Was ist Glättung und wie kann ich es tun Ich habe ein Array in Matlab, die das Magnitude-Spektrum eines Sprachsignals (die Größe von 128 Punkten FFT) ist. Wie glätte ich dieses mit einem gleitenden Durchschnitt Von dem, was ich verstehe, sollte ich ein Fenster Größe einer bestimmten Anzahl von Elementen nehmen, durchschnittlich, und dies wird das neue 1. Element. Dann verschieben Sie das Fenster nach rechts um ein Element, nehmen Sie den Durchschnitt, der das 2. Element wird, und so weiter. Ist das wirklich, wie es funktioniert Ich bin mir nicht sicher, da, wenn ich das tun, in meinem Endergebnis werde ich weniger als 128 Elemente haben. Also, wie funktioniert es und wie es hilft, um die Datenpunkte zu glätten Oder gibt es eine andere Art und Weise kann ich tun, Glättung der Daten gefragt Okt 15 12 at 6:30 migriert von stackoverflow Okt 15 12 at 14:51 Diese Frage kam von unserem Website für professionelle und enthusiast Programmierer. Für ein Spektrum möchten Sie wahrscheinlich gemeinsam (in der Zeitdimension) mehrere Spektren eher als einen laufenden Durchschnitt entlang der Frequenzachse eines einzigen Spektrums ndash Endolith sind beide gültige Techniken. Die Mittelung im Frequenzbereich (manchmal auch als Danielle-Periodogramm bezeichnet) ist die gleiche wie das Fenstern im Zeitbereich. Die Mittelung von mehreren Periodogrammen (quotspectraquot) ist ein Versuch, die Ensemble-Mittelung des wahren Periodogramms nachzuahmen (dies wird als Welch-Periodogramm bezeichnet). Auch als eine Frage der Semantik würde ich argumentieren, dass quotsmoothingquot nicht-causual Tiefpaßfilterung ist. Siehe Kalman Filterung vs Kalman Glättung, Wiener Filterung v Wiener Glättung, etc. Es gibt eine nichttriviale Unterscheidung und it39s Umsetzung abhängig. Ndash Bryan 12-18 um 19:18 Glättung kann in vielerlei Hinsicht getan werden, aber in sehr grundlegende und allgemeine Begriffe bedeutet es, dass Sie sogar ein Signal, indem Sie seine Elemente mit ihren Nachbarn. Sie smearblur das Signal ein wenig, um loszuwerden, Lärm. Zum Beispiel wäre eine sehr einfache Glättungsmethode, jedes Signal-Element f (t) auf 0,8 des ursprünglichen Wertes plus 0,1 jeder seiner Nachbarn neu zu berechnen: Beachten Sie, wie sich die Multiplikationsfaktoren oder - gewichte zu eins addieren. Also, wenn das Signal ist ziemlich konstant, Glättung nicht viel ändern. Aber wenn das Signal einen plötzlichen ruckartigen Wechsel enthielt, wird der Beitrag seiner Nachbarn dazu beitragen, das Rauschen ein wenig aufzuklären. Die Gewichte, die Sie in dieser Rekalkulationsfunktion verwenden, können als Kernel bezeichnet werden. Eine eindimensionale Gaußsche Funktion oder irgendein anderer Grundkern sollte in Ihrem Fall tun. Schönes Beispiel für eine besondere Art von Glättung: Oben: Ungelöstes Signal Unten: geglättetes Signal Beispiele für einige Kerne: 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 glatte wählen, basierend auf seinen Eigenschaften. Einer meiner Favoriten ist der Medianfilter. Dies ist ein Beispiel eines nicht-linearen Filters. Es hat einige interessante Eigenschaften, es bewahrt Kanten und ist sehr robust unter großen Lärm. Wenn Sie ein Modell haben, wie Ihr Signal verhält sich ein Kalman-Filter ist einen Blick wert. Seine Glättung ist tatsächlich eine Bayessche Maximum-Likelihood-Schätzung des Signals basierend auf Beobachtungen. Beantwortet Okt 15 12 am 11:07 1 für die Erwähnung der kalman Filter ndash Die 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 