Criado em quarta-feira, 08 de outubro de 2008 20 04 Atualizado em quinta-feira, 14 de março de 2017 01 29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Acessos 41582.Moving Média Em Matlab. Em média, encontro-me na necessidade de calcular a média dos dados que tenho para reduzir o ruído um pouco Eu escrevi funções de casal para fazer exatamente o que eu quero, mas matlab s construído em função de filtro funciona muito bem também Aqui eu vou escrever sobre 1D e 2D média de dados.1D filtro pode ser realizado usando a função de filtro A função de filtro requer pelo menos Três parâmetros de entrada o coeficiente de numerador para o filtro b, o coeficiente de denominador para o filtro a, e os dados X naturalmente. Um filtro de média de corrida pode ser definido simplesmente por. Para dados 2D podemos usar a função filter2 de Matlab s Para mais informações Sobre como o filtro funciona, você pode digitar. Aqui está uma implementação rápida e suja de um filtro de 16 por 16 média móvel Primeiro precisamos definir o filtro Uma vez que todos nós queremos é a contribuição igual de todos os vizinhos, podemos apenas usar os ones diversão Ction Nós dividimos tudo com 256 16 16 uma vez que don t quer alterar a amplitude de nível geral do sinal. Para aplicar o filtro podemos simplesmente dizer o seguinte. Below são os resultados para a fase de um interferograma SAR Neste caso Range está em O eixo Y eo Azimuth são mapeados no eixo X O filtro foi 4 pixels de largura em Gama e 16 pixels de largura em Azimute. Resposta de Frequência do Filtro de Média Corrente. A resposta de freqüência de um sistema LTI é a DTFT da resposta de impulso. De uma média móvel L-média é. Dado que o filtro de média móvel é FIR, a resposta de frequência reduz-se à soma finita. Podemos usar a identidade muito útil para escrever a resposta de frequência como. ML 1 Podemos estar interessados na magnitude desta função para determinar quais freqüências passam pelo filtro sem atenuação e quais são atenuadas Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 vermelho, 8 verde e 16 azul A horizontal Faixas de eixos De zero a radianos por amostra. Observe que, em todos os três casos, a resposta de freqüência tem uma característica de passa-baixa Uma freqüência constante de componente constante na entrada passa através do filtro desatenuada Certas freqüências mais altas, como 2, são completamente eliminadas pelo filtro No entanto, Se a intenção era projetar um filtro de passagem baixa, então não fizemos muito bem Algumas das freqüências mais altas são atenuadas somente por um fator de aproximadamente 10 para a média móvel de 16 pontos ou 1 3 para a média móvel de quatro pontos Eu posso fazer Muito melhor do que isso. O enredo acima foi criado pelo seguinte código de Matlab: 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp - i omega H8 1 8 exp-omega 8 1 exp - i omega H16 1 16 1-exp - i omega 16 1-exp - i omega trama omega, abs H4 abs H8 abs H16 eixo 0, pi, 0, 1.Copyright 2000 - Universidade da Califórnia, Berkeley. Moving Função Média. result movingmean data, window, dim, opção calcula uma média móvel centrada dos dados da matriz de dados usando um tamanho de janela sp Ecified na janela na dimensão dim, usando o algoritmo especificado na opção Dim e opção são entradas opcionais e será padrão para 1.Dim e opcionais entradas opcionais podem ser ignorados completamente ou pode ser substituído por um Por exemplo movingmean dados, janela dará o mesmo Resultados como dados movingmean, janela, 1,1 ou movingmean dados, janela, 1. Tamanho da matriz de dados de entrada e dimensão é limitada apenas pelo tamanho máximo da matriz para a plataforma Você deve ser um número inteiro e deve ser estranho Se a janela é mesmo então É arredondado para baixo para o próximo número impar mais baixo. Função calcula a média móvel incorporando um ponto central e janela-1 2 elementos antes e depois na dimensão especificada Nas bordas da matriz o número de elementos antes ou depois são reduzidos de modo que O tamanho real da janela é menor do que a janela especificada. A função é dividida em duas partes, um algoritmo 1d-2d e um algoritmo 3d Isso foi feito para otimizar a velocidade da solução, especialmente em matrizes menores i e.1000 x 1 Além disso, sev Eral diferentes algoritmos para o problema 1d-2d e 3d são fornecidos como em certos casos o algoritmo padrão não é o mais rápido Isso normalmente acontece quando a matriz é muito grande ou seja, 100 x 100000 ou 10 x 1000 x 1000 ea média móvel está sendo computada Na dimensão mais curta O tamanho onde o algoritmo padrão é mais lento dependerá do computador. MATLAB 7 8 R2009a. Tags para este arquivo Por favor, faça o login para marcar arquivos. Por favor, faça o login para adicionar um comentário ou avaliações e avaliações 8. A função trata de fins Por clipping a parte de arrasto ou líder da janela e transição para uma média móvel à esquerda ou à direita ao invés de um centrado Para ir com o exemplo que você deu em seu comentário se o tamanho da janela é 3, em seguida, no centro de 1 a função de dados médias A partir dos pontos 1 e 2 num centro de 2 pontos 1, 2 e 3 são médias num centro de 9 pontos 8, 9 e 10 são médias e num centro de 10 permite assumir que o vector tem 10 entradas pontos 9 e 10 São médias. Lidar com as extremidades Começa com um tamanho de janela que abrange apenas ponto 1 em 1, em seguida, 3 pontos no ponto 2, em seguida, aumentando em tamanho de janela até que o tamanho da janela é o especificado na entrada de função Obrigado. Nice e simples Thank you. Good Trabalho Muito útil como Stephan Wolf disse. Só o que eu estava olhando para Centered média móvel que é capaz de trabalhar em um enredo em toda a largura, sem ter que olhar para o tamanho da janela do filtro e mover o início Great. Accelerating o ritmo de Engenharia e ciência. MathWorks é o desenvolvedor líder de software de computação matemática para engenheiros e cientistas.
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