Resposta de Frequência do Filtro de Média Corrente. A resposta de frequência de um sistema LTI é a DTFT da resposta de impulso. A resposta de impulso de uma média móvel de L-amostra é. Uma vez que o filtro de média móvel é FIR, a resposta de frequência reduz-se ao finito Sum. Podemos usar a identidade muito útil. para escrever a resposta de freqüência como. quando temos deixado aej N 0 e ML 1 Podemos estar interessados na magnitude desta função para determinar quais freqüências passam através do filtro desatenuado e Que são atenuados Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 vermelho, 8 verde e 16 azul O eixo horizontal varia de zero a radianos por amostra. Observe que, em todos os três casos, a resposta de freqüência tem uma característica de passagem baixa A Frequência constante de componente constante na entrada passa através do filtro sem atenuação Determinadas freqüências mais altas, como 2, são completamente eliminadas pelo filtro No entanto, se a intenção era projetar um filtro de passagem baixa, então temos n Ot feito muito bem Algumas das freqüências mais altas são atenuados apenas por um fator de cerca de 10 para a média móvel de 16 pontos ou 1 3 para a média móvel de quatro pontos Eu posso fazer muito melhor do que. O enredo acima foi criado pelo seguinte Matlab code. omega 0 pi 400 pi H4 1 4 1-exp-omega 4 1-exp-omega H8 1 8 1-exp-omega 8 1-exp-omega H16 1 16 1-exp-omega 16 1-exp - i omega trama omega, abs H4 abs H8 abs H16 eixo 0, pi, 0, 1.Copyright 2000- - Universidade da Califórnia, Berkeley. A maneira ad hoc simples é apenas tomar uma média ponderada ajustável por alfa em Cada ponto com seus vizinhos. Ou alguma variação da mesma Sim, para ser mais sofisticado você pode Fourier transformar seus dados em primeiro lugar, em seguida, cortar as altas freqüências Algo como. Isso corta as 20 mais altas freqüências Tenha cuidado para cortá-los simetricamente caso contrário o inverso Transformar não é mais real Você precisa escolher cuidadosamente a freqüência de corte para o nível certo de suavização Este é um tipo muito simples de f Filtragem de caixa iltering em domínio de freqüência, então você pode tentar suavemente atenuando freqüências de alta ordem, se a distorção é inaceitável. Resposta: Não é uma má idéia, mas é provavelmente overkill aqui Correndo ou mover médias dão resultados geralmente pobres E deve ser evitado para qualquer coisa além de trabalhos de casa tarde e ruído branco. Eu uso Savitzky-Golay filtragem em Matlab sgolayfilt Isto lhe dará os melhores resultados para o que você está procurando - alguma suavização local, mantendo a forma da curva. Criado em Quarta-feira, 08 de Outubro de 2008 20 04 Atualizado em Quinta-feira, 14 de Março de 2013 01 29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Acessos 41551.Moving Average Em Matlab. Often Eu me vejo na necessidade de calcular a média dos dados que tenho para reduzir o ruído um pouco que escrevi Casal funções para fazer exatamente o que eu quero, mas matlab s construído em função de filtro funciona muito bem, bem Aqui eu vou escrever sobre a média 1D e 2D do filtro data.1D pode ser realizada usando a função de filtro O filtro A função requer pelo menos três parâmetros de entrada, o coeficiente de numerador para o filtro b, o coeficiente de denominador para o filtro a, e os dados X naturalmente. Um filtro de média corrente pode ser definido simplesmente por. Para dados 2D podemos usar o filtro de Matlab s Para obter mais informações sobre como o filtro funciona, você pode digitar. Aqui está uma implementação rápida e suja de um 16 por 16 filtro de média móvel Primeiro precisamos definir o filtro Como tudo o que queremos é igual contribuição de todos os vizinhos que podemos apenas usar A função dos nós Eu divido tudo com 256 16 16 desde que nós don t queremos mudar a amplitude de nível geral do sinal. Para aplicar o filtro nós podemos simplesmente dizer o seguinte. Below são os resultados para a fase de um interferogram SAR Neste caso Gama Está no eixo Y e Azimuth é mapeado no eixo X O filtro tinha 4 pixels de largura em Gama e 16 pixels de largura em Azimute.
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