benachbarten Informationen auf einer Seite. Ihre Entscheidungen sind: dont smoothfilter die Enden, akzeptieren Sie einen kürzeren resultierenden geglättet Vektor, machen Sie Daten und glatt mit dem (abhängig von der Genauigkeit aller Vorhersagen von den Enden), oder vielleicht mit verschiedenen asymmetrischen Glättung Kerne an den Enden (die am Ende Verkürzen den Informationsgehalt im Signal sowieso). Antwort # 2 am: Mai 15, 2010, 04:31:25 am »Andere haben erwähnt, wie Sie Glättung tun, Id wie zu erwähnen, warum Glättung funktioniert. Wenn Sie Ihr Signal richtig überspielen, variiert es relativ wenig von einer Probe zur nächsten (Beispielzeitpunkte, Pixel usw.) und es wird erwartet, dass sie ein insgesamt glattes Aussehen haben. Mit anderen Worten enthält Ihr Signal wenige hohe Frequenzen, d. H. Signalkomponenten, die mit einer Rate ähnlich zu Ihrer Abtastrate variieren. Messungen werden oft durch Rauschen verfälscht. In erster Näherung betrachten wir in der Regel das Rauschen einer Gaußschen Verteilung mit mittlerem Nullpunkt und einer bestimmten Standardabweichung, die einfach über dem Signal addiert wird. Um das Rauschen in unserem Signal zu reduzieren, machen wir gewöhnlich die folgenden vier Annahmen: Rauschen ist zufällig, nicht korreliert unter Samples, hat einen Mittelwert von Null, und das Signal ist ausreichend überabgetastet. Mit diesen Annahmen können wir einen gleitenden Mittelwertfilter verwenden. Man betrachte beispielsweise drei aufeinanderfolgende Proben. Da das Signal stark überabgetastet wird, kann angenommen werden, dass das darunterliegende Signal sich linear ändert, was bedeutet, dass der Mittelwert des Signals an den drei Abtastwerten dem wahren Signal am mittleren Abtastwert entspricht. Im Gegensatz dazu weist das Rauschen einen Mittelwert von Null auf und ist unkorreliert, was bedeutet, daß sein Durchschnitt zu Null neigen sollte. Somit können wir einen Gleitfilter mit drei Stichproben anwenden, wobei wir jede Probe mit dem Mittelwert zwischen sich und seinen zwei benachbarten Nachbarn ersetzen. Natürlich, je größer wir das Fenster, desto mehr Rauschen wird auf Null, aber desto geringer unsere Annahme der Linearität des wahren Signals hält. So müssen wir einen Kompromiss machen. Eine Möglichkeit, das Beste aus beiden Welten zu erhalten, besteht darin, einen gewichteten Mittelwert zu verwenden, wobei wir kleinere Gewichte weiter weggeben, sodass wir die Rauscheffekte von größeren Bereichen mitteln, während wir das wahre Signal nicht zu groß gewichten, wo es von unserer Linearität abweicht Annahme. Wie Sie die Gewichte setzen sollte, hängt von dem Rauschen, dem Signal und der Rechenleistung ab, und natürlich von dem Kompromiss zwischen dem Beseitigen von Rauschen und dem Schneiden in das Signal. Beachten Sie, dass in den letzten Jahren eine Menge Arbeit geleistet wurde, um einige der vier Annahmen zu lösen, zum Beispiel durch Entwerfen von Glättungsschemata mit variablen Filterfenstern (anisotrope Diffusion) oder Schemata, die überhaupt keine Fenster verwenden (Nichtlokale Mittel). Beantwortet Dec 27 12 at 15: 10Moving Durchschnitt s Techniken Hochfrequenz-Handel Targetblank MA gleitenden Durchschnitt s Techniken Hochfrequenz-Handel Adaptive gleitenden Durchschnitt Techniken, die CSI 300-Index-Futures höhere Frequenz Datenverarbeitung, um simulierten Handel zu erreichen. Join Gewinne Visual, leicht zu studieren, Marktchancen zu identifizieren, Trading-Chancen zu erfassen, Änderungen