Przenoszący średnio filtr in matlab

Reakcja na częstotliwość filtra średniego bieżącej Częstotliwością odpowiedzi na system LTI jest DTFT odpowiedzi impulsowej, Odpowiedź impulsowa średniej ruchomej próbki L Ponieważ średni ruch filtra wynosi FIR, odpowiedź częstotliwościowa zmniejsza się do skończonej sumy może posłużyć się bardzo użyteczną tożsamością do zapisu odpowiedzi częstotliwościowej, jako miejsca, w którym pozwoliliśmy ae minus jomega. N 0 i M L minus 1. Możemy być zainteresowani wielkością 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). Oś pozioma waha się od zera do pi radian na próbkę. Zauważ, że we wszystkich trzech przypadkach odpowiedź częstotliwościowa ma charakter lowpass. Stały składnik (częstotliwość zerowa) w wejściu przechodzi przez filtr nieatapciany. Niektóre wyższe częstotliwości, takie jak pi 2, są całkowicie eliminowane przez filtr. Jeśli jednak zamierzano zaprojektować filtr dolnoprzepustowy, to nie zrobiliśmy tego dobrze. Niektóre z wyższych częstotliwości są osłabione tylko czynnikiem wynoszącym około 110 (dla 16-punktowej średniej ruchomej) lub 13 (dla czteropunktowej średniej ruchomej). Możemy zrobić coś znacznie lepiej. Powyższy wykres został utworzony następującym kodem Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-iomega4)) (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- (1-exp (-iomega)) wykres (omega, abs (H4) abs (H8) abs ((1-exp (-iomega)) (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16) H16)) oś (0, pi, 0, 1) Copyright copy 2000- - Uniwersytet w Kalifornii, BerkeleyI muszę obliczyć średnią ruchomej w serii danych w pętli for. Muszę uzyskać średnią ruchomej przez dziewięć dni. Tablica Im w komputerach to 4 serie 365 wartości (M), które same są wartościami średnimi innego zestawu danych. Chcę wykreślić średnie wartości moich danych ze średnią ruchoma w jednym wykresie. I googled nieco o ruchu średnich i conv polecenia i znalazłem coś, co próbowałem wdrożyć w moim kodzie .:. Więc w zasadzie obliczyć moje średnie i spróbować to z (zła) średnia ruchoma. Wybrałem wartość wts tuż przy stronie matematyki, więc jest to błędne. (źródło: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mój problem jest jednak taki, że nie rozumiem, co to jest. Czy ktoś mógłby wyjaśnić, jeśli ma coś wspólnego z wagami wartości: jest to nieważne w tym przypadku. Wszystkie wartości są ważone tak samo. A jeśli robię to całkowicie złe, mogę uzyskać pomoc z nim moje najszczersze podziękowania. zapytał 23 września o godzinie 19:05 Korzystając z conv jest doskonałym sposobem na zaimplementowanie średniej ruchomej. W kodzie, którego używasz, ws jest tym, ile ważysz każdą wartość (jak się domyślasz). suma tego wektora powinna zawsze być równa. Jeśli chcesz równomiernie wyważyć każdą wartość i zrobić filtr rozmiaru N, to chcesz to zrobić Używając prawidłowego argumentu w conv będzie powodować mniejsze wartości Ms niż masz w M. Użyj tego samego, jeśli nie masz nic przeciwko efektom zero wypełnienia. Jeśli masz skrzynkę narzędziową do przetwarzania sygnałów, możesz użyć cconv, jeśli chcesz spróbować średniej ruchomej. Coś, co chcesz przeczytać dokumentację conv i cconv, aby uzyskać więcej informacji, jeśli już nie masz. Możesz użyć filtru, aby znaleźć średnią ruchu bez użycia pętli for. W tym przykładzie znajdziemy średnią bieżącej wektora 16-elementowego, przy użyciu rozmiaru okna 5. 