Moving Average Glättung Filter Matlab

Was ist Glättung und wie kann ich es tun, ich habe ein Array in Matlab, welches das Größen-Spektrum eines Sprachsignals ist (die Größe von 128 Punkten FFT). Wie kann ich das mit einem gleitenden Durchschnitt glätten Von dem, was ich verstehe, sollte ich eine Fenstergröße einer bestimmten Anzahl von Elementen nehmen, durchschnittlich nehmen, und das wird das neue 1. Element. Dann verschieben Sie das Fenster nach rechts um ein Element, nehmen Sie das Durchschnitt, das zum 2. Element wird, und so weiter. Ist das wirklich wie es funktioniert Ich bin mir doch nicht sicher, ob ich das mache, in meinem letzten Ergebnis werde ich weniger als 128 Elemente haben. Also, wie funktioniert es und wie hilft es, die Datenpunkte zu glätten Oder gibt es eine andere Art und Weise, wie ich die Glättung der Daten erledigen kann. Um 15:30 Uhr um 6:30 Uhr migriert von Stackoverflow Diese Frage kam von unserem Für professionelle und begeisterte Programmierer. Für ein Spektrum möchten Sie vermutlich zusammen (in der Zeitdimension) mehrere Spektren statt eines laufenden Mittels entlang der Frequenzachse eines einzelnen Spektrums ndash Endolith haben, sind beide gültige Techniken. Die Mittelung im Frequenzbereich (manchmal auch als Danielle Periodogramm bezeichnet) ist die gleiche wie die Fensterung im Zeitbereich. Die Mittelung von mehreren Periodogrammen (quotspectraquot) ist ein Versuch, die Ensemble-Mittelung nach dem wahren Periodogramm nachzuahmen (dies heißt Welch-Periodogramm). Auch, als eine Frage der Semantik, würde ich argumentieren, dass quotsmoothingquot ist nicht-kausalen Tiefpass-Filterung. Siehe Kalman-Filterung vs Kalman Glättung, Wiener Filterung v Wiener Glättung, etc. Es gibt eine nicht-triviale Unterscheidung und it39s Umsetzung abhängig. Ndash Bryan Dec 12 12 at 19:18 Glättung kann in vielerlei Hinsicht getan werden, aber in sehr einfachen und allgemeinen Begriffen bedeutet es, dass Sie sogar ein Signal, indem sie ihre Elemente mit ihren Nachbarn. Sie smearblur das Signal ein wenig, um loszuwerden Lärm. Zum Beispiel wäre eine sehr einfache Glättungstechnik, um jedes Signalelement f (t) als 0,8 des ursprünglichen Wertes plus 0,1 von jedem seiner Nachbarn neu zu berechnen: Beachten Sie, wie sich die Multiplikationsfaktoren oder Gewichte zu einem addieren. Also, wenn das Signal ist ziemlich konstant, Glättung ändert es nicht viel. Aber wenn das Signal eine plötzliche ruckartige Veränderung enthielt, dann wird der Beitrag von seinen Nachbarn dazu beitragen, diesen Lärm ein wenig zu klären. Die Gewichte, die Sie in dieser Neuberechnungsfunktion verwenden, können als Kernel bezeichnet werden. Eine eindimensionale Gaußsche Funktion oder irgendein anderer Grundkernel sollte in deinem Fall tun. Schönes Beispiel für eine besondere Art von Glättung: Oben: Unglückliches Signal Unten: geglättetes Signal Beispiele für ein paar Kernel: Neben der netten Antwort von Junuxx möchte ich noch ein paar Notizen machen. Glättung bezieht sich auf die Filterung (leider ziemlich vage Wikipedia-Artikel) - Sie sollten die glatter auf der Grundlage seiner Eigenschaften. Einer meiner Favoriten ist der Medianfilter. Dies ist ein Beispiel für einen nichtlinearen Filter. Es hat einige interessante Eigenschaften, es behält Kanten und ist ziemlich robust unter großem Lärm. Wenn Sie ein Modell haben, wie sich Ihr Signal verhält, ist ein Kalman-Filter ein Blick wert. Seine Glättung ist eigentlich eine Bayes'sche Maximum-Likelihood-Schätzung des Signals auf der Grundlage von Beobachtungen. Antwortete am 15. Oktober um 11:07 1 für die Erwähnung der kalman Filter ndash Diego 13 Dez 12 um 18:48 Glättung impliziert die Verwendung von Informationen aus benachbarten Proben, um die Beziehung zwischen benachbarten Proben zu ändern. Für endliche Vektoren gibt es an den Enden keine Nachbarinformationen zur Seite. Ihre Entscheidungen sind: dont smoothfilter die Enden, akzeptieren einen kürzeren resultierenden geglätteten Vektor, machen Daten und