Ricorsivo Mobile Media Matlab

Variazioni sul media mobile Il filtro a media mobile è più o meno perfetta per lisciare i dati in presenza di rumore, se le informazioni utili nei dati è completamente nel dominio del tempo. In questo caso, non vi preoccupate circa la sua piuttosto scarso rendimento nel dominio della frequenza. La Figura 1 mostra i impulso, passo e risposte in frequenza del filtro base media mobile (con tre campioni supplementari su entrambi i lati che non fanno parte delle risposte all'impulso e step, per chiarezza). A volte, tuttavia, si deve lavorare con i dati per i quali entrambi i domini sono importanti. Per questi casi, ci sono versioni ponderata della media mobile che sono più o meno equivalente nel dominio del tempo, ma che hanno prestazioni molto migliori nel dominio della frequenza. Ripetute Media mobile La prima cosa che si può fare per migliorare la risposta in frequenza del media mobile è quello di applicare più volte. Dopo due ripetizioni, ciò equivale a pesatura triangolare dei coefficienti (Figura 2). Poiché applicando lo stesso filtro raddoppia due volte il suo effetto, il primo lobo laterale della risposta in frequenza è solo la metà alto come quello di figura 1. La ragione per la forma triangolare è che la media mobile è una convoluzione con un impulso rettangolare. Applicando due volte provoca una convoluzione di questo impulso rettangolare con sé, risultando in una finestra triangolare per il filtro combinato. Notare che Ive preso la stessa lunghezza del filtro di figura 2, come nella figura 1, spostando così il primo zero della risposta in frequenza. Un vero convoluzione del filtro rettangolare originale avrebbe comportato un filtro più lungo e avrebbe mantenuto gli zeri esattamente nello stesso posto, naturalmente. Se il filtro a media mobile viene ripetuto più volte, i suoi coefficienti convergono ad una finestra gaussiana (figura 3) per il teorema limite centrale. Naturalmente, un vero e proprio gaussiana si estende all'infinito in entrambe le direzioni, quindi non c'è altra scelta che tagliare è pari ad un certo punto (o forse si moltiplicano con una seconda finestra). Inoltre, la deviazione standard della gaussiana deve essere scelta. Per questa illustrazione (e per l'attuazione del filtro Designer), ho adottato le impostazioni predefinite di MATLAB. In pratica, si potrebbe voler semplicemente applicare più volte la media mobile invece di applicare una finestra gaussiana. Quando viene implementato in modo ricorsivo, la media mobile è molto efficiente. mentre la finestra Gaussiano deve essere attuato mediante convoluzione. Blackman Finestra Un'altra possibilità è quello di scegliere una delle funzioni della finestra classiche che vengono utilizzati per i filtri finestrate-sinc, e di utilizzarlo come un kernel filtro (vedi la pagina Wikipedia eccellente sulle funzioni della finestra). Come esempio, Ive prese finestra Blackman (Figura 4). Questo migliora l'attenuazione fermata banda ancora di più, pur mostrando una risposta nel dominio del tempo liscia senza alcun ronzio o superamento. In conclusione, se è necessario smussare i dati ma hanno bisogno di una migliore performance di frequenza rispetto alla media di base mobile ha da offrire, diverse alternative sono disponibili. Filter Design Tool Questo articolo è completato con uno strumento Filter Design. Esperimento con le diverse funzioni della finestra e la lunghezza del filtro, e vedere l'effetto sulla risposta in frequenza. Provalo Nowi sto cercando di completare un progetto di assegnazione MATLAB con la seguente domanda: Scrivere una funzione chiamata media mobile che prende uno scalare chiamato x come argomento di input e restituisce uno scalare. La funzione utilizza un buffer per contenere gli ingressi precedenti, e il buffer può contenere un massimo di 25 ingressi. In particolare, la funzione deve salvare le più recenti 25 ingressi in un vettore (buffer). Ogni volta che la funzione viene chiamata, esso copia l'argomento di input in un elemento del buffer. Se ci sono già 25 ingressi memorizzati nel buffer, scarta l'elemento più antico e salva quello corrente nel buffer. Dopo aver memorizzato l'ingresso nel buffer, restituisce la media di tutti gli elementi del buffer. La soluzione Fornisco è la seguente: Secondo l'auto ellista mia funzione esegue correttamente quando i valori 1-50 passano consecutivamente, ma fallisce quando i valori di un'onda sinusoidale rumoroso passano consecutivamente (che sono stato informato che potrebbe essere causa di qualche una sorta di errore di arrotondare). Le sarei grato se qualcuno di voi potrebbe fornire me alcuni suggerimenti per quanto riguarda i possibili passi errore nel mio codice (aggiunto sopra). Grazie in advanceRecursion o di auto-chiamata di routine 1.