in Echtzeit-Strategie für maximale Gewinne zu erzielen. Aber Handelszeichen. Gleitender Durchschnitt s Techniken hoher Frequenzhandel Zielblank gleitender Durchschnitt s Techniken hoher Frequenzhandel Targetblank Filter Targetblank Median Filter Entwicklung von FPGA-basierten 33 Template Median Filter. Filter-Nachteil ist, dass das Bild verschwommen ist, weil es in allen Punkten gleich behandelt wird, wurden auch die verrauschten, beurteilten, zu Landschaftsgrenzkreuzungspunkten bewertet. Um ihre Wirksamkeit zu verbessern, Filter s Zielblank Instagram-Filter s Daniel Aktien aus Instagram-Filter s im Ausland, um eine vollständige, urheberrechtlich geschützt, beziehen sich auf die Studie mit sehr hilfreich. Filter s targetblank filter s targetblank filter wird verwendet, um mehrere isosurfaces zu extrahieren targetblank VtkContour filter wird verwendet, um mehrere isosurfaces zu extrahieren Mit vtkContour filter Die ISO-Oberflächen-Extraktion kann nicht separat extrahiert werden die Probleme. Bei Verwendung von SetValue (0,51), wenn der Grauwert von 50 Teilen extrahiert wurde, aber SetValue (0,151), wenn nur 3 Teile extrahiert wurden, kann die Oberfläche allein extrahieren. Der Effekt ist eine von mehreren Farben Extrahieren mehrere Isosurfaces Zielblank-Filter wird verwendet, um mehrere Isosurfaces zu extrahieren Zielblank-Filter und seine Anwendung Zielblank Kalman-Filter und seine Anwendung Diese Toolbox unterstützt Filterung, Glättung und Parameterschätzung (mit EM) für Lineare Dynamische Systeme Funktionen: 1. kalman Filter 2. kalmansmoother - implementiert die RTS-Gleichungen 3. learnkalman - findet maximale Likelihood-Schätzungen der Parameter mit Hilfe von EM 4. samplelds - erzeugen zufällige sa Filter und seine Anwendung targetblank Filter und seine Anwendung targetblank Filter (Ver1,2,3) Zielblank 2D Gabor-Filter (Ver1 , 2,3) Jüngste Studien zur mathematischen Modellierung visueller kortikaler Zellen KulikowskiMarceljaBishop: 1982 deuten auf eine gestimmte Bandpassfilterstruktur hin, die im Frequenzbereich Gaußsche Übertragungsfunktionen aufweist. Somit nimmt man die inverse Fourier-Transformation. Filter (Ver1,2,3) Zielblank-Filter (Ver1,2,3) targetblank gleitender Durchschnitt filter targetblank gleitender Mittelwert filter Funktion wird aufgerufen, indem die erforderliche Eingabe, z. B. das von imread () gelesene Bild, oder ein einfacher Vektor, Audio-Datei oder Daten aus einer anderen Quelle. Zusammen mit dem Eingang muß die Funktion mit den Fensterrändern, d. H. M & sub1; und M & sub2 ;, wie sie in der Funktion av verwendet werden, versehen werden. Gleitender mittlerer Filter Zielblank gleitender Durchschnitt Filter Targetblank Filter Implementierung Zielblende Image bilaterale Filterung Implementierung, Bilaterales Filtering zu erreichen, Bilaterale Filterung, kann ein wenig Debugging benötigen. MATLAB-Trainingsprogramm (lenkbare Filter) MATLAB-Trainingsprogramm (lenkbare Filter s) in guter alten Technik, 91, aber ich fand die Einführung von nicht mehr. Lenkbare Filter s lenkbare Filter s in verschiedenen Richtungen auf der Vorlage, und verwenden Sie dann Vorlagen für die Dekonvolution auf ein Bild in verschiedenen Richtungen, können die Kanten von erhalten. Filter s) Targetblank Filter 2 Rauschen Bild Mittel Filter Target Blank Durch die Verwendung von Funktionen in MATLAB Filter 2 Rauschen Bild Mittelwert filtern Verwenden von Funktionen in MATLAB Filter 2 Bild mittlere Filterung von