Erstellt am Mittwoch, den 08. Oktober 2008 um 20 04 Letzte Aktualisierung am Donnerstag, den 14. März 2013 01 29 Geschrieben von Batuhan Osmanoglu Hits 41580.Moving Average In Matlab. Often Ich finde mich in der Notwendigkeit der Mittelung der Daten muss ich das Rauschen ein wenig reduzieren Ich schrieb paar Funktionen, um genau das zu tun, was ich will, aber Matlab s eingebaute Filterfunktion funktioniert auch ziemlich gut Hier lyrics ich über 1D und 2D Mittelwertbildung von data.1D Filter kann mit der Filterfunktion realisiert werden Die Filterfunktion benötigt mindestens Drei Eingabeparameter der Zählerkoeffizient für den Filter b, den Nennerkoeffizienten für den Filter a und die Daten X natürlich. Ein laufender Durchschnittsfilter kann einfach durch. Für 2D Daten definiert werden, können wir die Matlab s filter2 Funktion verwenden Für weitere Informationen Auf, wie der Filter funktioniert, können Sie type. Here ist eine schnelle und schmutzige Implementierung eines 16 von 16 gleitenden durchschnittlichen Filter Zuerst müssen wir den Filter definieren Da alles, was wir wollen, gleicher Beitrag aller Nachbarn ist, können wir einfach die Spaß machen Ction Wir teilen alles mit 256 16 16 ab, da wir nicht die allgemeine Amplitude des Signals ändern wollen. Um den Filter anzuwenden, können wir einfach folgendes sagen. Below sind die Ergebnisse für die Phase eines SAR-Interferogramms In diesem Fall ist Range in Y-Achse und Azimut ist auf X-Achse abgebildet Der Filter war 4 Pixel breit im Bereich und 16 Pixel breit in Azimut. Moving Average Filter MA Filter. Loading Der gleitende durchschnittliche Filter ist ein einfacher Low Pass FIR Finite Impulse Response Filter häufig für die Glättung verwendet Array von abgetasteten Datensignalen Es dauert M Abtastwerte der Eingabe zu einem Zeitpunkt und nehmen Sie den Durchschnitt dieser M-Samples und produziert einen einzelnen Ausgangspunkt Es ist eine sehr einfache LPF Low Pass Filter-Struktur, die praktisch für Wissenschaftler und Ingenieure, um unerwünschte Geräusche filtern kommt Komponente aus den beabsichtigten Daten. Wenn die Filterlänge den Parameter M erhöht, erhöht sich die Glätte des Ausgangssignals, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf sind. Dies bedeutet, dass dieser Filter hervorragend ist Nt Zeitbereichsantwort aber eine schlechte Frequenzantwort. Der MA-Filter führt drei wichtige Funktionen durch.1 Es nimmt M Eingangspunkte, berechnet den Mittelwert dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2. Aufgrund der Berechnungsberechnungen führt der Filter ein Definitiver Betrag der Verzögerung 3 Der Filter fungiert als Tiefpassfilter mit schlechter Frequenzbereichsantwort und einer guten Zeitdomänenreaktion. Matlab Code. Following Matlab Code simuliert die Zeitbereichsantwort eines M-Punkt Moving Average Filters und zeichnet auch den Frequenzgang auf Für verschiedene Filterlängen. Time Domain Response. Input zu MA Filter.3-Punkt MA Filter Ausgang. Input zu Moving Durchschnitt Filter. Response von 3 Punkt Moving Average Filter.51-Punkt MA Filter Ausgang.101-Punkt MA Filter Ausgang. Response Von 51-Punkt Bewegender durchschnittlicher Filter. Response von 101-Punkt Bewegender durchschnittlicher Filter.501-Punkt-MA-Filterausgang. Response von 501 Punkt Bewegen des durchschnittlichen Filters. Im ersten Plot haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Durchschnitt f geht Ilter Die Eingabe ist verrauscht und unser Ziel ist es, das Rauschen zu reduzieren. Die nächste Figur ist die Ausgangsreaktion eines 3-Punkt-Moving Average Filters. Daraus lässt sich ableiten, dass der 3-Punkt Moving Average Filter nicht viel beim Ausfiltern getan hat Das Rauschen Wir erhöhen die Filterhähne auf 51 Punkte und wir können sehen, dass das Rauschen in der Ausgabe viel reduziert hat, was in der nächsten Abbildung dargestellt wird. Frequenzreaktion von bewegten mittleren Filtern verschiedener Längen. Wir erhöhen die Hähne weiter auf 101 Und 501 und wir können beobachten, dass auch - obwohl das Rauschen fast null ist, die Übergänge abgestumpft werden, drastisch beobachten die Steigung auf beiden Seiten des Signals und vergleichen sie mit dem idealen Brick Wandübergang in unserem input. Frequency Response. From der Frequenzgang kann man behaupten, dass der Roll-off sehr langsam ist und die Stoppbanddämpfung nicht gut ist. Angesichts dieser Stoppbanddämpfung kann der gleitende Mittelfilter eindeutig ein Frequenzband von einem anderen trennen, wie wir es kennen Bei einer guten Leistung im Zeitbereich führt zu schlechter Leistung im Frequenzbereich und umgekehrt Kurz gesagt, der gleitende Durchschnitt ist ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter die Aktion im Zeitbereich, aber ein außergewöhnlich schlechter Tiefpassfilter die Aktion in Die Häufigkeit domain. External Links. Recommended Books. Primary Sidebar. Created am Mittwoch, 08. Oktober 2008 20 04 Zuletzt aktualisiert am Donnerstag, den 14. März 2013 01 29 Geschrieben von Batuhan Osmanoglu Hits 41581.Moving Average In Matlab. Often Ich finde mich in Not Von Mittelwertbildung der Daten Ich muss das Rauschen ein wenig reduzieren Ich schrieb paar Funktionen, um genau das zu tun, was ich will, aber Matlab s eingebaute Filterfunktion funktioniert ziemlich gut auch hier Hier lichte ich über 1D und 2D Mittelung von data.1D Filter Kann mit der Filterfunktion realisiert werden Die Filterfunktion benötigt mindestens drei Eingangsparameter den Zählerkoeffizienten für den Filter b, den Nennerkoeffizienten für den Filter a und die Daten X natürlich. Lebender durchschnittlicher Filt Er kann einfach durch. Für 2D-Daten können wir die Matlab s filter2 Funktion verwenden Für weitere Informationen, wie der Filter funktioniert, können Sie type. Here ist eine schnelle und schmutzige Umsetzung eines 16 von 16 gleitenden durchschnittlichen Filter Zuerst müssen wir Definieren den Filter Da alles, was wir wollen, gleicher Beitrag aller Nachbarn ist, können wir einfach die Funktion verwenden. Wir teilen alles mit 256 16 16 ab, da wir nicht die allgemeine Amplitude des Signals ändern wollen. Um den Filter anzuwenden, können wir einfach sagen Die folgenden. Below sind die Ergebnisse für die Phase eines SAR-Interferogramms In diesem Fall Range ist in Y-Achse und Azimut ist auf X-Achse abgebildet Der Filter war 4 Pixel breit im Bereich und 16 Pixel breit in Azimut.
No comments:
Post a Comment