Filtro De Media Móvil Recursiva

El científico y los ingenieros Guía para el procesamiento de señales digitales Por Steven W. Smith, Ph. D. Una tremenda ventaja del filtro de media móvil es que se puede implementar con un algoritmo que es muy rápido. Para entender este algoritmo, imagine pasar una señal de entrada, x, a través de un filtro de media móvil de siete puntos para formar una señal de salida, y. Ahora veamos cómo se calculan dos puntos de salida adyacentes, y 50 e y 51: Estos son casi los mismos puntos de cálculo x 48 a x 53 para y 50, y de nuevo para y 51. Si y 50 ya ha sido calculado , La forma más eficiente de calcular y 51 es: Una vez que se ha encontrado y 51 utilizando y 50, entonces y 52 se puede calcular a partir de la muestra y 51, y así sucesivamente. Después de que el primer punto se calcula en y, todos los otros puntos se pueden encontrar con sólo una sola suma y resta por punto. Esto se puede expresar en la ecuación: Observe que esta ecuación utiliza dos fuentes de datos para calcular cada punto en la salida: puntos de la entrada y puntos previamente calculados de la salida. Esto se llama una ecuación recursiva, lo que significa que el resultado de un cálculo se utiliza en los cálculos futuros. (El término recursivo también tiene otros significados, especialmente en informática). En el capítulo 19 se analizan más detalladamente diversos filtros recursivos. Tenga en cuenta que el filtro recursivo de media móvil es muy diferente de los filtros recursivos típicos. En particular, la mayoría de los filtros recursivos tienen una respuesta de impulso infinitamente larga (IIR), compuesta de sinusoides y exponenciales. La respuesta de impulso de la media móvil es un pulso rectangular (respuesta de impulso finito, o FIR). Este algoritmo es más rápido que otros filtros digitales por varias razones. En primer lugar, sólo hay dos cálculos por punto, independientemente de la longitud del núcleo del filtro. En segundo lugar, la suma y la resta son las únicas operaciones matemáticas necesarias, mientras que la mayoría de los filtros digitales requieren una multiplicación que consume tiempo. En tercer lugar, el esquema de indexación es muy simple. Cada índice de la ecuación 15-3 se encuentra añadiendo o restando constantes enteras que se pueden calcular antes de que comience el filtrado (es decir, p y q). Por último, todo el algoritmo puede realizarse con representación entera. Dependiendo del hardware utilizado, los enteros pueden ser más de un orden de magnitud más rápido que el punto flotante. Sorprendentemente, la representación entera funciona mejor que el punto flotante con este algoritmo, además de ser más rápido. El error de redondeo de aritmética de punto flotante puede producir resultados inesperados si no tiene cuidado. Por ejemplo, imagine una señal de muestra de 10.000 que se filtra con este método. La última muestra en la señal filtrada contiene el error acumulado de 10.000 adiciones y 10.000 sustracciones. Esto aparece en la señal de salida como un desplazamiento a la deriva. Los enteros no tienen este problema porque no hay error de redondeo en la aritmética. Si se debe utilizar el punto flotante con este algoritmo, el programa de la Tabla 15-2 muestra cómo usar un acumulador de doble precisión para eliminar esta deriva. Filtro de media móvil es (0) 0 bull 2 ​​160160160160 Filtro FIR de longitud N con todos los golpes establecidos igual a (1 / N) .160 Su conocido por la separación de frecuencia pésima, pero la respuesta de tiempo excelente - en ese sentido, fuera-Bessels un filtro de Bessel.160 Usted puede implementarlo con SigmaStudios FIR como se describe aquí: Cuanto más largo sea el filtro, más suavizado - pero el algoritmo de filtro FIR estándar utiliza muchas instrucciones para filtros enormes, ya que tiene que multiplicar los coeficientes para cada toma.160 Esto es un desperdicio cuando todos los coeficientes son Lo mismo.160 Como señala el capítulo 15 del libro de Steven W. Smith, puede hacer un filtro de media móvil con una técnica recursiva que tiene un toque antes y después de un retardo de tamaño (N-1). Parte de un circuito de prueba con fuente de señal y un filtro de Bessel para comparación: 160160160160 Los coeficientes se extraen al bloque de ganancia única en la entrada.160 El presente ejemplo se añade a la salida cuando entra en el retardo, la muestra retardada resta de la salida A medida que sale.160 El sumador con la retroalimentación acumula estas adiciones y sustracciones para formar la salida - esto hace algo que es trivial en C, pero de lo contrario es un dolor en la GUI.160 Aunque se utiliza una técnica recursiva, el filtro sigue siendo un verdadero Filtro FIR - la longitud de su respuesta de impulso se establece sólo por su retraso. 