Dibuat pada hari Rabu, 08 Oktober 2008 20 04 Terakhir Diperbaharui pada Kamis, 14 Maret 2013 01 29 Ditulis oleh Batuhan Osmanoglu Hits 41585.Moving Average Di Matlab. Seringkali saya mendapati diri saya membutuhkan data rata-rata, saya harus mengurangi sedikit kebisingan. Aku menulis beberapa fungsi untuk melakukan apa yang saya inginkan, tapi matlab s dibangun di fungsi filter bekerja cukup bagus juga Disini saya akan menulis tentang 1D dan 2D rata-rata data.1D filter dapat direalisasikan dengan menggunakan fungsi filter Fungsi filter memerlukan setidaknya Tiga parameter masukan koefisien pembilang untuk filter b, koefisien penyebut untuk filter a, dan data X tentu saja. Filter rata-rata yang sedang berjalan dapat didefinisikan secara sederhana oleh. Untuk data 2D kita dapat menggunakan fungsi filter2 Matlab s Untuk informasi lebih lanjut Tentang bagaimana filter bekerja, Anda dapat mengetik. Berikut adalah penerapan cepat dan kotor dari 16 dengan 16 filter rata-rata bergerak Pertama, kita perlu menentukan filter Karena yang kita inginkan adalah kontribusi yang sama dari semua tetangga kita bisa menggunakan yang menyenangkan. Kami membagi semuanya dengan 256 16 16 karena kami tidak ingin mengubah amplitudo tingkat umum dari sinyal. Untuk menerapkan filter, kita dapat mengatakan hal berikut ini. Berikut adalah hasil untuk tahap interferogram SAR. Dalam hal ini Range berada pada Sumbu Y dan Azimuth dipetakan pada sumbu X Saringannya lebar 4 piksel dengan lebar Rentang dan lebar 16 piksel pada Azimuth. Frequency Response of the Running Average Filter. Respon frekuensi sistem LTI adalah DTFT respons impuls. Respon impuls Dari rata-rata bergerak L-contoh adalah karena FIR yang rata-rata adalah FIR, respons frekuensi berkurang ke jumlah yang terbatas. Kita dapat menggunakan identitas yang sangat berguna. Untuk menuliskan respons frekuensi as. Di mana kita membiarkan aej N 0, dan ML 1 Kita mungkin tertarik pada besarnya fungsi ini untuk menentukan frekuensi yang melewati filter yang tidak diimbangi dan yang dilemahkan Di bawah ini adalah sebidang besarnya fungsi ini untuk L 4 merah, 8 hijau, dan 16 biru. Horisontal Rentang sumbu Dari nol sampai radian per sampel. Tidak seperti pada ketiga kasus tersebut, respons frekuensi memiliki karakteristik lowpass. Frekuensi komponen konstan nol pada masukan melewati filter yang tidak terisi. Frekuensi yang lebih tinggi, seperti 2, benar-benar dihilangkan oleh filter. Namun, Jika maksudnya adalah merancang filter lowpass, maka kita belum melakukannya dengan baik Beberapa frekuensi yang lebih tinggi dilemahkan hanya dengan faktor sekitar 1 10 untuk rata-rata pergerakan 16 titik atau 1 3 untuk rata-rata pergerakan empat titik yang dapat kita lakukan. Jauh lebih baik dari itu. Plot di atas dibuat oleh kode Matlab berikut. omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp - i omega 4 1-exp - i omega H8 1 8 1-exp - i omega 8 1-exp - i omega H16 1 16 1-exp - i omega 16 1-exp - i omega plot omega, abs H4 abs H8 abs H16 sumbu 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - University of California, Berkeley. Moving Average Filter MA filter. Loading Filter rata-rata bergerak adalah filter Low Pass FIR Finite Impulse Response sederhana yang biasa digunakan untuk kelancaran Ing array sinyal data sampel Dibutuhkan M sampel input pada satu waktu dan mengambil rata-rata sampel M-dan menghasilkan titik output tunggal Ini adalah struktur LowF Filter LowF Filter yang sangat sederhana yang berguna bagi ilmuwan dan insinyur untuk memfilter. Komponen bising yang tidak diinginkan dari data yang dimaksud. Karena panjang filter meningkatkan parameter M, kehalusan output meningkat, sedangkan transisi tajam dalam data menjadi semakin tumpul. Hal ini menyiratkan bahwa filter ini memiliki respon domain waktu yang sangat baik namun respons frekuensinya buruk. Filter MA melakukan tiga fungsi penting.1 Ini membawa titik masukan M, menghitung rata-rata titik M tersebut dan menghasilkan titik keluaran tunggal 2 Karena penghitungan perhitungan melibatkan filter yang memperkenalkan jumlah penundaan yang pasti 3 Filter berfungsi sebagai Low Pass Filter dengan respon domain frekuensi yang buruk dan respon domain waktu yang baik. Kode Matlab. Kode matlab berikut mensimulasikan respon domain waktu M-point Moving Aver. Umur filter dan juga plot respon frekuensi untuk berbagai panjang filter. Time Domain Response. Input ke MA filter.3-point MA filter output. Input ke Moving average filter. Response dari 3 titik Moving average filter.51-point MA filter output. Keluaran MA filter 101-titik. Respons filter rata-rata bergerak 51-titik. Respons dari 101 titik rata-rata filter rata-rata 0,51 titik MA filter output. Response dari titik 501 Rata-rata filter bergerak. Pada plot pertama, kita memiliki masukan bahwa Masuk ke filter rata-rata bergerak Masukannya berisik dan tujuan kita adalah untuk mengurangi kebisingan Angka berikutnya adalah respon output dari filter Moving Average 3 titik Dapat disimpulkan dari gambar bahwa filter Moving Average 3 titik memiliki Tidak banyak melakukan penyaringan kebisingan Kami meningkatkan keran filter sampai 51 poin dan kita dapat melihat bahwa noise pada output telah berkurang banyak, yang digambarkan pada gambar berikutnya. Respon Frekuensi Filter Bergerak Rata-rata dari berbagai panjang. Meningkatkan keran lebih lanjut ke 101 dan 501 dan kita bisa amati itu-meski suaranya hampir nol, transisi yang tumpul secara drastis mengamati kemiringan di kedua sisi sinyal dan membandingkannya dengan transisi dinding bata ideal dalam masukan kita. Respons Frekuensi. Dari frekuensi Responnya dapat dikatakan bahwa roll-off sangat lambat dan redaman stop band tidak baik. Mengingat redaman band stop ini, jelas, filter rata-rata bergerak tidak dapat memisahkan satu band frekuensi dari yang lain. Seperti kita ketahui bahwa kinerja yang baik di Domain waktu menghasilkan kinerja yang buruk dalam domain frekuensi, dan sebaliknya Singkatnya, rata-rata bergerak adalah filter pemulusan yang sangat baik menyaring tindakan dalam domain waktu, namun filter low-pass yang sangat buruk menyaring tindakan di domain frekuensi. Tautan Eksternal Buku yang disarankan. Sidebar Pribumi.
No comments:
Post a Comment