Moving average filter design in matlab

Criado em Quarta-feira, 08 de Outubro de 2008 20 04 Atualizado em Quinta-feira, 14 de Março de 2017 01 29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Acessos 41585.Moving Average Em Matlab. Em média, encontro-me na necessidade de calcular a média dos dados que tenho para reduzir o ruído um pouco Eu escrevi funções de casal para fazer exatamente o que eu quero, mas matlab s construído em função de filtro funciona muito bem também Aqui eu vou escrever sobre 1D e 2D média de dados.1D filtro pode ser realizado usando a função de filtro A função de filtro requer pelo menos Três parâmetros de entrada o coeficiente de numerador para o filtro b, o coeficiente de denominador para o filtro a, e os dados X naturalmente. Um filtro de média de corrida pode ser definido simplesmente por. Para dados 2D podemos usar a função filter2 de Matlab s Para mais informações Sobre como o filtro funciona, você pode digitar. Aqui está uma implementação rápida e suja de um filtro de 16 por 16 média móvel Primeiro precisamos definir o filtro Uma vez que todos nós queremos é a contribuição igual de todos os vizinhos, podemos apenas usar os ones diversão Ction Nós dividimos tudo com 256 16 16 uma vez que don t quer alterar a amplitude de nível geral do sinal. Para aplicar o filtro podemos simplesmente dizer o seguinte. Below são os resultados para a fase de um interferograma SAR Neste caso Range está em O eixo Y eo Azimuth são mapeados no eixo X O filtro foi 4 pixels de largura em Gama e 16 pixels de largura em Azimute. Resposta de Frequência do Filtro de Média Corrente. A resposta de freqüência de um sistema LTI é a DTFT da resposta de impulso. De uma média móvel L-média é. Dado que o filtro de média móvel é FIR, a resposta de frequência reduz-se à soma finita. Podemos usar a identidade muito útil para escrever a resposta de frequência como. ML 1 Podemos estar interessados ​​na magnitude desta função para determinar quais freqüências passam pelo filtro sem atenuação e quais são atenuadas Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 vermelho, 8 verde e 16 azul A horizontal Faixas de eixos De zero a radianos por amostra. Observe que, em todos os três casos, a resposta de freqüência tem uma característica de passa-baixa Uma freqüência constante de componente constante na entrada passa através do filtro desatenuada Certas freqüências mais altas, como 2, são completamente eliminadas pelo filtro No entanto, Se a intenção era projetar um filtro de passagem baixa, então não fizemos muito bem Algumas das freqüências mais altas são atenuadas somente por um fator de aproximadamente 10 para a média móvel de 16 pontos ou 1 3 para a média móvel de quatro pontos Eu posso fazer Muito melhor do que isso. O enredo acima foi criado pelo seguinte código de Matlab: 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp - i omega H8 1 8 exp-omega 8 1 exp - i omega H16 1 16 1-exp-omega 16 1-exp - i omega trama omega, abs H4 abs H8 abs H16 eixo 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - Universidade da Califórnia, Berkeley. Moving Average Filter MA filter. Loading O filtro de média móvel é um simples Low Pass FIR Finite Impulse Response filtro comumente usado para suave Ing uma matriz de sinal de dados amostrados Demora M amostras de entrada de cada vez e pegue a média dessas M-amostras e produz um único ponto de saída É um muito simples LPF Low Pass Filter estrutura que vem a calhar para cientistas e engenheiros para filtrar Indesejados devido aos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta o parâmetro M, a suavidade da saída aumenta, enquanto que as transições bruscas nos dados são tornadas cada vez mais bruscas. Isto implica que este filtro tem excelente resposta no domínio do tempo mas uma resposta de frequência pobre. O filtro MA realiza três funções importantes.1 É necessário M pontos de entrada, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2 Devido aos cálculos de cálculo envolvidos, o filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3 O filtro atua como um Low Pass Filter com resposta de domínio de freqüência pobre e uma resposta de domínio de tempo bom. Matlab Code. Following código matlab simula a resposta de domínio de tempo de um M-ponto Movendo Aver Idade e também plots a resposta de freqüência para vários filtros lengths. Time Domain Response. Input para MA filter.3-point MA filtro output. Input para Filtro médio em movimento. Response de 3 pontos Filtro média em movimento. Saída de filtro de 101 pontos MA. Response de 51-point Filtro de média móvel. Response de 101-point Filtro de média móvel. Filtragem de filtro MA de 501 pontos. Response de 501 ponto Filtro médio móvel. No primeiro gráfico, temos a entrada que Está entrando no filtro de média móvel A entrada é barulhenta e nosso objetivo é reduzir o ruído A próxima figura é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos Pode-se deduzir a partir da figura que o filtro de média móvel de 3 pontos Não feito muito na filtragem para fora o ruído Nós aumentamos as torneiras do filtro a 51 pontos e nós podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, que é descrito na figura seguinte. Resposta de freqüência da movimentação média Filtros de vários comprimentos. Aumentar as torneiras para além de 101 e 501 e podemos observar que mesmo que o ruído é quase zero, as transições são atenuadas drasticamente observar a inclinação em ambos os lados do sinal e compará-los com a transição de parede de tijolo ideal em nossa resposta input. FrequencyFrom de freqüência Resposta pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação de banda de parada não é bom Dada esta atenuação de banda de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma faixa de freqüências de outro Como sabemos que um bom desempenho na Em tempo real resulta em fraco desempenho no domínio da freqüência, e vice-versa Em resumo, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom a ação no domínio do tempo, mas um filtro passa-baixa excepcionalmente ruim a ação no domínio da freqüência..Recomendado Books. Primary Sidebar.