Moving average smoothing filter matlab

O que é o alisamento e como posso fazê-lo? Tenho uma matriz em Matlab, que é o espectro de magnitude de um sinal de fala (a magnitude de 128 pontos da FFT). Como liso isso usando uma média móvel Do que eu entendo, eu deveria ter um tamanho de janela de um certo número de elementos, ter uma média, e isso se torna o novo elemento 1. Em seguida, deslize a janela para a direita por um elemento, leve a média, que se torna o 2º elemento, e assim por diante. É realmente assim que funciona, não tenho certeza de mim mesmo, se eu fizer isso, no meu resultado final terei menos de 128 elementos. Então, como isso funciona e como ele ajuda a suavizar os pontos de dados? Ou há alguma outra maneira que eu possa fazer o alisamento de dados solicitado? 15 de outubro às 6:30 migrou do stackoverflow 15 de outubro 12 às 14:51 Esta questão veio de nossa Site para programadores profissionais e entusiasta. Para um espectro, você provavelmente quer medir em conjunto (na dimensão do tempo) múltiplos espectros em vez de uma média de corrida ao longo do eixo de freqüência de um único espectro ndash endolith 16 de outubro 12 às 1:04 endolito, ambas são técnicas válidas. A média no domínio da frequência (às vezes chamado de Danielle Periodogram) é a mesma que a janela no domínio do tempo. A média de periodogramas múltiplos (quotspectraquot) é uma tentativa de imitar a média de conjunto requerida do verdadeiro Periodograma (o chamado Periodograma Welch). Além disso, como uma questão de semântica, eu argumentaria que quotsmoothingquot é uma filtragem passiva não-causal. Veja a filtragem de Kalman contra o alisamento de Kalman, a filtragem de Wiener e o alisamento de Wiener, etc. Existe uma distinção não trivial e dependente da implementação. Ndash Bryan 12 de dezembro 12 às 19:18 O alisamento pode ser feito de várias maneiras, mas, em termos muito básicos e gerais, significa que você mesmo emitirá um sinal, misturando seus elementos com seus vizinhos. Você manuseia o sinal um pouco para se livrar do ruído. Por exemplo, uma técnica de suavização muito simples seria, recalcular cada elemento de sinal f (t) para 0,8 do valor original, mais 0,1 de cada um dos seus vizinhos: Observe como os fatores de multiplicação, ou pesos, somam um máximo. Então, se o sinal for bastante constante, o alisamento não o altera muito. Mas se o sinal continha uma mudança brusca e brusca, então a contribuição de seus vizinhos ajudará a esclarecer um pouco esse ruído. Os pesos que você usa nesta função de recálculo podem ser chamados de kernel. Uma função Gaussiana unidimensional ou qualquer outro kernel básico deve fazer no seu caso. Bom exemplo de um tipo particular de suavização: acima: sinal não aspirado Abaixo: sinal suavizado Exemplos de alguns kernels: Além da boa resposta do Junuxx, gostaria de soltar algumas notas. O alisamento está relacionado à filtragem (infelizmente, um artigo bastante vago da Wikipedia) - você deve escolher o mais suave com base em suas propriedades. Um dos meus favoritos é o filtro médio. Este é um exemplo de um filtro não-linear. Tem algumas propriedades interessantes, preserva bordas e é bastante robusto sob grande ruído. Se você tem um modelo, como seu sinal comporta um filtro de Kalman vale a pena olhar. Seu alisamento é, na verdade, uma estimativa bayesiana de máxima verossimilhança do sinal com base em observações. Respondeu 15 de outubro 12 às 11:07 1 por mencionar o filtro kalman ndash Diego 13 de dezembro 12 às 18:48 O suavização implica usar informações de amostras vizinhas para mudar a relação entre amostras vizinhas. Para vetores finitos, nas extremidades, não há informações vizinhas de um lado. Suas escolhas são: não limpe facilmente as extremidades, aceite um vetor suavizado resultante mais curto, compense dados e suavize com isso (depende da facilidade de precisão de quaisquer previsões fora das extremidades), ou talvez use diferentes kernels de suavização assimétricos nas extremidades (o que acaba Reduzindo o conteúdo da informação no sinal de qualquer maneira). Respondeu 15 de outubro 12 às 19:44 Outros já mencionaram como você suaviza, eu gostaria de mencionar por que o suavização funciona. Se você oversample adequadamente o seu sinal, ele irá variar relativamente pouco de uma amostra para a próxima (exemplos de pontos de tempo, pixels, etc.), e espera-se que tenha uma aparência geral suave. Em outras palavras, seu sinal contém poucas freqüências altas, ou seja, componentes de sinal que variam a uma taxa semelhante à sua taxa de amostragem. No entanto, as