8 punktowy ruchomy średni filtr matlab

Odpowiedź częstotliwościowa filtra działającej średniej Odpowiedź częstotliwościowa układu LTI to DTFT odpowiedzi impulsu, Odpowiedź impulsowa średniej ruchomej L wynosi Od filtra średniej ruchomej jest FIR, odpowiedź częstotliwościowa zmniejsza się do skończonej sumy We może użyć bardzo użytecznej tożsamości, aby napisać odpowiedź częstotliwościową, tak jak wtedy, gdy zostawiliśmy ae minus jomega. N 0, i M L minus 1. Możemy być zainteresowani wielkością tej funkcji, aby określić, które częstotliwości przechodzą przez filtr, a które są tłumione. Poniżej znajduje się wykres wielkości tej funkcji dla L 4 (czerwony), 8 (zielony) i 16 (niebieski). Oś pozioma zawiera się w zakresie od zera do pi radianów na próbkę. Należy zauważyć, że we wszystkich trzech przypadkach charakterystyka częstotliwościowa ma charakter dolnoprzepustowy. Stały komponent (częstotliwość zerowa) na wejściu przechodzi przez filtr nieskorygowany. Niektóre wyższe częstotliwości, takie jak pi 2, są całkowicie eliminowane przez filtr. Jeśli jednak chodzi o zaprojektowanie filtra dolnoprzepustowego, to nie zrobiliśmy tego zbyt dobrze. Niektóre z wyższych częstotliwości są tłumione tylko o współczynnik około 110 (dla średniej ruchomej 16 punktów) lub 13 (dla czteropunktowej średniej ruchomej). Możemy zrobić o wiele lepiej. Powyższy wykres został utworzony przez następujący kod Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-iomega4)). (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)). (1-exp (-iomega)) wykres (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) axis (0, pi, 0, 1) Copyright copy 2000- - University of California, BerkeleyMoving Average Funkcja resultmovingmean (data, window, dim, option) oblicza wyśrodkowaną średnią ruchomą danych macierzy danych przy użyciu określonej wielkości okna w oknie w wymiarze dim, używając algorytmu określonego w opcji. Dim i opcja są opcjonalnymi wejściami i będą domyślnie ustawione na 1. Dim a opcja opcjonalne wejścia mogą być całkowicie pominięte lub mogą być zastąpione przez a. Na przykład movemean (data, window) da takie same wyniki jak movemean (data, window, 1,1) lub movingmean (data, okno, 1). Rozmiar i wymiar macierzy danych wejściowych jest ograniczony tylko przez maksymalny rozmiar macierzy dla platformy użytkownika. Okno musi być liczbą całkowitą i powinno być nieparzyste. Jeśli okno jest równe, jest zaokrąglane w dół do następnej niższej liczby nieparzystej. Funkcja oblicza średnią ruchomą zawierającą punkt środkowy i (okno-1) 2 elementy przed i po w określonym wymiarze. Na krawędziach macierzy liczba elementów przed lub po jest zmniejszana, aby rzeczywisty rozmiar okna był mniejszy niż określone okno. Funkcja podzielona jest na dwie części, algorytm 1d-2d i algorytm 3d. Dokonano tego w celu optymalizacji szybkości rozwiązania, zwłaszcza w mniejszych macierzach (to jest 1000 x 1). Ponadto zapewniono kilka różnych algorytmów problemów 1d-2d i 3d, ponieważ w niektórych przypadkach domyślny algorytm nie jest najszybszy. Zwykle dzieje się tak, gdy matryca jest bardzo szeroka (tj. 100 x 100000 lub 10 x 1000 x 1000), a średnia ruchoma jest obliczana w krótszym wymiarze. Rozmiar, w którym domyślny algorytm jest wolniejszy, zależy od komputera. MATLAB 7.8 (R2009a) Tagi dla tego pliku Proszę się zalogować, aby otagować pliki. Zaloguj się, aby dodać komentarz lub ocenę. Komentarze i oceny (8) Funkcja zajmuje się końcami poprzez przycięcie końcowej lub wiodącej części okna i przejście do początkowej lub końcowej średniej ruchomej zamiast wyśrodkowanej. Aby przejść do przykładu podanego w komentarzu, jeśli rozmiar