Glidande medelvärde matlab filter

Skapat onsdagen den 08 oktober 2008 20 04 Senast uppdaterad den 14 mars 2013 01 29 Skriven av Batuhan Osmanoglu Hits 41552.Moving Average I Matlab. Ofta finner jag mig själv i behov av att medelvärda data som jag måste minska bullret lite Jag skrev några funktioner för att göra exakt vad jag vill, men matlabs inbyggda filterfunktion fungerar också bra Här skriver jag om 1D - och 2D-medelvärdesdata.1D-filteret kan realiseras med hjälp av filterfunktionen Filterfunktionen kräver åtminstone tre ingångsparametrar täljarkoefficienten för filtret b, nämnarkoefficienten för filtret a och data X givetvis. Ett löpande medelfilter kan enkelt definieras. För 2D-data kan vi använda Matlab s filter2-funktionen För mer information om hur filtret fungerar kan du skriva. Det här är en snabb och smutsig implementering av ett 16 med 16 glidande medelfilter. Först måste vi definiera filtret Eftersom allt vi vill ha är lika stort bidrag från alla grannar kan vi bara använda de roliga Ction Vi delar allt med 256 16 16 eftersom vi inte vill ändra signalens generella nivå amplitude. För att applicera filtret kan vi helt enkelt säga följande. När är resultaten för fas av ett SAR-interferogram I detta fall är Range i Y-axeln och Azimuth är mappad på X-axeln Filtret var 4 pixlar bred i Räckvidd och 16 pixlar bred i Azimuth. Moving Average Function. result rörlig data, fönster, dim, alternativ beräknar ett centrerat glidande medelvärde av datamatrisdata med ett fönster storlek som anges i fönstret i dim dimension, med den algoritm som anges i alternativet Dim och alternativet är valfria ingångar och kommer som standard till 1.Dim och alternativet valfria ingångar kan hoppas över helt eller kan ersättas med en Till exempel rörlig data kommer fönstret att ge samma resultat som movingmean data, fönster, 1,1 eller movingmean data, fönster, 1.Inmatningsmatrisstorlek och dimension begränsas endast av den maximala matrisstorleken för din plattform. Fönstret måste vara ett heltal och ska vara udda Om fönstret är jämnt sedan Det avrundas till nästa nedre udda tal. Funktionen beräknar det glidande medlet som innehåller en mittpunkt och ett fönster-1 2 element före och efter i den angivna dimensionen. Vid kanterna av matrisen reduceras antalet element före eller efter så att Den faktiska fönsterstorleken är mindre än det angivna fönstret. Funktionen är uppdelad i två delar, en 1d-2d-algoritm och en 3d-algoritm. Detta gjordes för att optimera lösningshastigheten, speciellt i mindre matriser i e.1000 x 1 Vidare, flera olika algoritmer till 1d-2d och 3d-problemet tillhandahålls som i vissa fall är standardalgoritmen inte den snabbaste Detta sker vanligen när matrisen är väldigt bred, dvs 100 x 100000 eller 10 x 1000 x 1000 och det rörliga genomsnittet beräknas i Kortare dimension Den storlek där standardalgoritmen är långsammare beror på datorn. MATLAB 7 8 R2009a. Tags för denna fil Vänligen logga in för att tagga filer. Vänligen logga in för att lägga till en kommentar eller betyg och betyg 8. Funktionen handlar med ändarna genom att klippa fönstrets bakre eller ledande del och övergå till ett ledande eller efterföljande glidande medel istället för en centrerad en För att gå med exemplet som du gav i din kommentar om fönstergränsen är 3, då i mitten av 1 funktionen Medelvärdena data från punkterna 1 och 2 i mitten av 2 punkterna 1, 2 och 3 är i medelvärdet på 9 punkter 8, 9 och 10 i medelvärde och vid ett centrum av 10 kan antas att vektorn har 10 inmatningspunkter 