1D - เฉลี่ยเคลื่อนที่ - กรอง MATLAB

1D - เฉลี่ยเคลื่อนที่ - กรอง MATLAB

Forex- EMA - ร่อน กลยุทธ์
แอสเพน -trading- สัญญาณ
ฟรี -forex- ซื้อขาย สัญญาณ -SMS


Forex วารสาร แม่แบบ FXCM -forex- ซื้อขาย การตรวจทาน Cytk หุ้น ตัวเลือก ข้อเสีย ของ หุ้น ตัวเลือก สำหรับ การชดเชย Forex โบรกเกอร์ - ข้อเสนอ -100 - เงินฝาก โบนัส Bzwbk -forex- minimalny - depozyt

สร้างเมื่อวันพุธที่ 08 ตุลาคม 2551 เวลา 20:04 น. แก้ไขล่าสุดในวันพฤหัสบดีที่ 14 มีนาคม 2013 เวลา 01:29 น. เขียนโดย Batuhan Osmanoglu ผู้ชม: 41382 Moving Average ใน Matlab บ่อยครั้งฉันพบว่าตัวเองต้องใช้ข้อมูลเฉลี่ยที่ฉันต้องลดเสียงเล็กน้อย บิต. ฉันเขียนฟังก์ชันคู่ที่จะทำสิ่งที่ฉันต้องการ แต่ MATLABs สร้างขึ้นในฟังก์ชั่นกรองทำงานได้ดีเช่นกัน ที่นี่ฉันเขียนเกี่ยวกับ 1D และ 2D เฉลี่ยของข้อมูล สามารถใช้ตัวกรองแบบ 1D ได้โดยใช้ตัวกรอง ฟังก์ชั่นการกรองจำเป็นต้องใช้พารามิเตอร์ป้อนข้อมูลอย่างน้อยสามตัว ได้แก่ ค่าสัมประสิทธิ์การนับสำหรับตัวกรอง (b) ค่าสัมประสิทธิ์ตัวหารสำหรับตัวกรอง (a) และข้อมูล (X) แน่นอน ตัวกรองค่าเฉลี่ยที่ใช้งานได้สามารถกำหนดได้โดย: สำหรับข้อมูล 2D เราสามารถใช้ฟังก์ชัน Matlabs filter2 ได้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของตัวกรองคุณสามารถพิมพ์ได้: นี่คือการใช้ตัวกรองเฉลี่ย 16 ถึง 16 ที่รวดเร็วและสกปรก ขั้นแรกเราต้องกำหนดตัวกรอง เนื่องจากสิ่งที่เราต้องการคือการมีส่วนร่วมเท่าเทียมกันของเพื่อนบ้านทั้งหมดเราจึงสามารถใช้ฟังก์ชันเหล่านี้ได้ เราแบ่งทุกอย่างด้วย 256 (1616) เนื่องจากเราไม่ต้องการเปลี่ยนระดับทั่วไป (amplitude) ของสัญญาณ ในการใช้ตัวกรองเราสามารถพูดได้ว่าด้านล่างนี้เป็นผลลัพธ์ของระยะ interferogram ของ SAR ในกรณีนี้ Range อยู่ในแกน Y และ Azimuth จะถูกแมปกับแกน X ตัวกรองมีความกว้าง 4 พิกเซลในช่วงและกว้าง 16 พิกเซลใน Azimuth.Mean Filter ชื่อสามัญ: Mean filtering, Smoothing, Averaging, Filtering Box คำอธิบายโดยย่อการกรองค่าเฉลี่ยหมายถึงวิธีการที่เรียบง่ายใช้งานง่ายและใช้งานง่ายในการปรับภาพให้ราบเรียบ จำนวนความเข้มของการเปลี่ยนแปลงระหว่างพิกเซลกับภาพถัดไป มักใช้เพื่อลดเสียงรบกวนในภาพ วิธีการทำงานแนวคิดของการกรองค่าเฉลี่ยคือการแทนที่ค่าพิกเซลแต่ละค่าในภาพโดยมีค่าเฉลี่ย (ค่าเฉลี่ย) ของเพื่อนบ้านรวมทั้งตัวเองด้วย ซึ่งมีผลต่อการกำจัดค่าพิกเซลที่ไม่มีการแสดงออกของสภาพแวดล้อม การกรองค่าเฉลี่ยมักใช้เป็นตัวกรอง convolution เหมือน convolution อื่น ๆ จะขึ้นอยู่รอบ ๆ เคอร์เนล