- Basics ricorsione è una sorta di costruzione complicata e intelligente che permette una funzione di chiamarsi. Il linguaggio di programmazione Matlab lo supporta, quindi una funzione può chiamare se stesso durante la propria esecuzione. algoritmi ricorsivi possono essere implementate direttamente in Matlab. Ecco un semplice esempio di ricorsione, consente di elaborare. Esempio di codice ricorsivo: funzione y tenexp (n) Questo è un programma ricorsivo per calcolare y 10N. Il programma funziona solo se n è un numero intero non negativo. Se n è negativo, l'algoritmo non smetterà. se n 0 y 1 altro N LTLT questa linea non è necessaria, ma per l'ispezione y 10 tenexp (n-1) e virgola finali sono state evitate in tali dichiarazioni (di proposito) per visualizzare gli aggiornamenti di valore a diversi livelli della ricorsione. È possibile esplorare il codice eseguendo la funzione step-by-step, mentre in l'editor. Questo codice ha una costruzione con un ramo. Il confronto n 0 è la base della ricorsione, perché definisce il passo finale o livello più basso. Questo è l'unico modo per ottenere il programma di smettere di chiamare se stesso. Il 8216 altro 8217 parte nel ramo è la chiave per ricorsività. Il trucco è che chiama un valore più basso (n - 1), e continuerà a farlo finché non scende al n 0. Ci sono diverse considerazioni durante l'utilizzo di questa tecnica di auto-chiamata: La prima è che è possibile per la funzione da chiamare se stesso per sempre e non tornare mai una risposta. Questo accade nel codice qui sopra, se si entra in un argomento negativo. La seconda è che la ricorsione può portare a calcoli ridondanti, che può richiedere molto tempo. Il codice precedente utilizza istruzioni ripetutamente che può essere eseguito utilizzando una singola linea di codice (10N). La terza considerazione è che ha bisogno di più allocazione di memoria. Nei calcoli sui grandi sistemi, spazio di memoria non deve essere sprecato per spese generali del programma. D'altra parte, programmi ricorsivi possono essere più facili da scrivere e leggere rispetto programmi non ricorsive. 2.- ricorsività per risolvere Fattoriali Ora, we8217re intenzione di scrivere una funzione per calcolare un fattoriale (n) usando questa tecnica, ancora una volta. Sappiamo che non it8217s il modo più efficace per calcolare un numero fattoriale, ma è concettualmente un calcolo ricorsivo facile testare e implementare. funzione y fatto (n) Abbiamo il numero più alto y n Scendiamo a 0 se n 0 y 1 altro moltiplichiamo per tutti gli interi prima della nostra, una alla volta. y y fatto (n-1) end Ancora una volta, queste sono le considerazioni per questo esempio: È possibile che la funzione da chiamare se stesso per sempre e non tornare più di una risposta. Questo accade nel codice qui sopra, se si entra in un argomento negativo. Ci sono calcoli ridondanti, che può richiedere molto tempo. Il codice precedente utilizza ancora le istruzioni e di nuovo che potrebbe essere eseguita utilizzando una singola funzione built-in (fattoriale (n)). 3.