الانتقال من المتوسط التصفية - matlab صورة

تم إنشاءه بتاريخ الأربعاء، 08 تشرين 1 / أكتوير 2008 20:04 آخر تحديث في الخميس، 14 آذار / مارس 2013 01:29 كتب بواسطة: باتوهان أوسمانوغلو الزيارات: 41460 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. كان المرشح 4 بكسل واسعة في المدى و 16 بكسل واسعة في السمت. ما هو تمهيد وكيف يمكنني أن أفعل ذلك لدي صفيف في ماتلاب الذي هو الطيف حجم إشارة الكلام (حجم 128 نقطة من الاتحاد الفرنسي للتنس). كيف يمكنني تسهيل هذا باستخدام المتوسط ​​المتحرك من ما أفهمه، يجب أن تأخذ حجم نافذة عدد معين من العناصر، واتخاذ المتوسط، وهذا يصبح العنصر 1ST الجديد. ثم قم بتحويل النافذة إلى اليمين عن طريق عنصر واحد، واتخاذ المتوسط ​​الذي يصبح العنصر 2ND، وهلم جرا. هل هذا حقا كيف يعمل أنا لست متأكدا نفسي منذ لو فعلت ذلك، في النتيجة النهائية لدي أقل من 128 العناصر. فكيف أنها تعمل وكيف أنها تساعد على تسهيل نقاط البيانات أو هل هناك أي طريقة أخرى يمكنني القيام به تمهيد البيانات المطلوبة أكتوبر 15 12 في 6:30 هاجرت من ستاكوفيرفلو أكتوبر 15 12 في 14:51 وجاء هذا السؤال من وجهة نظرنا موقع للمبرمجين المحترفين والمتحمسين. لطيف ربما كنت ترغب في متوسط ​​معا (في البعد الزمني) أطياف متعددة بدلا من المتوسط ​​الجاري على طول محور تردد طيف واحد نداش نهائية 16 أكتوبر 12 في 1:04 متعرج كلاهما تقنيات صالحة. متوسط ​​في مجال التردد (تسمى أحيانا دانيال بيريوديغرام) هو نفس نافذة في المجال الزمني. متوسط ​​متوسط ​​بيريودوغرامز (كوتسبكتراكوت) هو محاولة لتقليد مجموعة المتوسط ​​المطلوب من بيريودوغرام صحيح (وهذا ما يسمى ويلش بيريودوغرام). أيضا، كمسألة من الدلالات، وأود أن يجادل بأن كوتسموثينكوت هو غير كوسوبي تمرير منخفض الترشيح. انظر كلمان تصفية مقابل كالمان تجانس، وينر تصفية v ويينر تجانس، وما إلى ذلك هناك تمييز نونتريفيال وتنفيذ it39s تعتمد. نداش برايان 12 ديسمبر 12 في 19:18 يمكن أن يتم التلميع بطرق عديدة، ولكن في الشروط الأساسية والعامة جدا وهذا يعني أنك حتى خارج إشارة، عن طريق خلط عناصرها مع جيرانهم. كنت سماربلور إشارة قليلا من أجل التخلص من الضوضاء. على سبيل المثال، تقنية تمهيد بسيطة جدا ستكون، لإعادة حساب كل عنصر إشارة f (t) إلى 0.8 من القيمة الأصلية، بالإضافة إلى 0.1 من كل من جيرانها: لاحظ كيف عوامل الضرب، أو الأوزان، تضيف ما يصل الى واحد. حتى إذا كانت الإشارة ثابتة إلى حد ما، والتجانس لا تغييره كثيرا. ولكن إذا كانت الإشارة تحتوي على تغيير متعرج مفاجئ، فإن مساهمة جيرانها سوف تساعد على إزالة هذا الضجيج قليلا. الأوزان التي تستخدمها في هذه الوظيفة إعادة الحساب يمكن أن يسمى النواة. يجب أن تعمل وظيفة غوسية أحادية البعد أو أي نواة أساسية أخرى في حالتك. مثال لطيف من نوع معين