Frequenzgang des laufenden Mittelfilters Der Frequenzgang eines LTI-Systems ist die DTFT der Impulsantwort, Die Impulsantwort eines L-Sample-gleitenden Mittelwerts Da der gleitende Mittelwert FIR ist, reduziert sich der Frequenzgang auf die endliche Summe We Kann die sehr nützliche Identität verwenden, um den Frequenzgang zu schreiben, wo wir ae minus jomega haben lassen. N 0 und M L minus 1. Wir können an der Größe dieser Funktion interessiert sein, um zu bestimmen, welche Frequenzen durch den Filter ungedämpft werden und welche gedämpft werden. Unten ist ein Diagramm der Größe dieser Funktion für L 4 (rot), 8 (grün) und 16 (blau). Die horizontale Achse reicht von Null bis pi Radiant pro Probe. Man beachte, daß der Frequenzgang in allen drei Fällen eine Tiefpaßcharakteristik aufweist. Eine konstante Komponente (Nullfrequenz) im Eingang durchläuft das Filter ungedämpft. Bestimmte höhere Frequenzen, wie z. B. pi / 2, werden durch das Filter vollständig eliminiert. Wenn es aber die Absicht war, ein Tiefpassfilter zu entwerfen, dann haben wir das nicht sehr gut gemacht. Einige der höheren Frequenzen sind nur um einen Faktor von etwa 1/10 (für den 16-Punkt-Bewegungsdurchschnitt) oder 1/3 (für die Vierpunkt-gleitender Durchschnitt) gedämpft. Wir können viel besser als das. Der oben genannte Plot wurde durch den folgenden Matlab-Code erzeugt: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-Iomega)) H8 (1/8 ) (1-exp (-iomega)) - (1-exp (-iomega)) - Geispiel (Omega (H4) abs (H4) abs (H8) abs (H16) Achse (0, pi, 0, 1) Copyright - 2000 - Universität von Kalifornien, Berkeley Erstellt am Mittwoch, den 08. Oktober 2008 um 20:04 Uhr Zuletzt aktualisiert am Donnerstag, 2013 01:29 Geschrieben von: Batuhan Osmanoglu Zugriffe: 38960 Moving Average In Matlab Oft finde ich mich in der Notwendigkeit der Mittelung der Daten, die ich haben, um das Rauschen ein wenig zu reduzieren. Ich schrieb paar Funktionen, um genau das tun, was ich will, aber Matlabs in Filter-Funktion gebaut funktioniert auch ziemlich gut. Hier schreibe ich über 1D und 2D Mittelung von Daten. 1D-Filter kann mit der Filterfunktion realisiert werden. Die Filterfunktion erfordert mindestens drei Eingangsparameter: den Zählerkoeffizienten für den Filter (b), den Nennerkoeffizienten für den Filter (a) und natürlich die Daten (X). Ein laufender Mittelwertfilter kann einfach definiert werden: Für 2D-Daten können wir die Funktion Matlabs filter2 verwenden. Für weitere Informationen, wie der Filter funktioniert, können Sie eingeben: Hier ist eine schnelle und schmutzige Implementierung eines 16 von 16 gleitenden durchschnittlichen Filters. Zuerst müssen wir den Filter definieren. Da alles, was wir wollen, gleicher Beitrag aller Nachbarn ist, können wir einfach die Funktion verwenden. Wir teilen alles mit 256 (1616), da wir nicht den allgemeinen Pegel (Amplitude) des Signals ändern wollen. Zur Anwendung des Filters können wir einfach sagen, die folgenden Unten sind die Ergebnisse für die Phase eines SAR-Interferogramms. In diesem Fall ist der Bereich in der Y-Achse und der Azimut auf der X-Achse abgebildet. Der Filter war 4 Pixel breit im Bereich und 16 Pixel breit im Azimut. Login SearchDocumentation Dieses Beispiel zeigt den empfohlenen Workflow zum Generieren von C-Code aus einer MATLAB-Funktion mit dem Befehl codegen. Dies sind die folgenden Schritte: 1. Fügen Sie die Codegen-Direktive zur MATLAB-Funktion hinzu, um anzuzeigen, dass sie für die Codegenerierung vorgesehen ist. Mit dieser Richtlinie kann der MATLAB-Codeanalysator auch Warnungen und Fehler identifizieren, die für MATLAB zur Codegenerierung spezifisch sind. 2. Generieren Sie eine MEX-Funktion, um zu überprüfen, ob der MATLAB-Code für die Codegenerierung geeignet ist. Wenn Fehler auftreten, sollten Sie sie vor dem Generieren von C-Code zu beheben. 