Przenoszenie średnia filtr projekt matlab

Odpowiedź częstotliwościowa filtra działającej średniej Odpowiedź częstotliwościowa układu LTI to DTFT odpowiedzi impulsu, Odpowiedź impulsowa średniej ruchomej L wynosi Od filtra średniej ruchomej jest FIR, odpowiedź częstotliwościowa zmniejsza się do skończonej sumy może użyć bardzo użytecznej tożsamości, aby napisać odpowiedź częstotliwościową, tak jak wtedy, gdy zostawiliśmy ae minus jomega. N 0, i M L minus 1. Możemy być zainteresowani wielkością tej funkcji, aby określić, które częstotliwości przechodzą przez filtr, a które są tłumione. Poniżej znajduje się wykres wielkości tej funkcji dla L 4 (czerwony), 8 (zielony) i 16 (niebieski). Oś pozioma zawiera się w zakresie od zera do pi radianów na próbkę. Należy zauważyć, że we wszystkich trzech przypadkach charakterystyka częstotliwościowa ma charakter dolnoprzepustowy. Stały komponent (częstotliwość zerowa) na wejściu przechodzi przez filtr nieskorygowany. Niektóre wyższe częstotliwości, takie jak pi 2, są całkowicie eliminowane przez filtr. Jeśli jednak chodzi o zaprojektowanie filtra dolnoprzepustowego, to nie zrobiliśmy tego zbyt dobrze. Niektóre z wyższych częstotliwości są tłumione tylko o współczynnik około 110 (dla średniej ruchomej 16 punktów) lub 13 (dla czteropunktowej średniej ruchomej). Możemy zrobić o wiele lepiej. Powyższy wykres został utworzony przez następujący kod Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-iomega4)). (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)). (1-exp (-iomega)) wykres (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) oś (0, pi, 0, 1) Kopia praw autorskich 2000- - University of California, Berkeley Utworzono w środę, 08 października 2008 20:04 Ostatnia aktualizacja w czwartek, 14 marca 2017 01:29 Wpisany przez Batuhan Osmanoglu Wyświetleń: 41409 Średnia ruchoma w Matlab Często potrzebuję uśredniania danych, które muszę trochę zredukować. Napisałem kilka funkcji, aby zrobić dokładnie to, co chcę, ale matlabs wbudowany w funkcję filtru działa również całkiem dobrze. Tutaj piszę o uśrednianiu danych 1D i 2D. Filtr 1D może być realizowany za pomocą funkcji filtra. Funkcja filtra wymaga co najmniej trzech parametrów wejściowych: współczynnika licznika dla filtra (b), współczynnika mianownika dla filtra (a) i danych (X) oczywiście. Filtr średniej bieżącej można zdefiniować po prostu przez: Dla danych 2D możemy użyć funkcji filtra Matlabs2. Aby uzyskać więcej informacji na temat działania filtru, możesz wpisać: Oto szybka i brudna implementacja filtra 16 x 16 zmiennych ruchomych. Najpierw musimy zdefiniować filtr. Ponieważ wszystko, czego chcemy, to równy wkład wszystkich sąsiadów, możemy po prostu użyć tej funkcji. Dzielimy wszystko za pomocą 256 (1616), ponieważ nie chcemy zmieniać ogólnego poziomu (amplitudy) sygnału. Aby zastosować filtr, możemy po prostu powiedzieć: Poniżej znajdują się wyniki dla fazy interferogramu SAR. W tym przypadku zakres jest w osi Y, a azymut jest odwzorowany na osi X. Filtr miał szerokość 4 pikseli w zakresie i szerokość 16 pikseli w azymucie. Wykonywanie funkcji średniej wyniku ruchomego (dane, okno, dim, opcja) oblicza wyśrodkowaną średnią ruchomą danych macierzy danych przy użyciu rozmiaru okna określonego w oknie w wymiarze dim, przy użyciu algorytm określony w opcji. Dim i opcja są opcjonalnymi wejściami i będą domyślnie ustawione na 1. Dim a opcja opcjonalne wejścia mogą być całkowicie pominięte lub mogą być zastąpione przez a. Na przykład movemean (data, window) da takie same wyniki jak movemean (data, window, 1,1) lub movingmean (data, okno, 1). Rozmiar i wymiar macierzy danych wejściowych jest ograniczony tylko przez maksymalny rozmiar macierzy dla platformy użytkownika. Okno musi być liczbą całkowitą i powinno być nieparzyste. Jeśli okno jest równe, jest zaokrąglane w dół do następnej niższej liczby nieparzystej. Funkcja oblicza średnią ruchomą zawierającą punkt środkowy i (okno-1) 2 elementy przed i po w określonym wymiarze. Na krawędziach macierzy liczba elementów przed lub po jest zmniejszana, aby rzeczywisty rozmiar okna był mniejszy niż określone okno. Funkcja podzielona jest na dwie części, algorytm 1d-2d i algorytm 3d. Dokonano tego w celu optymalizacji szybkości rozwiązania, zwłaszcza w mniejszych macierzach (to jest 1000 x 1). Ponadto zapewniono kilka różnych algorytmów problemów 1d-2d i 3d, ponieważ w niektórych przypadkach domyślny algorytm nie jest najszybszy. Zwykle dzieje się tak, gdy matryca jest bardzo szeroka (tj. 100 x 100000 lub 10 x 1000 x 1000), a średnia ruchoma jest obliczana w krótszym wymiarze. Rozmiar, w którym domyślny algorytm jest wolniejszy, zależy od komputera. MATLAB 7.8 (R2009a) Tagi dla tego pliku Proszę się zalogować, aby otagować pliki. Zaloguj się, aby dodać komentarz lub ocenę. Komentarze i oceny (8) Funkcja zajmuje się końcami poprzez przycięcie końcowej lub wiodącej części okna i przejście do początkowej lub końcowej średniej ruchomej zamiast wyśrodkowanej. Aby przejść do przykładu podanego w komentarzu, jeśli rozmiar okna wynosi 3, to w środku 1 funkcja średnie dane z punktów 1 i 2 w środku 2 punktów 1, 2 i 3 są uśredniane w centrum 9 punkty 8, 9 i 10 są uśredniane iw centrum 10 (pozwala przypuszczać, że wektor ma 10 wpisów) punkty 9 i 10 są uśredniane. W jaki sposób movemean radzi sobie z końcami Czy zaczyna się od rozmiaru okna obejmującego tylko punkt 1 w punkcie 1, a następnie 3 punkty w punkcie 2, a następnie zwiększający rozmiar okna, aż do rozmiaru okna określonego w funkcji wejściowej Dzięki. Ładne i proste. Dziękuję Ci. Dobra robota Bardzo przydatne, jak powiedział Stephan Wolf. Właśnie tego szukałem. Wyśrodkowana średnia ruchoma, która może pracować na wykresie na całej szerokości, bez konieczności szukania rozmiaru okna filtru i przesuwania początku. Wielki Przyspieszenie tempa inżynierii i nauki MathWorks jest wiodącym twórcą oprogramowania obliczeniowego dla inżynierów i naukowców.