تتحرك من المتوسط - ماتلاب باستخدام فلتر

تم إنشاءه بتاريخ الأربعاء، 08 تشرين 1 / أكتوير 2008 20:04 آخر تحديث على الخميس، 14 مارس 2013 01:29 كتب بواسطة: باتوهان أوسمانوغلو الزيارات: 41398 متوسط ​​التحرك في ماتلاب غالبا ما أجد نفسي في حاجة إلى متوسط ​​البيانات لدي للحد من الضوضاء قليلا قليلا. كتبت وظائف زوجين للقيام بالضبط ما أريد، ولكن ماتلابس بنيت في وظيفة مرشح يعمل جيدة جدا كذلك. هنا سوء كتابة حول 1D و 2D المتوسط ​​من البيانات. 1D مرشح يمكن أن تتحقق باستخدام وظيفة مرشح. وتتطلب وظيفة المرشاح ثلاثة معلمات دخل على الأقل: معامل البسط للمرشاح (ب)، ومعامل القاسم للمرشاح (أ)، والبيانات (X) بطبيعة الحال. يمكن تعريف مرشح متوسط ​​التشغيل ببساطة عن طريق: بالنسبة للبيانات 2D يمكننا استخدام وظيفة ماتلابس filter2. لمزيد من المعلومات حول كيفية عمل الفلتر، يمكنك كتابة: هنا تنفيذ سريع وقذر لمرشح متوسط ​​متحرك 16 إلى 16. أولا نحن بحاجة إلى تحديد عامل التصفية. لأن كل ما نريده هو مساهمة متساوية من جميع الجيران يمكننا فقط استخدام تلك الوظيفة. نحن تقسيم كل شيء مع 256 (1616) لأننا لا نريد لتغيير المستوى العام (السعة) للإشارة. لتطبيق المرشح يمكننا ببساطة أن نقول ما يلي أدناه نتائج لمرحلة التداخل. في هذه الحالة المدى في محور Y ويتم تعيين السمت على محور X. تم عرض الفلتر بعرض 4 بكسل في النطاق و 16 بكسل في السمت. متوسط ​​فلتر التصفية (فلتر الفلتر) التحميل. المرشح المتوسط ​​المتحرك عبارة عن فلتر بسيط (فير ريسولوتيون ريسبونز) منخفض تمرير منخفض (باس)، يستخدم عادة لتلطيف مصفوفة من عينات البيانات. فإنه يأخذ M عينات من المدخلات في وقت واحد واتخاذ متوسط ​​تلك العينات M وتنتج نقطة الانتاج واحد. وهو بسيط جدا ليف (ممر منخفض مرشح) الهيكل الذي يأتي مفيد للعلماء والمهندسين لتصفية عنصر صاخبة غير المرغوب فيها من البيانات المقصود. كما يزيد طول مرشح (المعلمة M) نعومة الزيادات الانتاج، في حين أن التحولات الحادة في البيانات تتم بشكل متزايد حادة. وهذا يعني أن هذا الفلتر لديه استجابة نطاق زمني ممتاز ولكن استجابة تردد ضعيفة. مرشح ما أداء ثلاث وظائف هامة: 1) فإنه يأخذ نقاط الإدخال M، يحسب متوسط ​​تلك النقاط M وتنتج نقطة إخراج واحدة 2) نظرا لحسابات الحساب المعنية. المرشح يقدم كمية محددة من التأخير 3) عامل التصفية بمثابة مرشح تمرير منخفض (مع رد مجال التردد الضعيف واستجابة مجال الوقت جيدة). ماتلاب كود: بعد كود ماتلاب يحاكي استجابة المجال الزمني لمرشح متوسط ​​متحرك M-بوينت وأيضا يرسم استجابة التردد لأطوال المرشحات المختلفة. وقت استجابة النطاق: في المؤامرة الأولى، لدينا المدخلات التي تسير في مرشح المتوسط ​​المتحرك. المدخلات صاخبة وهدفنا هو تقليل الضوضاء. الرقم التالي هو استجابة الإخراج لمرشح متوسط ​​متحرك من 3 نقاط. ويمكن استنتاج من الشكل أن المرشح المتوسط ​​المتحرك من 3 نقاط لم يفعل الكثير في تصفية الضوضاء. نحن زيادة الصنابير مرشح إلى 51 نقطة ويمكننا أن نرى أن الضوضاء في الإخراج قد خفضت كثيرا، وهو مبين في الشكل التالي. نحن زيادة الصنابير إلى 101 و 501 ويمكننا أن نلاحظ أنه حتى على الرغم من أن الضوضاء هو ما يقرب من الصفر، وانتقالات التحولات بشكل كبير (مراقبة المنحدر على جانبي إشارة ومقارنتها مع الجدار المثالي الطوب الانتقال في مدخلاتنا). استجابة التردد: من استجابة التردد يمكن