glatt mit dem (abhängig von der Genauigkeit der Wahrscheinlichkeit aller Vorhersagen von den Enden), oder vielleicht mit verschiedenen asymmetrischen Glättung Kerne an den Enden (die endet Verkürzung des Informationsinhalts im Signal trotzdem). Antwortete Oct 15 12 at 19:44 Andere haben erwähnt, wie Sie glätten, Id wie zu erwähnen, warum Glättung funktioniert. Wenn Sie Ihr Signal richtig überschreiten, wird es relativ wenig von einem Beispiel zum nächsten variieren (Beispiel-Zeitpunkte, Pixel, etc.), und es wird erwartet, dass ein insgesamt glattes Aussehen haben. Mit anderen Worten, Ihr Signal enthält wenige hohe Frequenzen, d. h. Signalkomponenten, die mit einer Rate variieren, die ähnlich zu Ihrer Abtastrate ist. Dennoch sind Messungen oft durch Lärm verfälscht. In einer ersten Näherung betrachten wir gewöhnlich das Rauschen einer Gaußschen Verteilung mit mittlerem Nullpunkt und einer gewissen Standardabweichung, die einfach über das Signal addiert wird. Um das Rauschen in unserem Signal zu reduzieren, machen wir üblicherweise die folgenden vier Annahmen: Rauschen ist zufällig, ist nicht zwischen Samples korreliert, hat einen Mittelwert von Null und das Signal ist ausreichend überabgetastet. Mit diesen Annahmen können wir einen gleitenden Mittelfilter verwenden. Betrachten wir z. B. drei aufeinanderfolgende Samples. Da das Signal stark überabgetastet ist, kann man das zugrunde liegende Signal linear ändern, was bedeutet, daß der Mittelwert des Signals über die drei Abtastwerte dem wahren Signal bei der mittleren Abtastung entspricht. Im Gegensatz dazu hat das Rauschen den Mittelwert Null und ist unkorreliert, was bedeutet, dass sein Durchschnitt zu Null neigen sollte. So können wir einen dreidimensionalen gleitenden Mittelfilter anwenden, wo wir jede Probe mit dem Mittelwert zwischen sich und ihren beiden benachbarten Nachbarn ersetzen. Natürlich, je größer wir das Fenster machen, desto mehr wird das Rauschen auf Null ausfallen, aber je weniger unsere Annahme der Linearität des wahren Signals gilt. So müssen wir einen Kompromiss machen. Ein Weg, um das Beste aus beiden Welten zu bekommen, ist, einen gewichteten Durchschnitt zu verwenden, wo wir noch kleinere Proben kleinere Gewichte abgeben, so dass wir durchschnittliche Rauscheffekte aus größeren Bereichen haben, während wir kein wahres Signal zu groß sind, wo es von unserer Linearität abweicht Annahme. Wie Sie die Gewichte setzen sollten, hängt vom Lärm, dem Signal und der Recheneffizienz ab, und natürlich der Kompromiss zwischen dem Rauschen und dem Einschalten des Signals. Beachten Sie, dass es in den letzten Jahren viel Arbeit geleistet hat, um uns zu erlauben, einige der vier Annahmen zu entspannen, zum Beispiel durch das Entwerfen von Glättungsschemata mit variablen Filterfenstern (anisotrope Diffusion) oder Schemata, die nicht wirklich Fenster verwenden (Nichtlokale Mittel). Antwortete am 27. Dezember 12 um 15: 10 Ich muss einige grundlegende Bildverarbeitungstechniken in Matlab testen. Ich muss vor allem zwei Filtertypen testen und vergleichen: Mittelfilter und Medianfilter. Um das Bild mit Median-Filterung zu glätten, gibt es eine großartige Funktion medfilt2 aus der Bildverarbeitungs-Toolbox. Gibt es eine ähnliche Funktion für den mittleren Filter oder wie man die Funktion filter2 benutzt, um den mittleren Filter zu erzeugen Eines der wichtigsten Dinge für mich ist die Möglichkeit, den Radius des Filters einzustellen. I. e. Für Median-Filter, wenn ich den 3 x 3 Radius (Maske) will, ich benutze ich gerne etwas Ähnliches für Mittelfilter zu erreichen. Gefragt am 15. November um 16:12 User8264: Ich habe jetzt keinen Zugriff auf das Buch, aber in der Regel bietet der Gaußsche Kern einen sanfteren Glättungseffekt und neigt dazu, die Kanten besser zu bewahren als ein mittlerer Filter gleicher Größe. Denken Sie an den Frequenzgang des Tiefpassfilters in beiden Fällen. Hier ist eine Seite mit einer guten Erklärung: homepages. inf. ed. ac. ukrbfHIPR2gsmooth. htm ndash Amro