160160160160 Mi entrada de prueba es una onda cuadrada con ruido añadido.160 Los resultados filtrados aparecen como el trazo superior en ambas fotos - Primero el filtro de media móvil: El filtro de Bessel: 160160160160 El filtro de media móvil permite más ruido, pero conserva mejor el La forma de las ondas cuadradas - no gira alrededor de las esquinas, y las pendientes ascendentes y descendentes son simétricas (su fase lineal) .160 Escuchar los dos modos de onda con auriculares muestra un resultado similar - más ruido con el filtro de media móvil, pero la característica El sonido de una onda cuadrada viene a través. ¿Cómo hago el promedio de rodadura recursiva y la varianza rápida? Estudia mi demo de filtro de variación y vuelve a escribir si tienes alguna pregunta después: Demostración para tomar la media local, la varianza y la desviación estándar de una imagen de escala de grises. UserImage, si se pasa, se utiliza como imagen. Si userImage no se transmite, se pide al usuario que utilice una imagen de demostración. Código escrito por ImageAnalyst function localvariance (userImage) Limpiar. Clc Borra la ventana de comandos. Cerrar todas Cerrar todas las figuras (excepto las de imtool.) Espacio de trabajo Asegúrese de que el panel del espacio de trabajo está mostrando. Cambie la carpeta actual a la carpeta de este archivo m. (La línea de código a continuación es de Brett Shoelson de The Mathworks.) No utilice estas líneas si está llamando desde otro m-archivo. If (isdeployed) cd (fileparts (which (mfilename))) end Inicializar. FontSize 20 si nargin 0 No se pasa ninguna imagen en la línea de comandos. Lea en una de las imágenes de demostración estándar de MATLAB como nuestra imagen de escala de grises original y muéstrela. PromptMessage sprintf (¿Qué imagen quieres usar. nLas monedas o el camarógrafo) botón questdlg (promptMessage, Seleccionar Imagen, Coins, Cameraman, Coins) si strcmp (botón, Coins) grayImage double (imread (coins. png)) doble. Else grayImage double (imread (cameraman. tif)) Cast a doble. End else Utiliza la matriz de imágenes que se pasa en la línea de comandos. GrayImage double (userImage) Cast a doble. Fin del tiempo de inicio. StartTime tic subplot (2, 2, 1) imshow (grayImage,) title (Imagen original, FontSize, fontSize) conjunto (gcf, Posición, get (0, Pantalla)) Maximizar la figura. Desenfoque la imagen con una ventana de promediado de 5 por 5 (filtro de caja). BlurredImage conv2 (grayImage, unos (5,5) / 25) subplot (2, 2, 2) imshow (blurredImage,) title (Imagen borrosa, FontSize, fontSize) Realizar un filtro de desviación. La imagen de salida es la varianza de la imagen de entrada en una ventana deslizante de 3 por 3. VarianceFilterFunction (x) var (x (:)) varianceImage nlfilter (grayImage, 3 3, VarianceFilterFunction) Una forma alternativa de hacer el filtro de varianza está en la siguiente línea: varianceImage reshape (std (im2col (originalImage, 3 3, sliding) , Tamaño (originalImage) -2) subtrama (2, 2, 3) imshow (varianceImage,) title (Variance Image, FontSize, fontSize) Calcule la raíz cuadrada de la imagen de varianza para obtener la desviación estándar. StandardDeviationImage sqrt (varianceImage) subtrama (2, 2, 4) imshow (standardDeviationImage,) title (Imagen de desviación estándar, FontSize, fontSize) elapsedTime toc (startTime) mensaje sprintf (DonennElapsed time .2f seconds., ElapsedTime) Fin de la función localvariance (). El 5 de julio, 12:33 pm, ImageAnalyst ltimageanal. Mailinatorgt escribió: gt Estudiar mi demo de filtro de variación y escribir de vuelta si tiene alguna pregunta gt después de eso: gt gt Demo para tomar la media local, la varianza y la desviación estándar gt de una imagen de escala de grises. Gt userImage, si se pasa, se utiliza como imagen. Gt Si no se transmite userImage, se pide al usuario que utilice una imagen de demostración. Gt Código escrito por ImageAnalyst gt function localvariance (userImage) gt Limpiar. Gt clc Borra la ventana de comandos. Gt close all Cerrar todas las figuras (excepto las de imtool.) Gt espacio de trabajo Asegúrese de que el panel del espacio de trabajo está mostrando. Gt gt Cambia la carpeta actual a la carpeta de este m-archivo. Gt (La línea de código a continuación es de Brett Shoelson de The Mathworks.) Gt No use estas líneas si está