التأكيد أن لفة قبالة بطيئة جدا والتوهين وقف المحطة ليست جيدة. وبالنظر إلى التوهين في نطاق التوقف، من الواضح أن المرشح المتوسط ​​المتحرك لا يمكن فصل نطاق واحد من الترددات عن تردد آخر. كما نعلم أن الأداء الجيد في المجال الزمني يؤدي إلى ضعف الأداء في مجال التردد، والعكس بالعكس. وباختصار، فإن المتوسط ​​المتحرك هو مرشح تمهيد جيد بشكل استثنائي (الإجراء في المجال الزمني)، ولكن مرشح تمرير منخفض سيئ للغاية (الإجراء في نطاق التردد) الروابط الخارجية: الكتب الموصى بها: الشريط الجانبي الرئيسي متوسط ​​متوسط ​​الدالة ريسولتموفينغمين (البيانات ، ويندو، ديم، أوبتيون) بحساب متوسط ​​متحرك مركز للبيانات بيانات مصفوفة باستخدام حجم نافذة محددة في نافذة في البعد الخافت، وذلك باستخدام الخوارزمية المحددة في الخيار. خافت والخيار والمدخلات الاختيارية، وسوف الافتراضي إلى 1. يمكن اختيار تخفيت والخيار اختياري المدخلات تماما أو يمكن أن تحل محل مع. على سبيل المثال موفينغميان (البيانات، نافذة) سيعطي نفس النتائج ك موفينغمين (البيانات، نافذة، 1،1) أو موفينغميان (البيانات، نافذة ،، 1). حجم مصفوفة البيانات المدخلات والبعد محدود فقط من قبل حجم مصفوفة الأقصى بالنسبة لك منصة. يجب أن تكون النافذة عددا صحيحا ويجب أن تكون غريبة. إذا كانت النافذة حتى ثم يتم تقريبه إلى الرقم التالي أقل الفردية. وتحسب الدالة المتوسط ​​المتحرك الذي يتضمن عنصرا مركزيا و (ويندو-1) 2 قبل وبعد البعد المحدد. عند حواف المصفوفة يتم تقليل عدد العناصر قبل أو بعد ذلك بحيث يكون حجم النافذة الفعلية أقل من النافذة المحددة. يتم تقسيم وظيفة إلى جزأين، خوارزمية 1d-2d وخوارزمية 3D. وقد تم ذلك لتحسين سرعة الحل، وخاصة في المصفوفات الصغيرة (أي 1000 × 1). وعلاوة على ذلك، يتم توفير عدة خوارزميات مختلفة لمشكلة 1d-2d و 3D كما هو الحال في بعض الحالات الخوارزمية الافتراضية ليست هي الأسرع. يحدث هذا عادة عندما تكون المصفوفة واسعة جدا (أي 100 × 100000 أو 10 × 1000 × 1000) ويتم حساب المتوسط ​​المتحرك في البعد الأقصر. سيعتمد حجم الخوارزمية الافتراضية أبطأ على الكمبيوتر. ماتلاب 7.8 (R2009a) الكلمات لهذا الملف يرجى تسجيل الدخول إلى علامة الملفات. فضلا قم بتسجيل الدخول لإضافة تعليق أو للتقييم. التعليقات والتصنيفات (8) تتعامل الدالة مع الغايات عن طريق قص الجزء الزائد أو الجزء الرئيسي من النافذة والانتقال إلى متوسط ​​متحرك رئيسي أو متحرك بدلا من المتوسط ​​المتحرك. للذهاب مع المثال الذي قدمته في تعليقك إذا كان حجم الإطار هو 3 ثم في مركز من 1 متوسطات متوسطات البيانات البيانات من النقاط 1 و 2 في مركز من 2 نقطة 1 و 2 و 3 متوسط ​​في مركز من 9 النقاط 8 و 9 و 10 متوسطات وفي مركز 10 (يتيح افتراض المتجه لديه 10 إدخالات) نقطة 9 و 10 متوسط. كيف يتعامل مع موفينغمين مع نهايات هل تبدأ مع حجم النافذة التي تشمل نقطة فقط 1 في 1، ثم 3 نقاط في النقطة 2، ثم زيادة في حجم النافذة حتى حجم الإطار هو المحدد في الإدخال وظيفة شكرا. لطيفة وبسيطة. شكرا لكم. عمل جيد مفيد جدا كما قال ستيفان ولف. فقط ما كنت لوكين ل. تتمركز المتوسط ​​المتحرك الذي يكون قادرا على العمل في مؤامرة على العرض كله، دون الحاجة للبحث عن حجم النافذة من المرشح وتحريك البداية. عظيم تسريع وتيرة الهندسة والعلوم ماثوركس هي المطور الرائد للبرامج الحاسوبية الرياضية للمهندسين والعلماء.