Skapad onsdagen den 08 oktober 2008 20:04 Senast uppdaterad den 14 mars 2013 01:29 Skriven av Batuhan Osmanoglu Hits: 41484 Flyttande medelvärde I Matlab Ofta befinner jag mig själv att behöva medelvärda data som jag måste minska bullret lite bit. Jag skrev några funktioner för att göra exakt vad jag vill, men matlabs inbyggda filterfunktion fungerar ganska bra också. Här skriver jag om 1D och 2D-medelvärde för data. 1D-filter kan realiseras med hjälp av filterfunktionen. Filterfunktionen kräver minst tre ingångsparametrar: täljarkoefficienten för filtret (b), nämnarkoefficienten för filtret (a) och data (X) förstås. Ett löpande medelfilter kan definieras enkelt genom: För 2D-data kan vi använda Matlabs filter2-funktionen. För mer information om hur filtret fungerar kan du skriva: 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 dem. Vi dela allt med 256 (1616) eftersom vi inte vill ändra signalens generella nivå (amplitud). För att applicera filtret kan vi helt enkelt säga följande Nedan är resultaten för fas av ett SAR-interferogram. I detta fall är området i Y-axeln och Azimuth är mappad på X-axeln. Filtret var 4 pixlar brett inom räckvidd och 16 pixlar vid Azimuth. Moving Average Filter (MA filter) Laddar. Det rörliga genomsnittliga filtret är ett enkelt filter med lågt pass FIR (Finite Impulse Response) som vanligtvis används för att utjämna en rad samplade datasignaler. Det 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. När filterlängden ökar (parametern M) ökar utjämnets jämnhet, medan de skarpa övergångarna i data görs alltmer stumma. 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 beräknade beräkningskalkyler. filtret introducerar en bestämd mängd fördröjning 3) Filtret fungerar som ett lågpassfilter (med dåligt frekvensdomänsvar och ett bra domänsvar). Matlab-kod: Efter matlab-kod simuleras tidsdomänsvaret för ett M-punkts rörande medelfilter och avbildar även frekvensresponsen för olika filterlängder. Tid Domain Response: På den första tomten har vi inmatningen som går in i det glidande medelfiltret. Inmatningen är bullrig och vårt mål är att minska bruset. Nästa siffra är utgångsvaret för ett 3-punkts rörande medelfilter. Det kan härledas från figuren att 3-punkts rörande medelfilter inte har gjort mycket för att filtrera ut bruset. Vi ökar filterkranarna till 51-punkter och vi kan se att bruset i utmatningen har minskat mycket, vilket avbildas i nästa bild. Vi ökar kranarna vidare till 101 och 501 och vi kan observera att även om bullret är nästan noll övergår övergångarna drastiskt (observera lutningen på vardera sidan av signalen och jämföra dem med den ideala tegelväggsövergången i vår ingång). Frekvensrespons: Från frekvenssvaret kan det hävdas att avrullningen är väldigt långsam och stoppbandets dämpning inte är bra. Med tanke på detta stoppband dämpning, klart, det rörliga genomsnittliga filtret kan inte separera ett band med frekvenser från en annan. Som vi vet att en bra prestanda i tidsdomänen leder till dålig prestanda i frekvensdomänen och vice versa. Kortfattat är det rörliga genomsnittet ett exceptionellt bra utjämningsfilter (åtgärden i tidsdomänen), men ett exceptionellt dåligt lågpassfilter (åtgärden i frekvensdomänen) Externa länkar: Rekommenderade böcker: Primär sidobar Användning MATLAB, hur kan jag hitta 3-dagars glidande medelvärde för en viss kolumn i en matris och lägg till det glidande medlet till den matrisen. Jag försöker att beräkna det 3-dagars glidande medlet från botten till toppen av matrisen. Jag har angivit min kod: Med tanke på följande matris a och mask: Jag har försökt implementera kommandot conv men jag får ett fel. Här är conv kommandot jag har försökt använda på 2: a kolumnen av matris a: Utgången jag önskar ges i följande matris: Om du har några förslag, skulle jag verkligen uppskatta det. Tack För kolumn 2 i matris a, beräknar jag 3-dagars glidande medelvärde enligt följande och placerar resultatet i kolumn 4 i matris a (jag byttes matris a som 39desiredOutput39 bara för illustration). 3-dagarsgenomsnittet 17, 14, 11 är 14 3-dagarsgenomsnittet 14, 11, 8 är 11 3-dagarsgenomsnittet 11, 8, 5 är 8 och 3-dagarsgenomsnittet 8, 5, 2 är 5. Det finns inget värde i botten 2 rader för den 4: e kolumnen eftersom beräkningen för 3-dagars glidande medel börjar längst ner. Den 39valid39-utgåvan visas inte förrän minst 17, 14 och 11. Förhoppningsvis är det här meningsfullt Aaron Jun 12 13 at 1:28 Generellt skulle det hjälpa om du skulle visa felet. I det här fallet gör du två saker fel: Först måste din konvolver delas av tre (eller längden på det glidande medlet) För det andra märker du storleken på c. Du kan inte bara passa c till en. Det typiska sättet att få ett glidande medelvärde skulle vara att använda samma: men det ser inte ut som du vill ha. I stället är du tvungen att använda ett par rader: Med MATLAB, hur kan jag hitta det 3-dagars glidande medlet för en viss kolumn i en matris och lägga till det glidande medlet till den matrisen jag försöker beräkna det 3-dagars glidande medeltalet från botten till toppen av matrisen. Jag har angivit min kod: Med tanke på följande matris a och mask: Jag har försökt implementera kommandot conv men jag får ett fel. Här är conv kommandot jag har försökt använda på 2: a kolumnen av matris a: Utgången jag önskar ges i följande matris: Om du har några förslag, skulle jag verkligen uppskatta det. Tack För kolumn 2 i matris a, beräknar jag 3-dagars glidande medelvärde enligt följande och placerar resultatet i kolumn 4 i matris a (jag byttes matris a som 39desiredOutput39 bara för illustration). 3-dagarsgenomsnittet 17, 14, 11 är 14 3-dagarsgenomsnittet 14, 11, 8 är 11 3-dagarsgenomsnittet 11, 8, 5 är 8 och 3-dagarsgenomsnittet 8, 5, 2 är 5. Det finns inget värde i botten 2 rader för den 4: e kolumnen eftersom beräkningen för 3-dagars glidande medel börjar längst ner. Den 39valid39-utgåvan visas inte förrän minst 17, 14 och 11. Förhoppningsvis är det här meningsfullt Aaron Jun 12 13 at 1:28 Generellt skulle det hjälpa om du skulle visa felet. I det här fallet gör du två saker fel: Först måste din konvolver delas av tre (eller längden på det glidande medlet) För det andra märker du storleken på c. Du kan inte bara passa c till en. Det typiska sättet att få ett glidande medelvärde skulle vara att använda samma: men det ser inte ut som du vill ha. Istället är du tvungen att använda ett par rader:
Comments
Post a Comment