ซึ่งแสดงถึงรูปร่างและขนาดของพื้นที่ใกล้เคียงที่จะถูกสุ่มตัวอย่างเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ย มักใช้เคอร์เนลสแควร์ 32153 ดังที่แสดงในรูปที่ 1 แม้ว่าเมล็ดขนาดใหญ่ (เช่น 52155 สี่เหลี่ยม) สามารถใช้สำหรับการทำให้ราบรื่นมากขึ้นได้ (โปรดสังเกตว่า kernel ขนาดเล็กสามารถใช้งานได้มากกว่าหนึ่งครั้งเพื่อให้ได้ผลเหมือนกัน แต่ไม่เหมือนกันเช่นเดียวกับ pass เดียวกับเคอร์เนลขนาดใหญ่) รูปที่ 1 32153 เฉลี่ยเคอร์เนลที่ใช้บ่อยในการกรองเฉลี่ยคำนวณการคอมไพล์ที่เรียบง่ายของภาพด้วย kernel นี้ดำเนินขั้นตอนการกรองเฉลี่ย แนวทางการใช้การกรองค่าเฉลี่ยหมายถึงวิธีการลดเสียงรบกวนในภาพโดยทั่วไป เราแสดงตัวกรองโดยใช้แสดงต้นฉบับที่เสียหายด้วยเสียงแบบ Gaussian ที่มีค่าเฉลี่ยศูนย์และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน () เป็น 8 แสดงผลของการใช้ตัวกรองเฉลี่ย 32153 โปรดจำไว้ว่าเสียงไม่ชัดเจน แต่ภาพก็นุ่มนวลขึ้น ถ้าเราเพิ่มขนาดของตัวกรองค่าเฉลี่ยไปเป็น 52155 เราจะได้ภาพที่มีรายละเอียดความถี่ต่ำและรายละเอียดความถี่ต่ำดังที่แสดงไว้ในภาพความเสียหายที่รุนแรงมากขึ้นโดยสัญญาณ Gaussian (มีค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์และเป็น 13) จะปรากฏขึ้น in เป็นผลมาจากการกรองค่าเฉลี่ยด้วยเคอร์เนล 32153 งานที่ท้าทายมากยิ่งขึ้นก็คือการแสดงผลของการทำให้ภาพที่มีเสียงดังนุ่มนวลด้วยตัวกรองมาตรฐาน 32153 เนื่องจากค่าพิกเซลเสียงรบกวนของ shot มักจะแตกต่างจากค่าโดยรอบพวกเขาจึงมีแนวโน้มที่จะบิดเบือนค่าพิกเซลเฉลี่ยที่คำนวณโดยตัวกรองเฉลี่ย การใช้ตัวกรอง 52155 แทนให้ผลลัพธ์นี้ไม่ใช่การปรับปรุงการลดเสียงรบกวนอย่างมีนัยสำคัญและยิ่งไปกว่านั้นภาพยังคงเบลออยู่ ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงปัญหาหลักสองประการเกี่ยวกับการกรองเฉลี่ยซึ่ง ได้แก่ พิกเซลเดียวที่มีค่าไม่เป็นตัวแทนมากอาจส่งผลต่อค่าเฉลี่ยของพิกเซลทั้งหมดในละแวกเดียวกัน เมื่อพื้นที่ใกล้เคียงของตัวกรองตั้งอยู่ที่ขอบตัวกรองจะสอดแทรกค่าใหม่สำหรับพิกเซลที่ขอบและเบลอขอบดังกล่าว ปัญหานี้อาจเป็นปัญหาหากต้องใช้ขอบคมในเอาท์พุท ปัญหาทั้งสองอย่างนี้ถูกแก้ไขโดยตัวกรองมัธยฐาน ซึ่งมักจะเป็นตัวกรองที่ดีกว่าสำหรับการลดเสียงรบกวนมากกว่าตัวกรองค่าเฉลี่ย แต่ใช้เวลาในการคำนวณนานกว่า โดยทั่วไปตัวกรองค่าเฉลี่ยจะทำหน้าที่เป็นตัวกรองความถี่ต่ำและดังนั้นจึงลดอนุพันธ์ของความเข้มเชิงพื้นที่ที่มีอยู่ในภาพ เราได้เห็นผลนี้เป็นอ่อนของใบหน้าในตัวอย่างข้างต้น ตอนนี้พิจารณาภาพที่แสดงถึงฉากที่มีช่วงกว้างของความถี่เชิงพื้นที่ที่แตกต่างกัน หลังจากปรับให้เรียบขึ้นโดยใช้ตัวกรองเฉลี่ย 32153 