Flytting Gjennomsnitt Filter Som Bruker Matlab

Opprettet onsdag 08 oktober 2008 20 04 Sist oppdatert torsdag 14. mars 2013 01 29 Skrevet av Batuhan Osmanoglu Hits 41580.Moving Average I Matlab. Ofte finner jeg meg selv i behov av å gjennomsnittlig dataene jeg må redusere støyen litt Jeg skrev noen funksjoner for å gjøre akkurat det jeg vil, men matlabs innebygde filterfunksjon fungerer også bra her. Her skal jeg skrive om 1D og 2D gjennomsnittlig data.1D-filteret kan realiseres ved hjelp av filterfunksjonen Filterfunksjonen krever minst tre inngangsparametere tellerkoeffisienten for filteret b, nevnerkoeffisienten for filteret a og dataene X selvfølgelig. Et løpende gjennomsnittfilter kan defineres enkelt ved. For 2D-data kan vi bruke Matlab s filter2-funksjonen. For mer informasjon om hvordan filteret fungerer, kan du skrive. Her er en rask og skitten implementering av et 16 med 16 bevegelige gjennomsnittsfilter. Først må vi definere filteret. Siden alt vi ønsker er like bidrag fra alle naboer, kan vi bare bruke de morsomme ction Vi deler alt med 256 16 16 siden vi ikke vil endre signalets generelle nivå amplitude. For å bruke filteret kan vi bare si følgende. Deretter er resultatene for fase av et SAR-interferogram. I dette tilfellet er Range i Y-aksen og Azimuth er kartlagt på X-aksen Filtret var 4 piksler bredt i rekkevidde og 16 piksler bredt i Azimuth. Moving Average Filter MA filter. Lading Det glidende gjennomsnittlige filteret er et enkelt Low Pass FIR Finite Impulse Response-filter som vanligvis brukes til å utjevne en utvalg av samplet datasignal Det tar M prøver av inngang av gangen og tar gjennomsnittet av de M-samplene og produserer et enkelt utgangspunkt. Det er en veldig enkel LPF Low Pass Filter-struktur som kommer til nytte for forskere og ingeniører å filtrere uønsket støyende komponent fra de tiltenkte dataene. Hvis filterlengden øker parameteren M, øker utgangenes jevnhet, mens de skarpe overgangene i dataene blir stadig stumpere. Dette innebærer at dette filteret har excelle nt tid domenerespons, men en dårlig frekvensrespons. MA-filteret utfører tre viktige funksjoner.1 Det tar M-inngangspunkter, beregner gjennomsnittet av disse M-punktene og produserer et enkelt utgangspunkt. 2 På grunn av beregnede beregningsberegninger innfører filteret en bestemt mengde forsinkelse 3 Filteret fungerer som et lavpassfilter med dårlig frekvensdomenerespons og et godt tidsdomenerespons. Matlab-kode. Følgende matlab-kode simulerer tidsdomeneresponsen til et M-punkt-flytende gjennomsnittsfilter og plotter også frekvensresponsen for ulike filterlengder. Tid Domain Response. Input til MA filter.3-punkts MA filter output. Input til Moving gjennomsnittlig filter. Response av 3 poeng Moving gjennomsnittlig filter.51-punkts MA filter output.101-punkts MA filter output. Response av 51-punkts Moving gjennomsnittlig filter. Response av 101-punkts Moving gjennomsnittlig filter.501-punkts MA filter output. Response på 501 poeng Moving gjennomsnittlig filter. On den første plottet, har vi inngangen som går inn i glidende gjennomsnittet f ilter Inngangen er støyende og målet vårt er å redusere støyen. Neste figur er utgangsresponsen til et 3-punkts Moving Average filter. Det kan utledes fra figuren at 3-punkts Moving Average-filteret ikke har gjort mye for å filtrere ut støyen Vi øker filterkranene til 51 poeng, og vi kan se at støyen i utgangen har redusert mye, som er avbildet i neste figur. Frequency Response for Flytte gjennomsnittlige filtre av forskjellige lengder. Vi øker kranene videre til 101 og 501, og vi kan observere at selv om støyen er nesten null, blir overgangene slått ut drastisk observere hellingen på hver side av signalet og sammenligne dem med den ideelle murveggovergangen i vårt input. Frequency Response. From frekvensrespons kan det hevdes at avrullingen er veldig treg og stoppbånddempingen ikke er god. Gitt denne stoppbånddempingen, klart, det bevegelige gjennomsnittsfilteret kan ikke skille ett bånd av frekvenser fra en annen. Som vi vet ved en god ytelse i tidsdomene resulterer i dårlig ytelse i frekvensdomenet, og omvendt. Kort sagt, det glidende gjennomsnittet er et usedvanlig godt utjevningsfilter, handlingen i tidsdomene, men et uvanlig dårlig lavpassfilter handler i Frequency domain. External Links. Recommended Books. Primary Sidebar. Created onsdag 08 oktober 2008 20 04 Sist oppdatert torsdag 14. mars 2013 01 29 Skrevet av Batuhan Osmanoglu Hits 41581.Moving Average I Matlab. Often finner jeg meg selv i nød av gjennomsnittlig data må jeg redusere støyen litt jeg skrev noen funksjoner for å gjøre akkurat det jeg vil, men matlabs innebygde filterfunksjon fungerer også bra her. Her skal jeg skrive om 1D og 2D gjennomsnitt av data. 1D filter kan realiseres ved hjelp av filterfunksjonen Filterfunksjonen krever minst tre inngangsparametre, tellerkoeffisienten for filteret b, nevnerkoeffisienten for filteret a og dataene X selvfølgelig. En løpende gjennomsnittlig filt er kan bare defineres. For 2D-data kan vi bruke Matlab s filter2-funksjonen. For mer informasjon om hvordan filteret fungerer, kan du skrive. Her er en rask og skitten implementering av et 16 til 16 bevegelige gjennomsnittsfilter. Først må vi definere filteret Siden alt vi vil ha er like bidrag fra alle naboer, kan vi bare bruke dem funksjonen. Vi deler alt med 256 16 16 siden vi ikke vil endre signalets generelle nivå amplitude. For å bruke filteret kan vi bare si følgende. Da er resultatene for fase av et SAR-interferogram I dette tilfellet er området i Y-aksen, og Azimuth er kartlagt på X-aksen. Filteret var 4 piksler bredt i rekkevidde og 16 piksler bredt i Azimuth.