Aug 1 14 at 9: 48Moving Average Filter (MA Filter) Loading. Der gleitende Durchschnittsfilter ist ein einfacher Low Pass FIR (Finite Impulse Response) Filter, der üblicherweise zum Glätten eines Arrays von abgetastetem Datensignal verwendet wird. Es nimmt M Abtastwerte der Eingabe zu einer Zeit und nehmen den Durchschnitt dieser M-Samples und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt. Es ist eine sehr einfache LPF (Low Pass Filter) Struktur, die für Wissenschaftler und Ingenieure praktisch ist, um unerwünschte geräuschvolle Komponenten aus den beabsichtigten Daten zu filtern. Wenn die Filterlänge zunimmt (der Parameter M), erhöht sich die Glätte des Ausgangs, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf werden. Dies impliziert, dass dieser Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsantwort hat, aber eine schlechte Frequenzantwort. Der MA-Filter führt drei wichtige Funktionen aus: 1) Es nimmt M Eingangspunkte, berechnet den Mittelwert dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2) Aufgrund der Berechnungsberechnungen. Der Filter führt eine bestimmte Verzögerung ein 3) Der Filter fungiert als Tiefpassfilter (mit schlechter Frequenzbereichsantwort und einer guten Zeitbereichsantwort). Matlab-Code: Nach dem Matlab-Code simuliert die Zeitbereichsantwort eines M-Punkt-Moving Average-Filters und zeichnet auch den Frequenzgang für verschiedene Filterlängen auf. Zeit Domain Response: Auf dem ersten Plot haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Mittelfilter geht. Der Eingang ist laut und unser Ziel ist es, den Lärm zu reduzieren. Die nächste Abbildung ist die Ausgangsreaktion eines 3-Punkt-Moving Average-Filters. Es kann aus der Figur abgeleitet werden, dass der 3-Punkt-Moving Average-Filter nicht viel beim Ausfiltern des Rauschens getan hat. Wir erhöhen die Filterhähne auf 51 Punkte und wir können sehen, dass das Rauschen in der Ausgabe viel reduziert hat, was in der nächsten Abbildung dargestellt ist. Wir erhöhen die Hähne weiter auf 101 und 501 und wir können beobachten, dass - obwohl das Rauschen fast null ist, die Übergänge drastisch abgestumpft werden (beobachten Sie die Steigung auf beiden Seiten des Signals und vergleichen Sie sie mit dem idealen Ziegelwandübergang in Unsere Eingabe). Frequenzgang: Aus dem Frequenzgang kann behauptet werden, dass der Roll-off sehr langsam ist und die Stoppbanddämpfung nicht gut ist. Angesichts dieser Stoppbanddämpfung kann eindeutig der gleitende Durchschnittsfilter kein Frequenzband von einem anderen trennen. Da wir wissen, dass eine gute Leistung im Zeitbereich zu schlechter Leistung im Frequenzbereich führt und umgekehrt. Kurz gesagt, der gleitende Durchschnitt ist ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter (die Aktion im Zeitbereich), aber ein außergewöhnlich schlechter Tiefpassfilter (die Aktion im Frequenzbereich) Externe Links: Empfohlene Bücher: Primary Sidebar Ich muss etwas Basic testen Bildverarbeitungstechniken in Matlab. Ich muss vor allem zwei Filtertypen testen und vergleichen: Mittelfilter und Medianfilter. Um das Bild mit Median-Filterung zu glätten, gibt es eine großartige Funktion medfilt2 aus der Bildverarbeitungs-Toolbox. Gibt es eine ähnliche Funktion für den mittleren Filter oder wie man die Funktion filter2 benutzt, um den mittleren Filter zu erzeugen Eines der wichtigsten Dinge für mich ist die Möglichkeit, den Radius des Filters einzustellen. I. e. Für Median-Filter, wenn ich den 3 x 3 Radius (Maske) will, ich benutze ich gerne etwas Ähnliches für Mittelfilter zu erreichen. Gefragt am 15. November um 16:12 User8264: Ich habe jetzt keinen Zugriff auf das Buch, aber in der Regel bietet der Gaußsche Kern einen sanfteren Glättungseffekt und neigt dazu, die Kanten besser zu bewahren als ein mittlerer Filter gleicher Größe. Denken Sie an den Frequenzgang des Tiefpassfilters in beiden Fällen. Hier ist eine Seite mit einer guten Erklärung: homepages. inf. ed. ac. ukrbfHIPR2gsmooth. htm ndash Amro Aug 1 14 um 9:48