واحد من تمهيد: أعلاه: إشارة أونسموثد أدناه: إشارة ممهدة أمثلة من عدد قليل من حبات: بالإضافة إلى إجابة لطيفة من جونوكس أود أن إسقاط بضع ملاحظات. ويرتبط التنعيم لتصفية (للأسف مادة غامضة جدا ويكيبيديا) - يجب اختيار سلاسة على أساس خصائصه. أحد المرشحات المفضلة هو المرشح الوسيط. هذا مثال على مرشح غير خطي. لديه بعض الخصائص المثيرة للاهتمام، فإنه يحافظ على حواف وقوية جدا تحت ضجيج كبير. إذا كان لديك نموذج كيف تتصرف إشارة مرشح كالمان يستحق نظرة. تمهيده هو في الواقع تقدير احتمال أقصى بايزي للإشارة استنادا إلى الملاحظات. أجاب 15 أكتوبر في 11:07 1 للذكر مرشح كالمان نداش ديجو ديك 13 12 في 18:48 تجانس يعني استخدام المعلومات من العينات المجاورة من أجل تغيير العلاقة بين العينات المجاورة. بالنسبة لنواقل محددة، في نهايات، لا توجد معلومات المجاورة إلى جانب واحد. اختياراتك هي: لا سموثفيلتر النهايات، وقبول أقصر مما يؤدي ناقلات متجانس، تشكل البيانات وسلس مع ذلك (يعتمد على دوكوسيوسيفولنيس من أي تنبؤات من نهايات)، أو ربما باستخدام حبات تجانس مختلفة غير المتماثلة في نهايات (الذي ينتهي وتقصير محتوى المعلومات في إشارة على أي حال). أجاب 15 أكتوبر في 19:44 وقد ذكر آخرون كيف يمكنك القيام تمهيد، إد أود أن أذكر لماذا تجانس الأعمال. إذا كنت تفوق بشكل صحيح الإشارة الخاصة بك، وسوف تختلف قليلا نسبيا من عينة واحدة إلى أخرى (تيمبوانتس عينة، بكسل، الخ)، ومن المتوقع أن يكون لها مظهر سلس بشكل عام. وبعبارة أخرى، تحتوي الإشارة على عدد قليل من الترددات العالية، أي مكونات الإشارة التي تختلف بمعدل مماثل لمعدل أخذ العينات. ومع ذلك، غالبا ما تكون القياسات تالفة بسبب الضوضاء. وفي تقريب أولي، نعتبر عادة الضوضاء التي تتبع التوزيع الغوسي مع متوسط ​​الصفر وانحراف معياري معين يضاف ببساطة إلى أعلى الإشارة. للحد من الضوضاء في إشارة لدينا، ونحن عادة جعل الافتراضات الأربعة التالية: الضوضاء هو عشوائي، لا يرتبط بين العينات، لديه متوسط ​​من الصفر، والإشارة غير كافية بما فيه الكفاية. وباستخدام هذه الافتراضات، يمكننا استخدام عامل تصفية متوسط ​​الانزلاق. النظر، على سبيل المثال، ثلاث عينات متتالية. وبما أن الإشارة مفرطة إلى حد كبير، يمكن اعتبار الإشارة الأساسية تتغير خطيا، مما يعني أن متوسط ​​الإشارة عبر العينات الثلاث يساوي الإشارة الحقيقية في العينة الوسطى. في المقابل، فإن الضوضاء تعني صفر وغير مترابطة، مما يعني أن متوسطها يجب أن يميل إلى الصفر. وهكذا، يمكننا أن نطبق عامل تصفية متوسط ​​الانحدار من ثلاث عينات، حيث نستبدل كل عينة بالمتوسط ​​بين نفسها وجيرانها المتجاورين. وبطبيعة الحال، وكلما جعلنا النافذة، والمزيد من الضوضاء سوف متوسط ​​إلى الصفر، ولكن أقل افتراضنا من الخطية من الإشارات الحقيقية يحمل. وبالتالي، علينا