominio della frequenza) Link esterni: Libri consigliati: SidebarMoving Funzione primaria media resultmovingmean (dati , finestra, fioca, opzione) calcola una media mobile centrata dei dati di matrice dati utilizzando una dimensione della finestra specificata nella finestra nella dimensione fioca, utilizzando l'algoritmo specificato in opzione. Dim e l'opzione sono ingressi opzionali e sarà di default 1. Dim e opzionali ingressi opzionali possono essere saltati del tutto o si può sostituire con un. Per esempio movingmean (dati, finestra) darà gli stessi risultati come movingmean (dati, finestra, 1,1) o movingmean (dati, la finestra ,, 1). Ingresso dimensione della matrice dei dati e la dimensione è limitata solo dalla dimensione massima della matrice per la piattaforma. Finestra deve essere un numero intero e deve essere dispari. Se la finestra è anche in questo caso viene arrotondato al successivo numero più basso dispari. Funzione calcola la media mobile incorpora un punto centrale e (finestra-1) 2 elementi prima e dopo nella dimensione specificata. Ai bordi della matrice il numero di elementi prima o dopo vengono ridotti in modo che la dimensione effettiva finestra è inferiore alla finestra specificata. La funzione viene suddiviso in due parti, un algoritmo 1d-2d e un algoritmo 3d. Questo è stato fatto per ottimizzare la velocità soluzione, soprattutto in matrici più piccole (cioè 1000 x 1). Inoltre, diversi algoritmi differenti al problema 1D-2D e 3D sono forniti come in alcuni casi, l'algoritmo di default non è il più veloce. Questo accade in genere quando la matrice è molto ampia (cioè 100 x 100000 o 10 x 1000 x 1000) e la media mobile si sta calcolato nella dimensione più corta. La dimensione in cui l'algoritmo predefinito è più lenta dipenderà dal computer. MATLAB 7.8 (R2009a) tag per questo file il login per etichettare i file. Effettua il login per aggiungere un commento o valutazione. Commenti e voti (8) Le offerte funzione con le estremità di clipping la finale o portano parte della finestra e la transizione a un iniziale o finale media mobile invece di uno centrato. Per andare con l'esempio che ha dato nel tuo commento, se la dimensione della finestra è di 3 poi in un centro di 1 i dati di medie funzione ai punti 1 e 2 in un centro di 2 punti 1, 2, e 3 sono in media in un centro di 9 punti 8, 9, e 10 sono in media e in un centro di 10 (lascia supporre il vettore dispone di 10 voci) i punti 9 e 10 sono in media. Come gestisce movingmean con le estremità fa iniziare con una dimensione della finestra che comprende solo punto 1 a 1, poi 3 punti al punto 2, quindi aumentando di dimensioni della finestra fino a quando le dimensioni della finestra è quella specificata nella funzione di ingresso Grazie. Nizza e semplice. Grazie. Buon lavoro Molto utile, come ha detto Stephan Wolf. Proprio quello che mi è stato lookin per. media mobile centrata in grado di lavorare in una trama su tutta la larghezza, senza dover cercare dimensione di finestra del filtro e spostando l'inizio. Grande Accelerare il ritmo di MathWorks di ingegneria e scienza è leader nello sviluppo di software per il calcolo matematico per ingegneri e scienziati.
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