Utworzono w środę, 08 października 2008 r. 20 04 Zaktualizowano w czwartek, 14 marca 2017 r. 01 29 Wpisany przez Batuhan Osmanoglu Liczba wyświetleń 41585.Moving Average W Matlab. Often Uważam się, że potrzebuję średnio danych muszę zmniejszyć hałas trochę Napisałem kilka funkcji, aby zrobić dokładnie to, co chcę, ale matlab s wbudowany w filtr funkcji działa całkiem dobrze, jak również tutaj I'll write o 1D i 2D uśredniania danych.1D filtr może być zrealizowany przy użyciu funkcji filtru Funkcja filtracji wymaga co najmniej trzy parametry wejściowe współczynnik licznika dla filtru b, współczynnik mianownika dla filtru a, a dane X oczywiście. Również średni filtr może być zdefiniowany po prostu. Do danych 2D możemy użyć funkcji filtru Matlab s2 Więcej informacji w jaki sposób filtr działa, możesz wpisać. Oto szybka i brudna implementacja filtru średniego 16 na 16 najpierw musimy zdefiniować filtr Ponieważ chcemy wszystko to równy wkład wszystkich sąsiadów możemy po prostu użyć tych zabaw ction Podzielemy wszystko z 256 16 16, ponieważ nie chcemy zmieniać ogólnej amplitudy sygnału. Aby zastosować filtr, po prostu powiedzmy następujące. Poniżej są wyniki dla fazy interferogramu SAR W tym przypadku zakres jest Oś Y i azymut jest odwzorowywany na osi X Filtr miał szerokość 4 pikseli w zakresie i szerokość 16 pikseli w zakresie azymutu. Odpowiedź częstotliwościowa średniego pasma częstotliwości. Odpowiedź częstotliwościowa systemu LTI to DTFT odpowiedzi impulsowej. Reakcja na impuls średniej ruchomej próbki L. Jednak średni ruchoma filtra to FIR, odpowiedź częstotliwościowa zmniejsza się do skończonej sumy. Możemy użyć bardzo użytecznej tożsamości. to zapisać odpowiedź częstotliwościową jako. gdzie się dało aej N 0 i ML 1 Interesuje nas wielkość tej funkcji w celu określenia, które częstotliwości przechodzą przez filtr nieatłuszczony i które są atenuowane Poniżej znajduje się wykres wielkości tej funkcji dla L4 czerwony, 8 zielony i 16 niebieski Poziome zakresy osi od zera do radianów na próbkę. Notyczność, że we wszystkich trzech przypadkach odpowiedź częstotliwościowa ma charakterystykę dolnopasmową Częstotliwość zerowa składowej stałej w wejściu przechodzi przez filtr nieatłuszczony Niektóre z wyższych częstotliwości, na przykład 2, są całkowicie eliminowane przez filtr Jednakże, jeśli zamiarem było zaprojektowanie filtru dolnoprzepustowego, to nie zrobiliśmy bardzo dobrze Niektóre z wyższych częstotliwości są osłabione tylko przez współczynnik około 1 10 dla 16 punktów średniej ruchomej lub 1 3 dla czterech punktów średniej ruchomej Możemy zrobić znacznie lepiej niż to. Powyższy wykres został stworzony przez następujący kod Matlaba. omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp - i omega H8 1 8 1-exp - i omega 8 1-exp - i omega H16 1 16 1-exp - i omega 16 1-exp-omega omega, abs H4 abs H8 abs H16 oś 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - Uniwersytet Kalifornijski, Berkeley. Moving Average Filter MA. Loading Ruchoma średnia filtr jest prostym filtrem FIR Imprezy filtru dolnoprzepustowego, powszechnie stosowanym do sprawnego przyporządkowanie tablicy próbkowanych sygnałów danych Pobiera M próbek danych wejściowych na raz i przyjmuje średnią z tych próbek M i daje pojedynczy punkt wyjściowy Jest to bardzo prosta struktura filtra dolnoprzepustowego LPF, która jest przydatna dla naukowców i inżynierów w celu filtrowania niepożądanego hałaśliwego składnika z zamierzonych danych. Ponieważ długość filtra zwiększa parametr M, gładkość wyjścia wzrasta, podczas gdy ostre przejścia w danych stają się coraz bardziej dotykowe Oznacza to, że ten filtr ma doskonałą odpowiedź na domenę czasową, ale słabą odpowiedź częstotliwościową. Filtr MA wykonuje trzy ważne funkcje.1 Zajmuje M punktów wejściowych, oblicza średnią tych punktów M i wytwarza pojedynczy punkt wyjściowy 2 Ze względu na obliczenia obliczeń obliczeniowych, filtr wprowadza określoną ilość opóźnień 3 Filtr działa jak Filtr dolnoprzepustowy o słabej odpowiedzi na domenę częstotliwości i dobrą odpowiedź na domenę czasową. Matlab Code. Following kod MATLAB symuluje reakcję na domenę czasu w punkcie przenoszenia punktu M Filtr wiekowy, a także wyznacza częstotliwość odpowiedzi na różne długości filtra. Time Domain Response. Input to MA filter.3-point MA filter output. Input to Moving average filter. Response 3-punktowego filtru średniego przepływu.51-punktowego wyjścia MA. 101-punktowe wyjście filtru MA. Response 51-punktowego filtra średniej ruchomej. Response 101-punktowego filtru średniego przepływu.501-punktowego wyjściowego filtra MA. Response 501 punktu Filtr średnia przemieszczenia Na pierwszej wykresie mamy dane wejściowe idzie do średniej ruchomych filtr Wejście jest hałaśliwe i naszym celem jest zmniejszenie hałasu Następna figura jest odpowiedzią wyjściową 3-punktowego filtru Moving Average Można wywnioskować z figury, że filtr 3-punktowy Moving Average nie zrobiliśmy wiele w filtrowaniu hałasu Zwiększamy klapki filtru do 51 punktów i widzimy, że hałas na wyjściu zmniejszył się znacznie, co jest przedstawione na następnej figurze. Powtórna odpowiedź ruchów średnich filtrów o różnych długościach zwiększyć zawory do 101 i 501 i możemy zauważyć, że nawet, choć hałas jest prawie zerowy, przejścia są stłumione drastycznie obserwować nachylenie po obu stronach sygnału i porównać je z idealnym przemieszczeniem ściany cegły w naszym input. Frequency Response. From częstotliwości odpowiedź może być stwierdzona, że zwałczenie jest bardzo powolne, a tłumienie paska zatrzymującego nie jest dobre Z uwagi na to, że tłumienie pasma zatrzymania wyraźnie przesuwa średnie filtry nie może oddzielić jednej pasmo częstotliwości od innego Jak wiemy, że dobra wydajność w domena czasu powoduje słabą wydajność w dziedzinie częstotliwości i vice versa Krótko mówiąc, średnia ruchoma jest wyjątkowo dobrym filtrem wygładzania działania w dziedzinie czasu, ale wyjątkowo zły filtr dolnoprzepustowy działa w domenie częstotliwości. Rejestracja zewnętrzna Zalecane Books. Primary Sidebar.
No comments:
Post a Comment