okna wynosi 3, to w środku 1 funkcja średnie dane z punktów 1 i 2 w środku 2 punktów 1, 2 i 3 są uśredniane w centrum 9 punkty 8, 9 i 10 są uśredniane iw centrum 10 (pozwala przypuszczać, że wektor ma 10 wpisów) punkty 9 i 10 są uśredniane. W jaki sposób movemean radzi sobie z końcami Czy zaczyna się od rozmiaru okna obejmującego tylko punkt 1 w punkcie 1, a następnie 3 punkty w punkcie 2, a następnie zwiększający rozmiar okna, aż do rozmiaru okna określonego w funkcji wejściowej Dzięki. Ładne i proste. Dziękuję Ci. Dobra robota Bardzo przydatne, jak powiedział Stephan Wolf. Właśnie tego szukałem. Wyśrodkowana średnia ruchoma, która może pracować na wykresie na całej szerokości, bez konieczności szukania rozmiaru okna filtru i przesuwania początku. Wielkie Przyspieszenie tempa inżynierii i nauki MathWorks jest wiodącym twórcą oprogramowania obliczeniowego dla inżynierów i naukowców. Przeprowadzanie filtrów średnich (filtr MA) Ładowanie. Filtr średniej ruchomej to prosty filtr dolnoprzepustowy FIR (Finite Impulse Response), powszechnie stosowany do wygładzania tablicy próbkowanych sygnałów danych. Przyjmuje M próbek danych wejściowych na raz i pobiera średnią z tych M-próbek i generuje pojedynczy punkt wyjściowy. Jest to bardzo prosta struktura LPF (filtr dolnoprzepustowy), która jest przydatna naukowcom i inżynierom do filtrowania niechcianego hałaśliwego komponentu z zamierzonych danych. Wraz ze wzrostem długości filtra (parametr M) zwiększa się gładkość wyjścia, podczas gdy ostre przejścia w danych stają się coraz bardziej tępe. Oznacza to, że ten filtr ma doskonałą odpowiedź w dziedzinie czasu, ale słabą odpowiedź częstotliwościową. Filtr MA wykonuje trzy ważne funkcje: 1) Pobiera M punktów wejściowych, oblicza średnią z tych M-punktów i generuje pojedynczy punkt wyjściowy 2) Z powodu obliczeń związanych z obliczaniem. filtr wprowadza określoną ilość opóźnienia 3) Filtr działa jako filtr dolnoprzepustowy (z niską odpowiedzią częstotliwościową i dobrą odpowiedzią w dziedzinie czasu). Kod Matlaba: następujący kod Matlaba symuluje odpowiedź w czasie w odniesieniu do punktu ruchomej średniej klasy M-point, a także kreśli odpowiedź częstotliwościową dla różnych długości filtrów. Odpowiedź w dziedzinie czasu: Na pierwszym wykresie mamy dane wejściowe, które trafiają do filtra średniej ruchomej. Wejście jest głośne, a naszym celem jest zmniejszenie hałasu. Następna figura jest odpowiedzią wyjściową na 3-punktowy filtr średniej ruchomej. Z rysunku można wywnioskować, że trzypunktowy filtr średniej ruchomej nie przyczynił się do odfiltrowania hałasu. Zwiększamy odczepy filtrów do 51-punktów i widzimy, że hałas na wyjściu znacznie się zmniejszył, co przedstawiono na następnym rysunku. Zwiększamy pobory o kolejne 101 i 501 i możemy zauważyć, że nawet pomimo tego, że hałas jest prawie zerowy, przejścia są drastycznie stępione (obserwuj nachylenie po obu stronach sygnału i porównaj je z idealną zmianą ściany ceglanej w nasz wkład). Pasmo przenoszenia: na podstawie odpowiedzi częstotliwościowej można stwierdzić, że zwinięcie jest bardzo wolne, a tłumienie pasma zatrzymania nie jest dobre. Biorąc pod uwagę to tłumienie pasma zatrzymania, filtr o średniej ruchomej nie może oddzielić jednego pasma częstotliwości od drugiego. Jak wiemy, dobra wydajność w dziedzinie czasu skutkuje słabą wydajnością w dziedzinie częstotliwości i na odwrót. Krótko mówiąc, średnia krocząca jest wyjątkowo dobrym filtrem wygładzającym (działanie w dziedzinie czasu), ale wyjątkowo złym filtrem dolnoprzepustowym (działanie w dziedzinie częstotliwości). Linki zewnętrzne: Polecane książki: Główny pasek boczny