- video: Puzzle risolto con RecursivityHow faccio ricorsiva media mobile veloce e varianza studiare il mio filtro varianza demo e scrivere di nuovo, se avete domande dopo che: Demo di prendere la media locali, varianza e deviazione standard di una scala di grigi Immagine. userImage, se approvata in, viene utilizzata come immagine. Se userImage non è passato in, all'utente viene chiesto di utilizzare un'immagine demo. Il codice scritto per funzione ImageAnalyst localvariance (userImage) pulire. CLC Cancella la finestra di comando. Chiuda tutti Close tutte le figure (ad eccezione di quelli di imtool.) di lavoro Assicurarsi che il pannello di lavoro sta mostrando. Modificare la cartella corrente alla cartella di questo m-file. (La riga di codice che segue è da Brett Shoelson di The MathWorks.) Non uso queste righe se sei chiamare questo da un altro m-file. if (IsDeployed) cd (fileparts (che (mfilename))) fine inizializzazione. fontSize 20 se nargin 0 Nessun immagine passata in sulla linea di comando. Read in una delle immagini MATLAB demo standard come la nostra immagine in scala di grigi originale e visualizzarlo. promptMessage sprintf (immagine che vuoi monete use. nThe o il cameraman) tasto questdlg (promptMessage, Seleziona immagine, Monete, Cameraman, monete) se strcmp (pulsante, i gettoni) grayImage doppia (imread (coins. png)) Cast a raddoppiare. altro grayImage doppia (imread (cameraman. tif)) Cast a raddoppiare. finire altrimenti utilizzare la matrice immagine passata sulla riga di comando. grayImage doppia (userImage) Cast a raddoppiare. Fine Inizio tempistica. startTime sottotrama tic (2, 2, 1) imshow (grayImage,) Titolo (Immagine originale, FontSize, fontSize) set (GCF, posizione, ottenere (0, Dimensione schermo)) Massimizzare figura. Sfocare l'immagine con una finestra 5 da 5 media (filtro box). blurredImage CONV2 (grayImage, quelli (5,5) 25) sottotrama (2, 2, 2) imshow (blurredImage,) titolo (immagine sfocata, FontSize, fontSize) Eseguire un filtro varianza. Immagine in uscita è la varianza dell'immagine di input in una finestra scorrevole 3 per 3. VarianceFilterFunction (x) var (x (:)) varianceImage nlfilter (grayImage, 3 3, VarianceFilterFunction) Un modo alternativo di fare il filtro varianza è nella riga successiva: varianceImage rimodellare (std (im2col (originalImage, 3 3, scorrevole)) , dimensioni (originalImage) -2) sottotrama (2, 2, 3) imshow (varianceImage,) titolo (varianza immagine, FontSize, fontSize) Calcola la radice quadrata della varianza immagine per ottenere la deviazione standard. standardDeviationImage sqrt (varianceImage) sottotrama (2, 2, 4) imshow (standardDeviationImage,) titolo (Deviazione Standard Immagine, FontSize, fontSize) elapsedTime TOC (startTime) messaggio sprintf (DonennElapsed tempo .2f secondi., elapsedTime) msgbox (messaggio) ritorno fine della funzione localvariance (). Il lug 5, 12.33, ImageAnalyst ltimageanal. mailinatorgt ha scritto: GT studiare il mio filtro varianza demo e scrivere di nuovo, se avete domande gt dopo che: gt gt Demo di prendere la media locali, varianza e deviazione GT standard di un'immagine in scala di grigi di. gt userImage, se approvata in, viene utilizzata come immagine. gt Se userImage non è passato in, all'utente viene chiesto di utilizzare un'immagine demo. Codice gt scritto da funzione ImageAnalyst gt localvariance (userImage) Gt pulire. gt CLC Cancella finestra di comando. gt chiudere tutte le Chiudere tutte le figure (ad eccezione di quelli di imtool.) gt lavoro Assicurarsi che il pannello di lavoro sta mostrando. gt gt Modificare la cartella corrente alla cartella di questo m-file. gt (La riga di codice che segue è da Brett Shoelson di The MathWorks.) gt Non utilizzare queste linee se sei chiamare questo da un altro m-file. gt se (IsDeployed) gt cd (fileparts (che (mfilename))) gt gt gt fine di inizializzazione. gt fontSize 20 gt se nargin 0 gt Nessun immagine passata sulla riga di comando. gt Read in una delle MATLAB immagini demo di GT standard come la nostra immagine in scala di grigi originale e visualizzarlo. gt promptMessage sprintf (un'immagine che vorresti use. nThe monete GT o il cameraman) tasto gt questdlg (promptMessage, Seleziona immagine, Monete, GT Cameraman, monete) gt se strcmp (pulsante, monete) gt grayImage doppie (imread (monete. png)) Cast a raddoppiare. gt altro gt grayImage doppia (imread (cameraman. tif)) Cast a raddoppiare. gt fine gt altro gt utilizzare la matrice immagine passata sulla riga di comando. gt grayImage doppia (userImage) Cast a raddoppiare. gt fine gt gt avviare il cronometro. gt startTime tic gt gt sottotrama (2, 2, 1) gt imshow (grayImage,) titolo gt serie GT (immagine originale, FontSize, fontSize) (GCF, posizione, ottenere (0, Dimensione schermo)) Massimizzare