2) gładka jako część przybornika do dopasowywania krzywych (która jest dostępna w większości przypadków) yy gładka (y) wygładza dane w wektorze kolumny y przy użyciu filtra średniej ruchomej. Wyniki są zwracane w wektora kolumny yy. Domyślny przedział dla średniej ruchomej wynosi 5.Czasowanie w środę, 08 października 2008 20:04 Zaktualizowano w czwartek, 14 marca 2017 01:29 Napisane przez Batuhan Osmanoglu Liczba wyświetleń: 41463 Przeprowadzka Średnia W programie Matlab Często znajduję się w potrzebie uśredniania dane muszę trochę zmniejszyć. Napisałem kilka funkcji, aby dokładnie to, czego chcę, ale matlab wbudowane w funkcję filtra działa całkiem nieźle. Tu napisać o uśrednieniu danych 1D i 2D. Filtr 1D może być realizowany przy użyciu funkcji filtra. Funkcja filtrująca wymaga co najmniej trzech parametrów wejściowych: współczynnika licznika dla filtra (b), współczynnika mianownika filtra (a) oraz oczywiście oczywiście danych (X). Filtr średniej prędkości można zdefiniować po prostu: W przypadku danych 2D możemy użyć funkcji filtru Matlabs2. Aby uzyskać więcej informacji na temat działania filtru, wpisz: Oto szybka i brudna implementacja filtru średniego 16 na 16. Najpierw musimy zdefiniować filtr. Ponieważ chcemy tylko równego udziału wszystkich sąsiadów, możemy użyć tych funkcji. Dzielimy wszystko 256 (1616), ponieważ nie chcemy zmieniać ogólnego poziomu (amplitudy) sygnału. Aby zastosować filtr, po prostu powiedzmy, że poniżej Poniżej przedstawiono wyniki fazy interferogramu SAR. W tym przypadku zakres znajduje się w osi Y a azymut jest odwzorowywany na osi X. Filtr miał szerokość 4 pikseli w zakresie i 16 pikseli szerokości w Azimuth. Moving Average Filter (filtr MA) Ładowanie. Filtr średniej ruchomości to prosty filtr FIR (Finite Impulse Response Low Pass) stosowany powszechnie do wygładzania tablicy próbek danych. Pobiera M próbek danych wejściowych jednocześnie i przyjmuje średnią z tych próbek M i tworzy pojedynczy punkt wyjściowy. Jest to bardzo prosta struktura filtrów LPF (filtr dolnoprzepustowy), przydatny dla naukowców i inżynierów w celu filtrowania niechcianego hałaśliwego składnika z zamierzonych danych. Gdy długość filtra wzrasta (parametr M), gładkość wyjścia wzrasta, podczas gdy ostre przejścia w danych są coraz bardziej stępione. 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) z powodu obliczonych obliczeń obliczeniowych. Filtr wprowadza określoną ilość opóźnień 3) Filtr działa jak filtr dolnoprzepustowy (z niską odpowiedzią na domenę częstotliwości i dobrą odpowiedzią na domenę czasową). Kod Matlaba: Kod matlab symuluje odpowiedź domeny czasu na filtr średniej ruchomej punktu M, a także generuje odpowiedź częstotliwościową dla różnych długości filtra. Odpowiedź na domenę czasu: na pierwszej wykresie mamy dane, które wchodzą do filtru średniej ruchomej. Wejście jest hałaśliwe i naszym celem jest zmniejszenie hałasu. Kolejną figurą jest odpowiedź wyjściowa 3-punktowego filtru Moving Average. Z rysunku wynika, że ​​filtr 3-punktowy Moving Average nie wyrządził zbyt wiele zakłóceń. Zwiększymy czubki filtru do 51 punktów i widzimy, że szum na wyjściu zmniejszył się znacznie, co przedstawiono na następnej ilustracji. Zwiększamy kraniki na 101 i 501 i możemy zauważyć, że nawet, choć hałas jest prawie zerowy, przejścia są stłumione drastycznie (obserwuj nachylenie po obu stronach sygnału i porównaj je z idealnym przejściem na ceglany mur nasze dane wejściowe). Pasmo przenoszenia: Z częstotliwości odpowiedzi można stwierdzić, że zwijanie jest bardzo powolne, a tłumienie paska zatrzymania nie jest dobre. Biorąc pod uwagę to tłumienie pasma, wyraźnie, średni ruchowy filtr nie może oddzielić jednej częstotliwości pasma od drugiej. Jak wiemy, że dobre wyniki w dziedzinie czasu powodują słabe wyniki w dziedzinie częstotliwości i vice versa. Krótko mówiąc, średnia ruchoma jest wyjątkowo dobrym filtrem wygładzania (działanie w dziedzinie czasu), ale wyjątkowo zły filtr dolnoprzepustowy (działanie w domenie częstotliwości). Linki zewnętrzne: Zalecane książki: Główny pasek boczny