Filtro Promedio Móvil Matlab

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: 40525 Media 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 de numerador para el filtro (b), el coeficiente de 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. Login SearchMoving-Filtro promedio de datos de tráfico Este ejemplo muestra cómo suavizar los datos de flujo de tráfico usando un filtro de media móvil con una ventana deslizante de 4 horas. La siguiente ecuación de diferencias describe un filtro que promedia la hora actual y las tres horas anteriores de datos. Importe los datos de tráfico y asigne la primera columna de conteo de vehículos al vector x. Cree los vectores de coeficiente de filtro. Calcule el promedio móvil de 4 horas de los datos y trace los datos originales y los datos filtrados. MATLAB y Simulink son marcas comerciales registradas de The MathWorks, Inc. Consulte mathworks / marcas comerciales para obtener una lista de otras marcas comerciales propiedad de The MathWorks, Inc. Otros nombres de productos o marcas son marcas comerciales o marcas registradas de sus respectivos propietarios. Seleccione su país Cuáles son las desventajas del filtro de media móvil cuando se utiliza con datos de series de tiempo Hay un poco de confusión en la terminología en el procesamiento de señales. Los filtros de media móvil son filtros que calculan una serie de medios ponderados de la señal de entrada. Además de Balaacutezs comentario Kotoszrsquo, es importante que los pesos no son iguales, es decir, se calcula la media aritmética de ejecución de la señal de entrada. Este tipo de filtro se suele denominar medio de ejecución. No deberías usarlos porque eliminan algunas frecuencias en tu espectro y otras se invierten. Thatrsquos mal si está interesado en una banda de frecuencia específica, que es o bien eliminado (sin respuesta) o invertido (cambio de signo y, por tanto, causalidad) (ver página 177 en mi libro de texto MATLAB Recipes for Earth Sciences, Springer 2010). Heres a MATLAB Ejemplo para ver el efecto de correr medios. Como ejemplo, la aplicación del filtro a una señal con un periodo de aproximadamente 1 / 0,09082 elimina completamente esa señal. Además, como la magnitud de la respuesta en frecuencia es la absoluta de la respuesta de frecuencia compleja, la respuesta de magnitud es realmente negativa entre 0,3633 y entre 0,4546 y la frecuencia de Nyquist. Todos los componentes de señal que tienen frecuencias dentro de estos intervalos están reflejados en el eje t. Como ejemplo, se intenta una onda sinusoidal con un periodo de 7.0000, p. Una frecuencia de aproximadamente 0,1429, que está dentro del primer intervalo con una respuesta de magnitud negativa: t (1: 100) x10 2sin (2pit / 7) b10 unidades (1,11) / 11 m10 longitud (b10) y10 filtro (b10, 1, x10) y10 y10 (1 (m10-1) / 2: extremo (m10-1) / 2,1) y10 (fin1: endm10-1,1) X10, t, y10) Aquí se muestra la respuesta de amplitud del filtro mostrando los ceros y el recorte: h, w, freqz (b10,1,512) f 1w / (2pi) magnitud abs (h) trazado (f, magnitud) Con un periodo de 7 experiencias una reducción de amplitud de, por ejemplo Alrededor de 80, pero también cambió de signo como se puede ver en la trama. La eliminación de ciertas frecuencias y la inversión de la señal tiene una consecuencia importante al interpretar la causalidad en las ciencias de la tierra. Estos filtros, aunque se ofrecen como estándar en los programas de hoja de cálculo para suavizado, por lo tanto, debe ser completamente evitado. Como alternativa, deben usarse filtros con una respuesta de frecuencia específica, como un filtro de paso bajo de Butterworth. Tienes una pregunta que necesitas responder rápidamente