ที่เราได้รับสังเกตว่าข้อมูลความถี่ต่ำในพื้นหลังไม่ได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญโดยการกรอง แต่ขอบ (คมชัด) ของวัตถุพื้นหน้าได้รับการเรียบขึ้นอย่างเห็นได้ชัด หลังจากกรองด้วยตัวกรอง 72157 เราได้ภาพประกอบที่น่าสนใจยิ่งขึ้นของปรากฏการณ์นี้ในเปรียบเทียบผลลัพธ์นี้กับข้อมูลที่ได้จากการผ่านตัวกรอง 32153 ไปยังรูปภาพต้นฉบับสามครั้งในรูปแบบตัวแปรร่วมกันในตัวกรองความราบเรียบเฉลี่ยที่กล่าวถึงในที่นี้ ได้แก่ Threshold Averaging ในที่นั้น การปรับให้เรียบใช้ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่ค่าพิกเซลศูนย์กลางจะเปลี่ยนแปลงเฉพาะเมื่อความแตกต่างระหว่างค่าเดิมและค่าเฉลี่ยมากกว่าค่าที่ตั้งไว้ มีผลต่อการลดเสียงรบกวนด้วยการสูญเสียรายละเอียดของภาพน้อยลง ตัวกรอง convolution อื่น ๆ ที่ไม่ได้คำนวณค่าเฉลี่ยของพื้นที่ใกล้เคียงมักใช้สำหรับการทำให้เรียบ หนึ่งในที่พบมากที่สุดของเหล่านี้คือตัวกรองความละเอียดแบบเกาส์ การทดลองเชิงโต้ตอบคุณสามารถโต้ตอบกับผู้ดำเนินการนี้ได้โดยคลิกที่นี่ ตัวกรองค่าเฉลี่ยคำนวณโดยใช้ convolution คุณสามารถนึกถึงวิธีการใด ๆ ที่สามารถใช้คุณสมบัติพิเศษของเคอร์เนลกรองเฉลี่ยเพื่อเพิ่มความเร็วในการคอมมิวนิเคชั่นความซับซ้อนในการคำนวณของการ convolution ที่เร็วขึ้นนี้ใช้เครื่องตรวจจับขอบบนภาพและสังเกตความแรงของเอาท์พุท จากนั้นให้ใช้ตัวกรองแบบ 32153 กับภาพต้นฉบับและรันเครื่องตรวจจับขอบอีกครั้ง แสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับความแตกต่าง จะเกิดอะไรขึ้นถ้ามีการใช้ตัวกรอง 52155 หรือ 72157 การใช้ตัวกรองความถี่ 32153 สองครั้งจะไม่เกิดผลเช่นเดียวกับการใช้ตัวกรองเฉลี่ย 52155 ครั้ง อย่างไรก็ตามสามารถสร้างเคอร์เนลการหมุนตัว 52155 ซึ่งเทียบเท่าได้ เคอร์เนลนี้มีลักษณะอย่างไรเช่นสร้างเคอร์เนล convolution 72157 ซึ่งมีผลเทียบเท่ากับ 3 pass ด้วยตัวกรองเฉลี่ย 32153 คุณคิดอย่างไรว่าตัวกรองค่าเฉลี่ยจะรับมือกับสัญญาณรบกวนแบบ Gaussian ซึ่งไม่สมมาตรเกี่ยวกับศูนย์ลองใช้ตัวอย่าง R. Boyle และ R. Thomas Computer Vision: หลักสูตรแรก Blackwell Scientific Publications, 1988, pp 32 - 34. วิสัยทัศน์ของอี. เดวีส์: ทฤษฎีอัลกอริทึมและการปฏิบัติ Academic Press, 1990, Chap. 3. วิสัยทัศน์ของ D. Vernon Machine Prentice-Hall, 1991, Chap. ข้อมูลเฉพาะเกี่ยวกับผู้ให้บริการรายนี้สามารถพบได้ที่นี่ คำแนะนำทั่วไปเกี่ยวกับการติดตั้ง HIPR ในท้องถิ่นมีอยู่ในส่วนข้อมูลเบื้องต้นของ Local Information ตัวกรอง y (b, a, x) จะกรองข้อมูลการป้อนข้อมูล x