Störgeräusch, Programme können die richtigen Ergebnisse, Ich hoffe, Ihnen zu helfen. Filter 2 Rauschen Bild Mittel Filter Target Blank Filter 2 Rauschen Bild Mittel Filter Targetblank Verstrichene: 33.517ms - init: 0.8b: 1.6r: 33.1 5.199 CodeForge Chinesische Version CodeForge English version Wo wollen Sie hin? Gehen Sie zu CodeForge usercenter Vervollständigen Sie Ihr Profil, erhalten Punkte 8 Sec hier bleiben Oops. SorryThis Kerl ist geheimnisvoll, sein Blog wurde nicht geöffnet, versuchen ein anderes, bitte OKMoving Durchschnitt Filter (MA Filter) Loading. Der gleitende Mittelwertfilter ist ein einfaches Tiefpassfilter (Finite Impulse Response), das üblicherweise zum Glätten eines Arrays von abgetastetem Datensignal verwendet wird. Es benötigt M Abtastwerte von Eingang zu einem Zeitpunkt und nimmt den Durchschnitt dieser M-Abtastungen und erzeugt einen einzigen Ausgangspunkt. Es ist eine sehr einfache LPF (Low Pass Filter) Struktur, die praktisch für Wissenschaftler und Ingenieure, um unerwünschte laute Komponente aus den beabsichtigten Daten zu filtern kommt. Mit zunehmender Filterlänge (Parameter M) nimmt die Glätte des Ausgangs zu, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf werden. Dies impliziert, dass dieses Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsantwort, aber einen schlechten Frequenzgang aufweist. Das MA-Filter erfüllt drei wichtige Funktionen: 1) Es benötigt M Eingangspunkte, berechnet den Mittelwert dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2) Aufgrund der Berechnungsberechnungen. Führt das Filter eine bestimmte Verzögerung ein 3) Das Filter wirkt als ein Tiefpaßfilter (mit einer schlechten Frequenzbereichsantwort und einer guten Zeitbereichsantwort). Matlab-Code: Der folgende Matlab-Code simuliert die Zeitbereichsantwort eines M-Point Moving Average Filters und zeigt auch den Frequenzgang für verschiedene Filterlängen. Time Domain Response: Auf dem ersten Plot haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Durchschnitt Filter geht. Der Eingang ist laut und unser Ziel ist es, den Lärm zu reduzieren. Die nächste Abbildung ist die Ausgangsantwort eines 3-Punkt Moving Average Filters. Es kann aus der Figur abgeleitet werden, dass der Filter mit 3-Punkt-Moving-Average bei der Filterung des Rauschens nicht viel getan hat. Wir erhöhen die Filterabgriffe auf 51 Punkte und wir können sehen, dass sich das Rauschen im Ausgang stark reduziert hat, was in der nächsten Abbildung dargestellt ist. Wir erhöhen die Anzapfungen weiter auf 101 und 501, und wir können beobachten, dass auch wenn das Rauschen fast Null ist, die Übergänge drastisch abgebaut werden (beobachten Sie die Steilheit auf beiden Seiten des Signals und vergleichen Sie sie mit dem idealen Ziegelwandübergang Unser Eingang). Frequenzgang: Aus dem Frequenzgang kann behauptet werden, dass der Roll-off sehr langsam ist und die Stopbanddämpfung nicht gut ist. Bei dieser Stoppbanddämpfung kann klar sein, daß der gleitende Durchschnittsfilter kein Frequenzband von einem anderen trennen kann. Wie wir wissen, führt eine gute Leistung im Zeitbereich zu einer schlechten Leistung im Frequenzbereich und umgekehrt. Kurz gesagt, ist der gleitende Durchschnitt ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter (die Aktion im Zeitbereich), aber ein außergewöhnlich schlechtes Tiefpaßfilter (die Aktion im Frequenzbereich) Externe Links: Empfohlene Bücher: Primäre Seitenleiste
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