llamando a esto desde otro m-archivo. Gt if (isdeployed) gt cd (partes de archivo (que (mfilename))) gt end gt gt Inicializar. Gt fontSize 20 gt si nargin 0 gt No se pasa ninguna imagen en la línea de comandos. Gt Lea en una de las imágenes de demostración MATLAB estándar gt como nuestra imagen de escala de grises original y muéstrela. Gt promptMessage sprintf (Qué imagen quieres usar. nLas gt coins o el cameraman) gt botón questdlg (promptMessage, Seleccionar Imagen, Coins, gt Cameraman, Coins) gt si strcmp (botón, Coins) gt grayImage double (imread (coins. png)) Lanza al doble. Gt else gt grayImagen doble (imread (cameraman. tif)) Cast a doble. Gt end gt else gt Utiliza la matriz de imágenes que se pasa en la línea de comandos. Gt grayImage double (userImage) Cast a doble. Gt end gt gt Inicio de la temporización. Gt startTime tic gt gt subplot (2, 2, 1) gt imshow (grayImage,) gt title (Imagen original, FontSize, fontSize) gt conjunto (gcf, Posición, get (0, Pantalla)) Maximizar la figura. Gt gt Desenfoca la imagen con una ventana de promediado de 5 por 5 (filtro de caja). Gt blurredImage conv2 (grisImage, unos (5,5) / 25) gt subplot (2, 2, 2) gt imshow (borrosoImage,) gt título (imagen borrosa, tamaño de fuente, tamaño de fuente) gt gt Realizar un filtro de desviación. Gt La imagen de salida es la varianza de la imagen de entrada en una ventana deslizante de 3 por 3 gt. Gt VarianceFilterFunction (x) var (x (:)) gt varianceImage nlfilter (grayImage, 3 3, VarianceFilterFunction) gt Una forma alternativa de hacer el filtro de varianza está en la siguiente línea: gt varianceImage reshape (std (im2col (originalImage, 3 3 , Gt size (originalImage) -2) gt subplot (2, 2, 3) gt imshow (varianceImage,) gt título (Variance Image, FontSize, fontSize) gt gt Calcular la raíz cuadrada de la imagen de varianza para obtener La desviación gt estándar. Gt standardDeviationImage sqrt (varianceImage) gt subtrama (2, 2, 4) gt imshow (standardDeviationImage,) gt title (Imagen de Desviación Estándar, FontSize, fontSize) gt elapsedTime toc (startTime) gt gt mensaje sprintf (DonennElapsed time .2f seconds. Gt elapsedTime) gt msgbox (mensaje) gt return Fin de la función localvariance (). Sin embargo, no tengo imshow o nlfilter, es decir, no tengo cuadro de herramientas de procesamiento de imágenes. Y no vamos a entrar en esa adquisición, etc Estoy pensando en tal vez hay una manera genérica en Matlab de hacer la computación recursiva, ya sea recursiva media, o la varianza recursiva / std, u otros momentos, etc Cualquier pensamientos Muchas gracias Asunto: ¿Cómo hago recursive rolling average y variance fast De: Steve Amphlett Luna Luna ltlunamoonmoongmailgt escribió en el mensaje lt6fc04321-2ece-4f41-ad2d-4a0a2b436baex27g2000yqb. googlegroupsgt. Gt gt Gran código gt gt Sin embargo no tengo imshow o nlfilter, es decir, no tengo la imagen gt procesamiento de caja de herramientas. Y no vamos a entrar en esa adquisición, etc gt gt Estoy pensando en tal vez hay una manera genérica en Matlab de hacer gt recursivo de computación, gt gt sea recursiva media, o la varianza recursiva / std, u otros momentos, gt etc gt Gt Cualquier pensamientos Muchas gracias Sí. ¿Por qué utiliza la palabra recursiva? Sus entradas no dependen de sus salidas. Bueno, simplemente use blockproc y las funciones var () - eso es una manera. Tema: ¿Cómo hago la media móvil recursiva y la varianza rápida? De: Oleg Komarov Luna Luna ltlunamoonmoongmailgt escribió en el mensaje lt2b265914-45f5-4b6e-9a85-c6d07191bfafs9g2000yqd. googlegroupsgt. Gt Hola a todos, gt gt En el movimiento recursivo móvil o laminado, gt gt resultado alfa pt (1-alfa) resultado, gt gt donde pt es la nueva llegada. Gt gt ¿Cómo hacemos esto rápido en Matlab, utilizando el formato de función de filtro, gt, es decir, funciona en una columna entera en forma de columna. Gt gt Ahora, cómo aplicar el mismo concepto a la varianza de rodadura gt gt Supongo que con el fin de hacer la varianza de rodadura, tenemos que obtener primero el gt rodando promedio, gt gt y luego el promedio de la rodadura cuadrada: gt gt rollingmeansquaret alphapt2 (1- Gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt Gt gt gt Puede agregar etiquetas, autores, hilos e incluso resultados de búsqueda a su lista de observación. De esta manera, puedes seguir fácilmente los temas que te interesan. Para ver tu lista de observación, haz clic en el vínculo Mi lector de noticias. Para agregar elementos a su lista de observación, haga clic en el vínculo quotadd para ver listquot en