أن نجعل من المفاضلة. طريقة واحدة لمحاولة الحصول على أفضل من كلا العالمين هو استخدام المتوسط ​​المرجح، حيث نعطي بعيدا عينات الأوزان الصغيرة، حتى يتسنى لنا متوسط ​​تأثيرات الضوضاء من نطاقات أكبر، في حين لا ترجيح إشارة حقيقية كثيرا حيث ينحرف عن خطيتنا افتراض. كيف يجب وضع الأوزان يعتمد على الضوضاء، والإشارة، والكفاءة الحسابية، وبطبيعة الحال، والمفاضلة بين التخلص من الضوضاء وقطع في إشارة. لاحظ أن هناك الكثير من العمل الذي تم القيام به في السنوات القليلة الماضية للسماح لنا بالاسترخاء بعض الافتراضات الأربعة، على سبيل المثال من خلال تصميم مخططات التجانس مع نوافذ المرشحات المتغيرة (نشر متباين الخواص)، أو المخططات التي لا تستخدم النوافذ على الإطلاق (وسائل غير محلية). الرد أفاتار ديك 27 12 في 15: 10 ما هو تمهيد وكيف يمكن أن أفعل ذلك لدي صفيف في ماتلاب الذي هو الطيف حجم إشارة خطاب (حجم 128 نقطة من الاتحاد الفرنسي للتنس). كيف يمكنني تسهيل هذا باستخدام المتوسط ​​المتحرك من ما أفهمه، يجب أن تأخذ حجم نافذة عدد معين من العناصر، واتخاذ المتوسط، وهذا يصبح العنصر 1ST الجديد. ثم قم بتحويل النافذة إلى اليمين عن طريق عنصر واحد، واتخاذ المتوسط ​​الذي يصبح العنصر 2ND، وهلم جرا. هل هذا حقا كيف يعمل أنا لست متأكدا نفسي منذ لو فعلت ذلك، في النتيجة النهائية لدي أقل من 128 العناصر. فكيف أنها تعمل وكيف أنها تساعد على تسهيل نقاط البيانات أو هل هناك أي طريقة أخرى يمكنني القيام به تمهيد البيانات المطلوبة أكتوبر 15 12 في 6:30 هاجرت من ستاكوفيرفلو أكتوبر 15 12 في 14:51 وجاء هذا السؤال من وجهة نظرنا موقع للمبرمجين المحترفين والمتحمسين. لطيف ربما كنت ترغب في متوسط ​​معا (في البعد الزمني) أطياف متعددة بدلا من المتوسط ​​الجاري على طول محور تردد طيف واحد نداش نهائية 16 أكتوبر 12 في 1:04 متعرج كلاهما تقنيات صالحة. متوسط ​​في مجال التردد (تسمى أحيانا دانيال بيريوديغرام) هو نفس نافذة في المجال الزمني. متوسط ​​متوسط ​​بيريودوغرامز (كوتسبكتراكوت) هو محاولة لتقليد مجموعة المتوسط ​​المطلوب من بيريودوغرام صحيح (وهذا ما يسمى ويلش بيريودوغرام). أيضا، كمسألة من الدلالات، وأود أن يجادل بأن كوتسموثينكوت هو غير كوسوبي تمرير منخفض الترشيح. انظر كلمان تصفية مقابل كالمان تجانس، وينر تصفية v ويينر تجانس، وما إلى ذلك هناك تمييز نونتريفيال وتنفيذ it39s تعتمد. نداش برايان 12 ديسمبر 12 في 19:18 يمكن أن يتم التلميع بطرق عديدة، ولكن في الشروط الأساسية والعامة جدا وهذا يعني أنك حتى خارج إشارة، عن طريق خلط عناصرها مع جيرانهم. كنت سماربلور إشارة قليلا من أجل التخلص من الضوضاء. على سبيل المثال، تقنية تمهيد بسيطة جدا ستكون، لإعادة حساب كل عنصر إشارة f (t) إلى 0.8 من القيمة الأصلية، بالإضافة إلى 0.1 من كل من جيرانها: لاحظ كيف عوامل الضرب، أو الأوزان، تضيف ما يصل الى واحد. حتى إذا كانت الإشارة ثابتة إلى حد ما، والتجانس لا تغييره كثيرا. ولكن إذا كانت الإشارة تحتوي على تغيير متعرج مفاجئ، فإن مساهمة جيرانها سوف تساعد على إزالة هذا الضجيج قليلا. الأوزان التي تستخدمها في هذه الوظيفة إعادة الحساب يمكن أن يسمى النواة. يجب أن تعمل وظيفة غوسية أحادية البعد أو أي نواة أساسية أخرى في حالتك. مثال لطيف من نوع معين واحد من تمهيد: أعلاه: إشارة أونسموثد أدناه: إشارة ممهدة أمثلة من عدد قليل من حبات: بالإضافة إلى إجابة لطيفة من جونوكس أود أن إسقاط بضع ملاحظات. ويرتبط التنعيم لتصفية (للأسف مادة غامضة جدا ويكيبيديا) - يجب اختيار سلاسة على أساس خصائصه. أحد المرشحات المفضلة هو المرشح الوسيط. هذا مثال على مرشح غير خطي. لديه بعض الخصائص المثيرة للاهتمام، فإنه يحافظ على حواف وقوية جدا تحت ضجيج كبير. إذا كان لديك نموذج كيف تتصرف إشارة مرشح كالمان يستحق نظرة. تمهيده هو في الواقع تقدير احتمال أقصى بايزي للإشارة استنادا إلى الملاحظات. أجاب 15 أكتوبر في 11:07 1 للذكر مرشح كالمان نداش ديجو ديك 13 12 في 18:48 تجانس يعني استخدام المعلومات من العينات المجاورة من أجل تغيير العلاقة بين العينات المجاورة. بالنسبة لنواقل محددة، في نهايات، لا توجد معلومات المجاورة إلى جانب واحد. اختياراتك هي: لا سموثفيلتر النهايات، وقبول أقصر مما يؤدي ناقلات متجانس، تشكل البيانات وسلس مع ذلك (يعتمد على دوكوسيوسيفولنيس من أي تنبؤات من نهايات)، أو ربما باستخدام حبات تجانس مختلفة غير المتماثلة في نهايات (الذي ينتهي وتقصير محتوى المعلومات في إشارة على أي حال). أجاب 15 أكتوبر في 19:44 وقد ذكر آخرون كيف يمكنك القيام تمهيد، إد أود أن أذكر لماذا تجانس الأعمال. إذا كنت تفوق بشكل صحيح الإشارة الخاصة بك، وسوف تختلف قليلا نسبيا من عينة واحدة إلى أخرى (تيمبوانتس عينة، بكسل، الخ)، ومن المتوقع أن يكون لها مظهر سلس بشكل عام. وبعبارة أخرى، تحتوي الإشارة على عدد قليل من الترددات العالية، أي مكونات الإشارة التي تختلف بمعدل مماثل لمعدل أخذ العينات. ومع ذلك، غالبا ما تكون القياسات تالفة بسبب الضوضاء. وفي تقريب أولي، نعتبر عادة الضوضاء التي تتبع التوزيع الغوسي مع متوسط ​​الصفر وانحراف معياري معين يضاف ببساطة إلى أعلى الإشارة. للحد من الضوضاء في إشارة لدينا، ونحن عادة جعل الافتراضات الأربعة التالية: الضوضاء هو عشوائي، لا يرتبط بين العينات، لديه متوسط ​​من الصفر، والإشارة غير كافية بما فيه الكفاية. وباستخدام هذه الافتراضات، يمكننا استخدام عامل تصفية متوسط ​​الانزلاق. النظر، على سبيل المثال، ثلاث عينات متتالية. وبما أن الإشارة مفرطة إلى حد كبير، يمكن اعتبار الإشارة الأساسية تتغير خطيا، مما يعني أن متوسط ​​الإشارة عبر العينات الثلاث يساوي الإشارة الحقيقية