medidas são muitas vezes corrompidas pelo ruído. Em uma primeira aproximação, geralmente consideramos o ruído seguir uma distribuição gaussiana com zero médio e um certo desvio padrão que é simplesmente adicionado em cima do sinal. Para reduzir o ruído em nosso sinal, geralmente fazemos as quatro premissas seguintes: o ruído é aleatório, não está correlacionado entre as amostras, tem uma média de zero e o sinal está suficientemente superamplegado. Com estes pressupostos, podemos usar um filtro de média deslizante. Considere, por exemplo, três amostras consecutivas. Uma vez que o sinal está muito superamplegado, o sinal subjacente pode ser considerado como variável de forma linear, o que significa que a média do sinal através das três amostras seria igual ao sinal verdadeiro na amostra do meio. Em contraste, o ruído tem zero médio e não está correlacionado, o que significa que sua média deve tender para zero. Assim, podemos aplicar um filtro de média deslizante de três amostras, onde substituimos cada amostra pela média entre si e seus dois vizinhos adjacentes. Claro, quanto maior, fazemos a janela, mais o ruído irá atingir a zero, mas menor será a nossa suposição de linearidade do sinal verdadeiro. Assim, temos que fazer um trade-off. Uma maneira de tentar obter o melhor de ambos os mundos é usar uma média ponderada, onde damos amostras de pesos menores menores, de modo que nós produzimos efeitos de ruído médios em intervalos maiores, embora não pesemos sinal verdadeiro demais, onde ele se desvia da linearidade suposição. Como você deve colocar os pesos depende do ruído, do sinal e da eficiência computacional, e, claro, do trade-off entre livrar-se do ruído e cortar o sinal. Note-se que tem havido muito trabalho nos últimos anos para nos permitir relaxar alguns dos quatro pressupostos, por exemplo, criando esquemas de suavização com janelas de filtro variáveis ​​(difusão anisotrópica) ou esquemas que realmente não usam o Windows (Meios não locais). Respondido 27 de dezembro às 15: 10 técnicas de movimentação média técnicas de alta freqüência targetblank MA técnicas de mudança de média s técnicas de negociação de alta freqüência Técnicas de média móvel adaptativa, o índice CSI 300 de processamento de dados de maior freqüência de futuros, para obter a negociação simulada. Junte ganhos Visual, fácil de estudar, identificar oportunidades de mercado, capturar oportunidades comerciais, mudanças na estratégia em tempo real para obter ganhos máximos. Mas sinal comercial. Média móvel técnicas s negociação de alta freqüência targetblank média móvel técnicas s tecnologia de alta freqüência filtro de alvo filtro filtro alvo Filtro mediano Desenvolvimento de modelo mediano baseado em FPGA modelo mediano. A desvantagem do filtro é que a imagem é desfocada, pois é tratada da mesma maneira para todos os pontos, o ruído, avaliado ao mesmo tempo, para a paisagem dos pontos de passagem da fronteira também foram avaliados. A fim de melhorar sua eficácia, w. Filtro de filtro s Instagram-filter s Daniel compartilha de Instagram-filter s em países estrangeiros para alcançar um completo, protegido por direitos autorais, consulte o estudo com muito útil. O filtro de filtro alvo do filtro s do filtro s é usado para extrair o filtro VtkContour com alvo múltiplo. O filtro VtkContour é usado para extrair múltiplas isoesferas Usando o filtro vtkContour A extração ISO-superfície não pode ser extraída separadamente dos problemas. Ao usar SetValue (0,51) quando o valor de cinza de 50 partes foi extraído, mas SetValue (0,151) quando apenas 3 partes foram extraídas, pode extrair a superfície sozinha. O efeito de ajuste é uma das várias cores (o filtro vermelho é usado para Extrair o filtro de alvo específico de isosurfaces múltiplo é usado para extrair o filtro de nuvem de isosuperfações múltiplas e seu filtro de destino Kalman de destino e sua aplicação. Esta caixa de ferramentas suporta filtragem, alisamento e estimação de parâmetros (usando EM) para sistemas dinâmicos lineares. Funções: 1. kalman filter 2. kalmansmoother - implementa as equações de RTS 3. learnkalman - encontra as estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros usando EM 4. samplelds - gerar filtro sa saço aleatório e seu filtro de alvo alvo da aplicação e seu filtro de alvo alvo (Ver1,2,3) targetblank 2D Gabor filter (Ver1 2,3) Estudos recentes sobre modelagem matemática de células corticais visuais KulikowskiMarceljaBishop: 1982 sugerem uma estrutura de banco de filtro de passagem de banda sintonizada. Esses filtros são para Und para ter funções