Moving average filter design matlab

Respon Frekuensi Filter Rata-Rata Menjalankan Respon frekuensi sistem LTI adalah DTFT respons impuls, Respons impuls dari rata-rata pergerakan L-sample adalah Karena filter rata-rata bergerak adalah FIR, respons frekuensi akan berkurang menjadi jumlah yang terbatas. Bisa menggunakan identitas yang sangat berguna untuk menuliskan respons frekuensi seperti di mana kita membiarkan ae minus jomega. N 0, dan M L minus 1. Kita mungkin tertarik pada besarnya fungsi ini untuk menentukan frekuensi yang melewati filter yang tidak diimbangi dan yang dilemahkan. Berikut adalah sebidang besar fungsi ini untuk L 4 (merah), 8 (hijau), dan 16 (biru). Sumbu horizontal berkisar dari nol sampai radian pi per sampel. Perhatikan bahwa dalam ketiga kasus tersebut, respons frekuensi memiliki karakteristik lowpass. Komponen konstan (nol frekuensi) pada input melewati filter yang tidak diimbangi. Beberapa frekuensi yang lebih tinggi, seperti pi 2, benar-benar dihilangkan oleh filter. Namun, jika maksudnya adalah mendesain filter lowpass, maka kita belum melakukannya dengan baik. Beberapa frekuensi yang lebih tinggi dilemahkan hanya dengan faktor sekitar 110 (untuk rata-rata pergerakan 16 titik) atau 13 (untuk rata-rata pergerakan empat titik). Kita bisa melakukan jauh lebih baik dari itu. Plot di atas dibuat dengan kode Matlab berikut: 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)) plot (abs omega, abs (H4) abs (H8) H16)) sumbu (0, pi, 0, 1) Cipta copy 2000- - University of California, Berkeley Dipersembahkan pada hari Rabu, 08 Oktober 2008 20:04 Terakhir Diperbaharui pada Kamis, 14 Maret 2013 01:29 Ditulis oleh Batuhan Osmanoglu Hits: 41409 Bergerak Rata-rata di Matlab Seringkali saya mendapati diri saya membutuhkan rata-rata data saya harus mengurangi sedikit kebisingan. Saya menulis beberapa fungsi untuk melakukan apa yang saya inginkan, tapi matlabs yang dibangun dengan fungsi filter bekerja dengan cukup baik. Disini saya menulis tentang data rata-rata 1D dan 2D. Filter 1D 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 hanya dengan: Untuk data 2D kita bisa menggunakan fungsi Matlabs filter2. Untuk informasi lebih lanjut tentang bagaimana filter bekerja, Anda dapat mengetikkan: Berikut adalah penerapan filter rata-rata 16 by 16 yang cepat dan kotor. Pertama kita perlu mendefinisikan filternya. Karena semua yang kita inginkan adalah kontribusi yang setara dari semua tetangga kita bisa menggunakan fungsinya. Kita membagi semuanya dengan 256 (1616) karena kita tidak ingin mengubah tingkat umum (amplitudo) sinyal. Untuk menerapkan filter, kita dapat mengatakannya di bawah ini Berikut adalah hasil fase interferogram SAR. Dalam hal ini Range berada pada sumbu Y dan Azimuth dipetakan pada sumbu X. Filternya lebar 4 piksel dengan lebar Rentang dan 16 piksel pada Azimuth. Moving Average Function resultmovingmean (data, window, redup, option) menghitung rata-rata pergerakan terpusat data matriks data dengan menggunakan ukuran jendela yang ditentukan pada jendela dalam dimensi redup, menggunakan Algoritma yang ditentukan dalam pilihan. Dim dan pilihan adalah input opsional dan akan default ke 1. Dim dan pilihan input opsional bisa dilewati sama sekali atau bisa diganti dengan a. Misalnya movingmean (data, window) akan memberikan hasil yang sama seperti movingmean (data, window, 1,1) atau movingmean (data, window ,, 1). Ukuran dan dimensi matriks data input hanya dibatasi oleh ukuran matriks maksimum untuk platform Anda. Jendela harus berupa bilangan bulat dan harus ganjil. Jika jendela bahkan kemudian dibulatkan ke angka ganjil lebih rendah berikutnya. Fungsi menghitung rata-rata bergerak yang menggabungkan titik pusat dan (jendela-1) 2 elemen sebelum dan sesudah dalam dimensi yang ditentukan. Di tepi matriks jumlah elemen sebelum atau sesudah dikurangi sehingga ukuran jendela sebenarnya kurang dari jendela yang ditentukan. Fungsi dibagi menjadi dua bagian, algoritma 1d-2d dan algoritma 3d. Hal ini dilakukan untuk mengoptimalkan kecepatan solusi, terutama pada matriks yang lebih kecil (yaitu 1000 x 1). Selanjutnya, beberapa algoritma yang berbeda dengan masalah 1d-2d dan 3d disediakan seperti pada kasus-kasus tertentu algoritma default bukan yang tercepat. Hal ini biasanya terjadi bila matriksnya sangat lebar (yaitu 100 x 100000 atau 10 x 1000 x 1000) dan rata-rata bergerak dihitung dalam dimensi yang lebih pendek. Ukuran dimana algoritma default lebih lambat akan tergantung pada komputer. MATLAB 7.8 (R2009a) Tag untuk File Ini Silahkan login untuk memberi tag pada file. Silahkan masuk untuk menambahkan komentar atau rating. Komentar dan Peringkat (8) Fungsi berkaitan dengan berakhirnya dengan memotong bagian trailing atau leading window dan beralih ke moving average terkemuka atau trailing, bukan yang terpusat. Untuk mengikuti contoh yang Anda berikan dalam komentar Anda jika ukuran jendela adalah 3 maka di tengah 1, data rata-rata fungsi dari titik 1 dan 2 di pusat 2 poin 1, 2, dan 3 dirata-ratakan di pusat 9 Poin 8, 9, dan 10 dirata-ratakan dan di pusat 10 (misalkan vektor memiliki 10 entri) poin 9 dan 10 dirata-ratakan. Bagaimana cara kerja movingmean dengan ujungnya Apakah mulai dengan ukuran jendela yang hanya mencakup titik 1 pada 1, maka 3 titik pada titik 2, kemudian bertambah dalam ukuran jendela sampai ukuran jendela ditentukan pada masukan fungsi. Bagus dan sederhana. Terima kasih. Pekerjaan bagus Sangat berguna seperti kata Stephan Wolf. Hanya apa yang saya cari. Rata-rata bergerak terpusat yang mampu bekerja dalam plot di atas keseluruhan lebar, tanpa harus mencari ukuran jendela filter dan menggerakkan awal. Great Mempercepat kecepatan teknik dan sains MathWorks adalah pengembang perangkat lunak komputasi matematika terkemuka untuk para insinyur dan ilmuwan.