figura. gt gt sfocare l'immagine con una finestra 5 da 5 media (filtro box). gt blurredImage CONV2 (grayImage, quelli (5,5) 25) gt sottotrama (2, 2, 2) gt imshow (blurredImage,) titolo gt (immagine sfocata, FontSize, fontSize) gt gt Eseguire un filtro di varianza. immagine gt uscita è la varianza dell'immagine di input in una finestra gt 3 per 3 scorrevole. gt VarianceFilterFunction (x) var (x (:)) gt varianceImage nlfilter (grayImage, 3 3, VarianceFilterFunction) gt Un modo alternativo di fare il filtro varianza è nella riga successiva: gt varianceImage Reshape (std (im2col (originalImage, 3 3 , scorrevole)), la dimensione gt (originalImage) -2) gt sottotrama (2, 2, 3) gt imshow (varianceImage,) titolo gt (varianza immagine, FontSize, fontSize) gt gt Calcolare la radice quadrata della varianza immagine per ottenere la deviazione gt standard. gt standardDeviationImage sqrt (varianceImage) gt sottotrama (2, 2, 4) gt imshow (standardDeviationImage,) titolo gt (Deviazione Standard Immagine, FontSize, fontSize) gt elapsedTime TOC (startTime) gt gt messaggio sprintf (tempo DonennElapsed .2f secondi., gt elapsedTime) gt msgbox (messaggio) Gt tornare Fine della funzione localvariance (). Tuttavia non ho imshow o nlfilter, vale a dire non ho l'elaborazione delle immagini cassetta degli attrezzi. e permette di non entrare in quel appalti ecc sto pensando forse c'è un modo generico in Matlab di fare il calcolo ricorsivo, che si tratti di media ricorsivo, o variancestd ricorsivo, o altri momenti, ecc Ogni pensiero Grazie mille Oggetto: Come fare faccio ricorsiva media mobile veloce e varianza Da: Steve Amphlett Luna Luna ltlunamoonmoongmailgt ha scritto nel messaggio lt6fc04321-2ece-4f41-ad2d-4a0a2b436baex27g2000yqb. googlegroupsgt. gt gt grande codice gt gt Tuttavia non ho imshow o nlfilter, vale a dire non ho immagine gt Processing Toolbox. e permette di non entrare in quel appalti ecc gt gt sto pensando forse c'è un modo generico in Matlab di fare gt computazione ricorsiva, gt gt sia esso media ricorsivo, o variancestd ricorsivo, o altri momenti, gt gt gt ecc Qualsiasi Grazie mille pensieri Sì. Perché si utilizza la parola ricorsiva I suoi ingressi non dipendono vostre uscite. Beh basta usare blockproc e la var () Funzioni - questo è un modo. Oggetto: Come posso fare ricorsiva media mobile veloce e varianza Da: Oleg Komarov Luna Luna ltlunamoonmoongmailgt ha scritto nel messaggio lt2b265914-45f5-4b6e-9a85-c6d07191bfafs9g2000yqd. googlegroupsgt. gt Ciao a tutti, gt gt In movimento ricorsivo o media mobile, gt gt resultt alfa pt (1-alfa) risultato, gt gt dove pt è il nuovo arrivo. gt gt Come facciamo questo veloce in Matlab, utilizzando il formato funzione di filtro, cioè GT funziona su tutta una serie di colonna-saggio. gt gt Ora, come applicare lo stesso concetto di rotolamento gt varianza gt Credo che per fare varianza rotolamento, abbiamo bisogno di ottenere prima la GT media mobile, gt gt e poi il rotolamento intendiamo piazza: gt gt rollingmeansquaret alphapt2 (1- gt alpha) rollingmeansquare, gt gt quindi utilizzando: gt gt rollingvariancet rollingmeansquaret - rollingmeant 2. gt gt ho ragione come fare questo veloce gt gt Grazie si può pensare di lista osserva come le discussioni che avete segnalibro. È possibile aggiungere tag, autori, discussioni, e anche risultati della ricerca alla tua lista di controllo. In questo modo si può facilmente tenere traccia di argomenti che sei interessato a. Per visualizzare l'elenco orologio, cliccare sul link quotMy Newsreaderquot. Per aggiungere elementi alla tua lista di controllo, fare clic sul quotadd per guardare collegamento listquot in fondo ad ogni pagina. Come faccio ad aggiungere una voce alla mia selezione Per aggiungere criteri di ricerca per la vostra lista di controllo, cercare il termine desiderato nella casella di ricerca. Fare clic sul quotAdd questa ricerca ad orologio collegamento listquot nella pagina dei risultati di ricerca. È inoltre possibile aggiungere un tag alla tua lista di controllo per la ricerca per il tag con la direttiva quottag: tagnamequot dove tagname è il nome del tag che si desidera guardare. 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