de transferência gaussianas no domínio da frequência. Assim, tomando a Transformada de Fourier Inversa. Filtro (Ver1,2,3) filtro de alvo (Ver1,2,3) filtro de média móvel padrão de destino filtro filtro de média móvel de filtro A função é chamada fornecendo a entrada requerida, por exemplo, imagem lida por imread () ou pode ser um vetor simples formado por um Arquivo de áudio ou dados de qualquer outra fonte. Junto com a entrada, a função precisa ser fornecida com as margens da janela, isto é, M1 e M2, como usado na função av. Mudando a média de filtragem do filtro do alvo, o filtro médio, o filtro do alvo, a implementação do filtro, a imagem do alvo, a integração bilateral da filtragem da imagem, a filtragem bilateral da imagem para alcançar, a filtragem bilateral, pode precisar de uma pequena depuração. Implementação de filtragem, implementação de filtragem de filtro de alvo, filtro de filtro de alvo s) targetblank Programa de treinamento MATLAB (filtro orientável s) Programa de treinamento MATLAB (filtro orientável s) em boa tecnologia antiga, 91, mas eu encontrei a introdução de nada mais. Filtros orientáveis ​​do filtro Steerable s em diferentes direções no modelo e, em seguida, use modelos para a deconvolução em uma imagem em direções diferentes, poderão obter as bordas de. Filtro s) filtro de filtro de alvo s) filtro de filtro de alvo 2 imagem de ruído significa filtro ing targetblank Usando funções no filtro MATLAB 2 imagem de ruído significa filtro ing Usando funções no filtro MATLAB 2 imagem significa filtro de interferência de ruído, os programas podem executar os resultados corretos, Espero ajudá-lo. Filtro 2 imagem de ruído significa filtro ing filtro de alvo 2 imagem de ruído significa filtro ing targetblank Elapsed: 33.517ms - init: 0.8b: 1.6r: 33.1 5.199 CodeForge Versão Chinesa CodeForge English Version Onde você está indo Ir para CodeForge usercenter Complete seu perfil, obtenha Pontos 8 seg Hospede-se aqui, ups. Desculpe, este cara é misterioso, o seu blog não foi aberto, tente outro, por favor OKMoving Filtro Médio (filtro MA) Carregando. O filtro de média móvel é um filtro Low Pass FIR (Finite Impulse Response) simples comumente usado para suavizar uma série de datasigns amostrados. Demora M amostras de entrada por vez e leva a média dessas M-samples e produz um único ponto de saída. É uma estrutura de LPF (Low Pass Filter) muito simples que é útil para cientistas e engenheiros para filtrar o componente ruidoso indesejado dos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta (o parâmetro M), a suavidade da saída aumenta, enquanto que as transições afiadas nos dados são tornadas cada vez mais contundentes. Isso implica que este filtro possui uma excelente resposta ao domínio do tempo, mas uma resposta de freqüência fraca. O filtro MA executa três funções importantes: 1) Demora os pontos de entrada M, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2) Devido aos cálculos de computação envolvidos. O filtro introduz uma quantidade definida de atraso 3) O filtro atua como um filtro de passagem baixa (com resposta de domínio de freqüência fraca e uma resposta de domínio de tempo bom). Código Matlab: O código matlab seguinte simula a resposta do domínio do tempo de um filtro M-point Moving Average e também faz a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Resposta de Domínio de Tempo: 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 deduzir-se da figura que o filtro de 3 pontos de média móvel não fez muito na filtragem do ruído. Aumentamos os toques de filtro para 51 pontos e podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, o que é retratado na próxima figura. Aumentamos as torneiras até 101 e 501 e podemos observar que mesmo - embora o ruído seja quase zero, as transições são apagadas drasticamente (observe a inclinação de cada lado do sinal e compare-os com a transição ideal da parede de tijolos em Nossa contribuição). Resposta de frequência: a partir da resposta de freqüência, pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação da faixa de parada não é boa. Dada esta atenuação da faixa de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma faixa de freqüências de outra. Como sabemos que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em desempenho fraco no domínio da freqüência e vice-versa. Em suma, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom (a ação no domínio do tempo), mas um filtro de passagem baixa excepcionalmente ruim (a ação no domínio da freqüência) Links externos: livros recomendados: barra lateral primária