โดยใช้ฟังก์ชันการถ่ายโอนข้อมูลที่มีเหตุผลซึ่งกำหนดโดยตัวเศษและสัมประสิทธิ์ตัวหาร b และก. ถ้าค่า (1) ไม่เท่ากับ 1. ค่ากรองจะปรับค่าสัมประสิทธิ์การกรองโดย a (1) ดังนั้น (1) ต้องไม่ใช่ศูนย์ ถ้า x เป็นเวกเตอร์จากนั้นกรองข้อมูลที่กรองกลับเป็นเวกเตอร์ที่มีขนาดเท่ากับ x ถ้า x เป็นเมตริกซ์ตัวกรองจะทำหน้าที่ตามมิติข้อมูลแรกและส่งกลับข้อมูลที่ถูกกรองสำหรับแต่ละคอลัมน์ ถ้า x เป็นอาร์เรย์แบบหลายมิติตัวกรองจะทำหน้าที่ตามมิติข้อมูลอาร์เรย์แรกที่มีขนาดไม่เท่ากับ 1. ตัวกรอง y (b, a, x, zi) ใช้เงื่อนไขเริ่มต้น zi สำหรับความล่าช้าของตัวกรอง ความยาว zi ต้องเท่ากับ max (length (a), length (b)) - 1 y ตัวกรอง (b, a, x, zi, dim) ทำหน้าที่ตามมิติ dim ตัวอย่างเช่นถ้า x เป็นเมทริกซ์ตัวกรอง (b, a, x, zi, 2) จะส่งกลับข้อมูลที่ถูกกรองสำหรับแต่ละแถว y, zf filter () ยังส่งกลับเงื่อนไข zf ขั้นสุดท้ายของความล่าช้าของตัวกรองโดยใช้ syntaxes ก่อนหน้านี้ ฟังก์ชันการถ่ายโอนเหตุผล (Rational Transfer Function) คำอธิบาย input-output ของการทำงานของตัวกรองบนเวคเตอร์ในโดเมน Z-transformation เป็นฟังก์ชันการถ่ายโอนที่มีเหตุผล ฟังก์ชันถ่ายโอนที่มีเหตุผลมีรูปแบบ Y (z) b (1) b (2) z x2212 1 b (n b 1) z x2212 n b 1 a (2) z x2212 1. a (n 1) z x2212 n a X (z) ซึ่งจัดการทั้งตัวกรอง FIR และ IIR 1. n a คือตัวกรองตัวกรองข้อมูลตอบรับและ n b คือลำดับตัวกรองฟีดเลอร์ลเว่อร์ (1) y (n) b (1) x (n) b (2) x (n x2212 1) นอกจากนี้คุณยังสามารถแสดงฟังก์ชันการถ่ายโอนที่มีเหตุผลเป็นสมการความแตกต่างดังต่อไปนี้ b (n b 1) x (n x2212 n b) x2212 a (2) y (n x2212 1) x2212 x2212 a (n a 1) y (n x2212 n a) นอกจากนี้คุณสามารถแสดงฟังก์ชันการถ่ายโอนข้อมูลที่มีเหตุผลได้โดยใช้การใช้งานการแปลงโดยตรงแบบ II เช่นในแผนภาพต่อไปนี้ เนื่องจากการทำให้เป็นบรรทัดฐานให้ถือว่า (1) 1 การดำเนินการของตัวกรองที่ตัวอย่าง m จะได้จากสมการความแตกต่างของโดเมนเวลา y (m) b (1) x (m) z 1 (m x2212 1) z 1 (m) b (2) x (m) z 2 ( ม x2212 1) x2212 (ที่ 2) Y (M) x00A0x00A0 x22EE x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x22EE x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x22EE Zn x2212 2 (ม.) ข (n x2212 1) x (m) Zn x2212 1 (ม x2212 1) x2212 A (n x2212 1 ) y (m) zn x2212 1 (m) b (n) x (m) x2212 a (n) y (m) ถ้าคุณมีกล่องเครื่องมือประมวลผลสัญญาณ 12212 คุณสามารถออกแบบตัวกรองได้ d. ใช้ designfilt จากนั้นคุณสามารถใช้ตัวกรอง Y (d, X) เพื่อกรองข้อมูลของคุณ เลือกประเทศของคุณ
E -trading- ระบบ
Forex   สันติภาพ กองทัพ