3. Testen Sie die MEX-Funktion in MATLAB, um sicherzustellen, dass es funktional dem ursprünglichen MATLAB-Code entspricht und dass keine Laufzeitfehler auftreten. 4. Generieren Sie C-Code. 5. Überprüfen Sie den C-Code. Voraussetzungen Es gibt keine Voraussetzungen für dieses Beispiel. Erstellen eines neuen Ordners und Kopieren von relevanten Dateien Der folgende Code erstellt einen Ordner in Ihrem aktuellen Arbeitsordner (pwd). Der neue Ordner enthält nur die Dateien, die für dieses Beispiel relevant sind. Wenn Sie den aktuellen Ordner nicht beeinflussen möchten (oder wenn Sie keine Dateien in diesem Ordner erzeugen können), sollten Sie den Arbeitsordner ändern. Ausführen des Befehls: Erstellen eines neuen Ordners und Kopieren von relevanten Dateien Über die averagingfilter-Funktion Die averagingfilter. m-Funktion fungiert als Mittelungsfilter für das Eingangssignal, das einen Eingabevektor von Werten annimmt und einen Durchschnitt für jeden Wert im Vektor berechnet. Der Ausgangsvektor ist die gleiche Größe und Form wie der Eingangsvektor. Wählen Sie Ihre CountryUsing MATLAB, wie finde ich die 3-Tage gleitenden Durchschnitt einer bestimmten Spalte einer Matrix und hängen Sie den gleitenden Durchschnitt zu dieser Matrix Ich versuche, die 3-Tage gleitenden Durchschnitt von unten nach oben der Matrix zu berechnen. Ich habe meinen Code: Angesichts der folgenden Matrix a und Maske: Ich habe versucht Umsetzung der conv Befehl, aber ich erhalte einen Fehler. Hier ist der Befehl conv, den ich versucht habe, auf der 2. Spalte der Matrix a zu verwenden: Die Ausgabe, die ich wünsche, wird in der folgenden Matrix gegeben: Wenn Sie irgendwelche Vorschläge haben, würde ich es sehr schätzen. Vielen Dank für die Spalte 2 der Matrix a, ich bin die Berechnung der 3-Tage gleitenden Durchschnitt wie folgt und platziert das Ergebnis in Spalte 4 der Matrix a (Ich umbenannt Matrix a als 39desiredOutput39 nur für Abbildung). Der 3-tägige Durchschnitt von 17, 14, 11 ist 14 der dreitägige Durchschnitt von 14, 11, 8 ist 11 der 3-tägige Durchschnitt von 11, 8, 5 ist 8 und der 3-Tage-Durchschnitt von 8, 5, 2 ist 5. Es gibt keinen Wert in den unteren 2 Zeilen für die 4. Spalte, da die Berechnung für den dreitägigen gleitenden Durchschnitt am unteren Ende beginnt. Die 39valid39 Ausgabe wird nicht angezeigt werden, bis mindestens 17, 14 und 11. Hoffentlich macht dies Sinn ndash Aaron 12 August, In diesem Fall tun Sie zwei Dinge falsch: Zuerst muss Ihre Faltung durch drei (oder die Länge der gleitenden Durchschnitt) geteilt werden Zweitens beachten Sie die Größe von c. Sie können nicht einfach passen c in eine. Der typische Weg, um einen gleitenden Durchschnitt wäre, um die gleiche: aber das sieht nicht wie Sie wollen. Stattdessen sind Sie gezwungen, ein paar Zeilen zu verwenden: Moving-Average Filter von Traffic-Daten Dieses Beispiel zeigt, wie die Datenverkehrsdaten mit Hilfe eines gleitenden Durchschnittsfilters mit einem 4-Stunden-Schiebefenster geglättet werden. Die folgende Differenzgleichung beschreibt einen Filter, der die aktuelle Stunde und die drei vorhergehenden Datenstunden mittelt. Importieren Sie die Verkehrsdaten und ordnen Sie die erste Spalte der Fahrzeugzählungen dem Vektor x zu. Erstellen Sie die Filterkoeffizientenvektoren. Berechnen Sie den 4-Stunden-gleitenden Durchschnitt der Daten und zeichnen Sie die ursprünglichen Daten und die gefilterten Daten. MATLAB und Simulink sind eingetragene Warenzeichen von The MathWorks, Inc. Siehe auch www. mathworks / trademarks für eine Liste anderer Marken, die Eigentum von The MathWorks sind. Weitere Produkt - oder Markennamen sind Warenzeichen oder eingetragene Warenzeichen der jeweiligen Eigentümer. Wähle dein Land
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