9 Och 10 är i genomsnitt. Hur går det med att hantera ändarna Börjar det med en fönsterstorlek som endast omfattar punkt 1 vid 1, sedan 3 poäng vid punkt 2, och ökar sedan i fönsterstorlek tills fönsterstorleken är den som anges i funktionstangenten Tack. Nycket och enkelt tack. Bra jobb Mycket användbart som Stephan Wolf sa. Bara vad jag letade efter centrerat glidande medelvärde som kan arbeta i en plot över hela bredden utan att behöva leta efter filterets storlek och flytta början Great. Accelerating tempo engineerin G och science. MathWorks är den ledande utvecklaren av matematisk databehandling för ingenjörer och scientists. Moving Average Filter MA filter. Loading Det rörliga genomsnittliga filtret är ett enkelt Low Pass FIR Finite Impulse Response-filter som vanligtvis används för att utjämna en rad samplad datasignal Tar M prover av ingång i taget och tar medeltalet av de M-proverna och producerar en enda utgångspunkt. Det är en mycket enkel LPF Low Pass Filter-struktur som kommer till nytta för forskare och ingenjörer att filtrera oönskade bullriga komponenter från de avsedda data. Eftersom filterlängden ökar parametern M ökar utjämnets jämnhet, medan de skarpa övergångarna i data görs alltmer stupade. Detta innebär att detta filter har utmärkt tidsdomänsvar men ett dåligt frekvenssvar. MA-filtret utför tre viktiga funktioner. 1 Det tar M-ingångspunkter, beräknar medelvärdet av de M-punkterna och producerar en enda utgångspunkt 2 På grund av beräkningsberäkningarna Involverade filtret introducerar en bestämd mängd fördröjning 3 Filtret fungerar som ett lågpassfilter med dåligt frekvensdomänsvar och ett bra domänrespons. Matlab-kod. Följande matlab-kod simulerar tidsdomänsvaret för ett M-punkts rörande medelfilter och Plottar också frekvenssvaret för olika filterlängder. Tid Domänrespons. Inmatning till MA-filter.3-punkts MA-filterutgång. Inmatning till Flyttande medelfilter. Response av 3 poäng Flyttande medelfilter.51-punkts MA-filterutgång.101-punkt MA filter output. Response av 51-punkts Flyttande medelfilter. Response av 101-punkts Flyttande medelfilter.501-punkts MA filter output. Response of 501 point Flyttande medelfilter. On den första tomten har vi ingången som går in Det glidande medelfiltret Inmatningen är bullrigt och vårt mål är att minska bruset Nästa bild är utgångsvaret för ett 3-punkts rörligt medelfilter Det kan härledas från figuren att 3-punkts rörande medelfilter inte har gjort mycket i filter Sätter ut bruset Vi ökar filterkranarna till 51-punkter och vi kan se att bruset i utmatningen har minskat mycket, vilket avbildas i nästa bild. Frequency Response of Moving Average Filters av olika längder. Vi ökar tapparna ytterligare Till 101 och 501 och vi kan observera att även om bullret är nästan noll övergår övergångarna drastiskt och observerar lutningen på vardera sidan av signalen och jämför dem med den ideala tegelväggsövergången i vårt input. Frequency Response. Från frekvenssvaret kan det hävdas att avrullningen är väldigt långsam och stoppbanddämpningen inte är bra. Med tanke på detta stoppbanddämpning kan det glidande medelfiltret tydligt inte separera ett frekvensband från en annan. Som vi vet att en bra prestanda i tidsdomänen resulterar i dålig prestanda i frekvensdomänen och vice versa Kort sagt är det rörliga genomsnittet ett exceptionellt bra utjämningsfilter åtgärden i tidsdomänen, men ett utomordentligt dåligt lågt - pass filtrera åtgärden i frekvensdomänen. Externa länkar. Rekommenderade bokar. Primär sidofält.