في العينة الوسطى. في المقابل، فإن الضوضاء تعني صفر وغير مترابطة، مما يعني أن متوسطها يجب أن يميل إلى الصفر. وهكذا، يمكننا أن نطبق عامل تصفية متوسط ​​الانحدار من ثلاث عينات، حيث نستبدل كل عينة بالمتوسط ​​بين نفسها وجيرانها المتجاورين. وبطبيعة الحال، وكلما جعلنا النافذة، والمزيد من الضوضاء سوف متوسط ​​إلى الصفر، ولكن أقل افتراضنا من الخطية من الإشارات الحقيقية يحمل. وبالتالي، علينا أن نجعل من المفاضلة. طريقة واحدة لمحاولة الحصول على أفضل من كلا العالمين هو استخدام المتوسط ​​المرجح، حيث نعطي بعيدا عينات الأوزان الصغيرة، حتى يتسنى لنا متوسط ​​تأثيرات الضوضاء من نطاقات أكبر، في حين لا ترجيح إشارة حقيقية كثيرا حيث ينحرف عن خطيتنا افتراض. كيف يجب وضع الأوزان يعتمد على الضوضاء، والإشارة، والكفاءة الحسابية، وبطبيعة الحال، والمفاضلة بين التخلص من الضوضاء وقطع في إشارة. لاحظ أن هناك الكثير من العمل الذي تم القيام به في السنوات القليلة الماضية للسماح لنا بالاسترخاء بعض الافتراضات الأربعة، على سبيل المثال من خلال تصميم مخططات التجانس مع نوافذ المرشحات المتغيرة (نشر متباين الخواص)، أو المخططات التي لا تستخدم النوافذ على الإطلاق (وسائل غير محلية). أجاب ديك 27 12 في 15: 10Mean فيلتر، أو متوسط ​​فيلتر الفئة. الإشارات الرقمية ومعالجة الصور (دسب و ديب) تطوير البرمجيات. نبذة مختصرة. هذه المقالة هي دليل عملي لمرشح متوسط، أو متوسط ​​فهم المرشح والتنفيذ. المادة تحتوي على نظرية، C شفرة المصدر، تعليمات البرمجة وتطبيق العينة. 1. مقدمة لمرشح متوسط، أو مرشح متوسط ​​مرشح مرشح. أو مرشح المرشح هو مرشح النافذة من الطبقة الخطية، أن ينعم إشارة (صورة). يعمل الفلتر على تمرير منخفض. والفكرة الأساسية وراء الفلتر هي أن أي عنصر من عناصر إشارة (صورة) تأخذ في المتوسط ​​عبر حيها. لفهم كيف يتم ذلك عمليا، دعونا نبدأ بفكرة النافذة. 2. نافذة فلتر أو قناع دعونا نتصور، يجب أن تقرأ رسالة وما تراه في النص مقيدة حفرة في استنسل خاص مثل هذا. لذا، فإن نتيجة القراءة هي الصوت ر. حسنا، دعونا قراءة الرسالة مرة أخرى، ولكن مع مساعدة من استنسل آخر: الآن نتيجة القراءة ر هو الصوت 240. دعونا نجعل المحاولة الثالثة: الآن كنت تقرأ حرف ر كصوت 952. ماذا يحدث هنا أن أقول أن في اللغة الرياضية، كنت إجراء عملية (القراءة) على عنصر (حرف ر). والنتيجة (الصوت) يعتمد على حي العنصر (حروف بجانب t). وهذا الاستنسل، الذي يساعد على التقاط حي العنصر، هو نافذة نعم، نافذة هو مجرد الاستنسل أو نمط، التي من خلالها كنت اختيار العنصر حي 0151 مجموعة من العناصر حول واحد 0151 معين لمساعدتك على اتخاذ القرار. اسم آخر لتصفية نافذة قناع قناع 0151 هو الاستنسل، الذي يخفي العناصر نحن لا تولي اهتماما ل. في مثالنا العنصر الذي نعمل على وضعه في أقصى اليسار