Matriz De Filtro De Media Móvil 1d

Creado en Miércoles, 08 de Octubre de 2008 20:04 Última actualización el Jueves, 14 de Marzo de 2013 01:29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Hits: 40453 Promedio móvil En Matlab A menudo me encuentro en necesidad de promediar los datos que tengo para reducir el ruido un poco poco. Escribí funciones de pareja para hacer exactamente lo que quiero, pero matlabs construido en función de filtro funciona bastante bien también. Aquí Ill escribir sobre 1D y 2D promedio de los datos. El filtro 1D se puede realizar usando la función de filtro. La función de filtro requiere al menos tres parámetros de entrada: el coeficiente del numerador para el filtro (b), el coeficiente del denominador para el filtro (a) y los datos (X), por supuesto. Un filtro de promedio en funcionamiento puede definirse simplemente por: Para datos 2D podemos utilizar la función Matlabs filter2. Para obtener más información sobre cómo funciona el filtro, puede escribir: Aquí hay una implementación rápida y sucia de un filtro de 16 por 16 de promedio móvil. Primero tenemos que definir el filtro. Puesto que todo lo que queremos es la contribución igual de todos los vecinos, podemos usar la función unos. Dividimos todo con 256 (1616) ya que no queremos cambiar el nivel general (amplitud) de la señal. Para aplicar el filtro simplemente podemos decir lo siguiente A continuación se presentan los resultados de la fase de un interferograma SAR. En este caso, Range está en el eje Y y Azimuth está asignado en el eje X. El filtro tenía 4 píxeles de ancho en Rango y 16 píxeles de ancho en Azimut. Iniciar sesión SearchI necesidad de probar algunas técnicas básicas de procesamiento de imágenes en Matlab. Tengo que probar y comparar especialmente dos tipos de filtros: filtro medio y filtro mediano. Para suavizar la imagen mediante el filtrado medio, hay una gran función medfilt2 de la herramienta de procesamiento de imágenes. ¿Existe alguna función similar para el filtro medio o cómo utilizar la función filter2 para crear el filtro medio Una de las cosas más importantes para mí es tener la posibilidad de configurar el radio del filtro. Es decir. Para el filtro mediano, si quiero el radio 3 x 3 (máscara), sólo uso me gustaría lograr algo similar para el filtro medio. He visto buenas respuestas ya se han dado, pero pensé que sería bueno dar una manera de realizar el promedio de filtrado en MATLAB sin utilizar funciones especiales o cajas de herramientas. Esto también es muy bueno para entender exactamente cómo funciona el proceso, ya que se le requiere establecer explícitamente el núcleo de convolución. El kernel medio del filtro es afortunadamente muy fácil: Observe que para las imágenes del color usted tendría que aplicar esto a cada uno de los canales en la imagen. User8264: No tengo acceso al libro en este momento, pero por lo general el núcleo gaussiano proporciona un suave efecto suavizante y tiende a conservar los bordes mejor que un filtro medio del mismo tamaño. Piense en la respuesta de frecuencia del filtro de paso bajo en ambos casos. Esta es una página con una buena explicación: homepages. inf. ed. ac. uk/rbf/HIPR2/gsmooth. htm ndash Amro Aug 1 14 a las 9: 48Filtro de documentación y filtro (b, a, x) filtra los datos de entrada x Utilizando una función de transferencia racional definida por los coeficientes numerador y denominador b y a. Si a (1) no es igual a 1. entonces el filtro normaliza los coeficientes del filtro por a (1). Por lo tanto, un (1) debe ser distinto de cero. Si x es un vector, entonces el filtro devuelve los datos filtrados como un vector del mismo tamaño que x. Si x es una matriz, el filtro actúa a lo largo de la primera dimensión y devuelve los datos filtrados para cada columna. Si x es un array multidimensional, entonces el filtro actúa a lo largo de la primera dimensión del array cuyo tamaño no es igual a 1. y filter (b, a, x, zi) usa las condiciones iniciales zi para los retardos del filtro. La longitud de zi debe ser igual a max (longitud (a), longitud (b)) - 1. El filtro y (b, a, x, zi, dim) actúa a lo largo de la dimensión dim. Por ejemplo, si x es una matriz, entonces el filtro (b, a, x, zi, 2) devuelve los datos filtrados para cada fila. Y, zf filter () también devuelve las condiciones finales zf de los retardos del filtro, utilizando cualquiera de las sintaxis anteriores. Función de transferencia Racional La descripción de entrada-salida de la operación de filtro en un vector en el dominio de transformada Z es una función de transferencia racional. Una función de transferencia racional es de la forma, Y (z) b (1) b (2) z x2212 1. B (n b 1) z x 2212 n b 1 a (2) z x 2212 1. A (n a 1) z x 2212 n a X (z). Que maneja los filtros FIR y IIR 1. n a es el orden del filtro de realimentación, y n b es el orden del filtro feedforward. También puede expresar la función de transferencia racional como la siguiente ecuación de diferencia, a (1) y (n) b (1) x (n) b (2) x (n x2212 1). B (nb1) x (n x2212nb) x2212a (2) y (n x22121) x2212. X2212 a (n a 1) y (n x 2212 n a). Además, puede representar la función de transferencia racional utilizando su implementación de transposición de forma directa II, como en el siguiente diagrama. Debido a la normalización, asumir un (1) 1. El funcionamiento del filtro en la muestra m está dado por las ecuaciones de diferencia del dominio del tiempo y (m) b (1) x (m) z 1 (m x 2212 1) z 1 (m) b (2) x (m) z 2 m x2212 1) x2212 un (2) y (m) x00A0x00A0 x22EE x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x22EE x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x22EE x2212 Zn 2 (m) b (n x2212 1) x (m) x2212 Zn 1 (m x2212 1) x2212 un (n x2212 1 ) Y (m) zn x2212 1 (m) b (n) x (m) x2212 a (n) y (m). Sugerencias Si tiene la Herramienta de Procesamiento de Señalesx2122, puede diseñar un filtro, d. Utilizando designfilt. A continuación, puede utilizar filtro Y (d, X) para filtrar sus datos. Selecciona tu pais