la parte inferior de cualquier página. Cómo añadir un elemento a mi lista de observación Búsqueda Para agregar criterios de búsqueda a su lista de observación, busque el término deseado en el cuadro de búsqueda. Haga clic en el enlace quotAñadir esta búsqueda a mi lista de observaciones en la página de resultados de búsqueda. También puede agregar una etiqueta a su lista de observación buscando la etiqueta con la directiva quottag: tagnamequot donde tagname es el nombre de la etiqueta que le gustaría ver. Autor Para agregar un autor a su lista de observación, vaya a la página de perfil de autores y haga clic en el botón quotAdicionar este autor a mi lista de ver lista de enlaces en la parte superior de la página. También puede agregar un autor a su lista de observación yendo a un hilo que el autor ha publicado y haciendo clic en el quotAdicionar este autor a mi lista de watchquot. Se le notificará cuando el autor haga una publicación. Tema Para agregar un hilo a su lista de observación, vaya a la página del hilo y haga clic en el enlace quotAñadir este hilo a mi lista de observaciones en la parte superior de la página. Acerca de los grupos de noticias, los lectores de noticias y MATLAB Central ¿Qué son los grupos de noticias? Los grupos de noticias son un foro mundial abierto a todos. Los grupos de noticias se usan para discutir una amplia gama de temas, hacer anuncios y intercambiar archivos. Las discusiones están enhebradas o agrupadas de una manera que le permite leer un mensaje publicado y todas sus respuestas en orden cronológico. Esto hace que sea fácil seguir el hilo de la conversación, y ver whatrsquos ya se ha dicho antes de publicar su propia respuesta o hacer una nueva publicación. El contenido del grupo de noticias es distribuido por servidores alojados por varias organizaciones en Internet. Los mensajes se intercambian y se gestionan mediante protocolos estándar abiertos. Ninguna entidad ldquoownsrdquo los newsgroups. Hay miles de grupos de noticias, cada uno de los cuales aborda un único tema o área de interés. El MATLAB Central Newsreader publica y muestra mensajes en el grupo de noticias comp. soft-sys. matlab. Cómo puedo leer o publicar en los grupos de noticias Puede utilizar el lector de noticias integrado en el sitio web de MATLAB Central para leer y publicar mensajes en este grupo de noticias. MATLAB Central está alojado en MathWorks. Los mensajes publicados a través del lector de noticias de MATLAB Central son vistos por todos los usuarios de los grupos de noticias, independientemente de cómo accedan a los grupos de noticias. Hay varias ventajas al usar MATLAB Central. Una cuenta Su cuenta de MATLAB Central está vinculada a su cuenta de MathWorks para un fácil acceso. Utilice la dirección de correo electrónico de su elección El lector de noticias MATLAB Central le permite definir una dirección de correo electrónico alternativa como su dirección de correo, evitando el desorden en su buzón principal y reduciendo el spam. Control de correo no deseado La mayoría del spam de grupos de noticias es filtrado por el lector de noticias central de MATLAB. Etiquetado Los mensajes pueden ser etiquetados con una etiqueta relevante por cualquier usuario que haya iniciado sesión. Las etiquetas se pueden utilizar como palabras clave para encontrar determinados archivos de interés, o como una forma de categorizar sus publicaciones marcadas. Puedes elegir permitir que otros vean tus etiquetas, y puedes ver o buscar otras etiquetas, así como las de la comunidad en general. El etiquetado proporciona una manera de ver tanto las grandes tendencias como las ideas más pequeñas y más oscuras y las aplicaciones. Listas de vigilancia La configuración de listas de vigilancia le permite recibir notificaciones de las actualizaciones realizadas en las publicaciones seleccionadas por autor, hilo o cualquier variable de búsqueda. Las notificaciones de su lista de observaciones se pueden enviar por correo electrónico (resumen diario o inmediato), se muestran en Mi lector de noticias o se envían a través de RSS. Otras formas de acceder a los grupos de noticias Utilice un lector de noticias a través de su escuela, empleador o proveedor de servicios de Internet Pague por el acceso de grupos de noticias de un proveedor comercial Utilice Grupos de Google Mathforum. org proporciona un lector de noticias con acceso al grupo de noticias sys. matlab comp. soft Ejecute su propio servidor. Para obtener instrucciones típicas, consulte: slyck / ng. phppage2 Seleccione su país