من النافذة، في الممارسة العملية ولكن موقفه المعتاد هو مركز النافذة. دعونا نرى بعض الأمثلة نافذة. في بعد واحد. الشكل 4. نافذة أو قناع من حجم 5 في 1D. في بعدين. الشكل 5. نافذة أو قناع حجم 3times3 في 2D. في ثلاثة أبعاد. فكر في البناء. والآن مداش حول غرفة في ذلك المبنى. الغرفة مثل نافذة ثلاثية الأبعاد، والتي تقطع بعض المساحة الفرعية من كامل مساحة المبنى. يمكنك العثور على نافذة 3D في حجم (فوكسل) معالجة الصور. 3. فهم مرشح يعني الآن دعونا نرى، وكيفية لدكوتيك متوسط ​​عبر عناصر نايارالدكو. الصيغة هي بسيطة 0151 تلخيص العناصر وتقسيم مجموع من قبل عدد من العناصر. على سبيل المثال، دعونا حساب متوسط ​​للحالة، كما هو مبين في الشكل. 7 - الشكل 7. أخذ المتوسط. و هذا كل شيئ. نعم، لدينا فقط تصفية 1d إشارة بواسطة يعني مرشح دعونا نجعل استئناف وكتابة خطوة بخطوة تعليمات ل معالجة بواسطة يعني مرشح. متوسط ​​الفلتر، أو متوسط ​​خوارزمية الفلتر: وضع نافذة على العنصر خذ ما متوسطه 0151 من عناصر التلخيص وقسم المجموع حسب عدد العناصر. الآن، عندما يكون لدينا خوارزمية، فقد حان الوقت لكتابة بعض التعليمات البرمجية مدش دعونا ننكب إلى البرمجة. 4. 1D يعني تصفية البرمجة في هذا القسم ونحن نطور مرشح 1D مع نافذة من حجم 5. دعونا لدينا إشارة 1D من طول N كمدخلات. الخطوة الأولى هي وضع الإطار 0151 نفعل ذلك عن طريق تغيير فهرس العنصر الرئيسي: الانتباه، أننا بدأنا بالعنصر الثالث ونهاية مع آخر ولكن اثنين. المشكلة هي أننا لا يمكن أن تبدأ مع العنصر الأول، لأنه في هذه الحالة الجزء الأيسر من نافذة التصفية فارغ. وسوف نناقش أدناه، كيفية حل هذه المشكلة. الخطوة الثانية هي أخذ المتوسط، موافق: الآن، دعونا كتابة خوارزمية كدالة: يمكن تعريف عنصر نوع على النحو التالي: 5. معالجة حواف لجميع مرشحات نافذة هناك بعض المشاكل. هذا هو علاج الحافة. إذا وضعت نافذة على العنصر الأول (الأخير)، فسيكون الجزء الأيسر (الأيمن) من النافذة فارغا. لملء الفراغ، ينبغي تمديد الإشارة. لمرشح يعني هناك فكرة جيدة لتمديد إشارة أو صورة بشكل متناظر، مثل هذا: لذلك، قبل تمرير إشارة لدينا وظيفة مرشح يعني ينبغي تمديد الإشارة. دعونا نكتب المجمع، مما يجعل جميع الاستعدادات. كما ترون، يأخذ قانوننا في الاعتبار بعض القضايا العملية. أولا وقبل كل شيء علينا التحقق من المعلمات المدخلات 0151 لا ينبغي أن تكون إشارة نول، وينبغي أن تكون إشارة طول إيجابي: الخطوة الثانية 0151 ونحن تحقق حالة N1. هذه القضية هي واحدة خاصة، لأن بناء التمديد نحتاج عنصرين على الأقل. وبالنسبة للإشارة إلى طول عنصر واحد تكون النتيجة هي الإشارة نفسها. كذلك إيلاء الاهتمام، لدينا عامل تصفية يعمل في مكان، إذا الناتج الناتج المعلمة هو نول. الآن دعونا تخصيص الذاكرة للإشارة إشارة. والتحقق من تخصيص الذاكرة.