Sunday 20 August 2017

Moving Media Filtro Usando Matlab


Utilizzando MATLAB, come posso trovare la media mobile di 3 giorni di una determinata colonna di una matrice e aggiungere la media mobile a quella matrice sto cercando di calcolare la media mobile di 3 giorni dal basso verso l'alto della matrice. Ho fornito il mio codice: Dato il seguente matrice A e la maschera: ho provato l'attuazione del comando di conv ma sto ricevendo un errore. Ecco il comando conv ho cercato di utilizzare al 2 ° colonna della matrice A: L'uscita che desidero è riportata nella seguente tabella: Se avete suggerimenti, sarei molto grato. Grazie per colonna 2 della matrice A, sto calcolando la media mobile di 3 giorni come segue e ponendo il risultato nella colonna 4 della matrice A (ho rinominato matrice A come 39desiredOutput39 solo per l'illustrazione). La media di 3 giorni del 17, 14, 11 è 14, la media di 3 giorni del 14, 11, 8 è 11 alla media di 3 giorni di 11, 8, 5 è 8 e la media di 3 giorni di 8, 5, 2 è 5. ci sono alcun valore nel fondo 2 righe per la colonna 4 perché il calcolo ai 3 giorni in movimento iniziale media sul fondo. Il 39valid39 uscita non verrà mostrato almeno fino al 17, 14, e 11. Speriamo che questo ha un senso ndash Aaron 12 Giugno 13 a 01:28 In generale, sarebbe utile se si desidera mostrare l'errore. In questo caso si sta facendo due cose sbagliate: in primo luogo il tuo convoluzione deve essere diviso per tre (o la lunghezza della media mobile) In secondo luogo, nota la dimensione del c. Non si può semplicemente inserire c in una. Il modo tipico di ottenere una media mobile sarebbe quella di utilizzare lo stesso: ma quello non assomigliare a ciò che si desidera. Invece si è costretti a utilizzare un paio di righe: 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 eccezionalmente avverse passa-basso (l'azione nel dominio della frequenza) Link esterni: Libri consigliati: SidebarCreated primaria su Mercoledì 8 ottobre 2008 20:04 Ultimo aggiornamento il Giovedi, 14 marzo 2013 01:29 Scritto da Batuhan Osmanoglu Hits: 41408 media mobile in MATLAB Spesso mi ritrovo bisogno di una media dei dati devo ridurre il rumore un 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 azimut.

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