Glidande medelvärde filter 2d

Skapad onsdagen den 08 oktober 2008 20 04 Senast uppdaterad den 14 mars 2013 01 29 Skriven av Batuhan Osmanoglu Hits 41544.Moving Average I Matlab. Ofta befinner jag mig själv att behöva medelvärda data som jag måste minska bullret lite Jag skrev några funktioner för att göra exakt vad jag vill, men matlabs inbyggda filterfunktion fungerar också bra. Här skriver jag om 1D och 2D-medelvärdena.1Det filter kan realiseras med hjälp av filterfunktionen Filterfunktionen kräver åtminstone tre ingångsparametrar täljarkoefficienten för filtret b, nämnarkoefficienten för filtret a och data X givetvis. Ett löpande medelfilter kan enkelt definieras. För 2D-data kan vi använda Matlab s filter2-funktionen För mer information Om hur filtret fungerar kan du skriva. Här är en snabb och smutsig implementering av ett 16 med 16 glidande medelfilter Först måste vi definiera filtret Eftersom allt vi vill ha är lika stort bidrag från alla grannar kan vi bara använda dem roliga Ction Vi delar allt med 256 16 16 eftersom vi inte vill ändra signalens generella nivå amplitude. För att applicera filtret kan vi helt enkelt säga följande. När är resultaten för fas av ett SAR-interferogram I detta fall är Range i Y-axeln och Azimuth är mappad på X-axeln Filtret var 4 pixlar bredt i Räckvidd och 16 pixlar bred i Azimuth. Mean-filter eller medelfilter. Kategori Digital signal och bildbehandling DSP och DIP-mjukvaruutveckling. Abstract Artikeln är en praktisk guide För medelfilter eller genomsnittlig filterförståelse och implementering Artikel innehåller teori, C-källkod, programmeringsinstruktioner och provapplikation.1 Inledning till medelfilter eller medelfilter. Ett filter eller medelfilter är fönsterfiltret av linjär klass som släpper signalbilden Filtret fungerar som lågpass. Grundtanken bakom filteret är att någon del av signalbilden tar ett medelvärde över hela dess grannskap. För att förstå hur det görs i praktiken, låt oss börja Med fönster idea.2 Filter fönster eller mask. Låt oss föreställa dig, bör du läsa ett brev och vad du ser i text begränsad av hål i speciell stencil som denna. Fig 1 Första stencil. Så är resultatet av läsning ljud t Ok, Låt oss läsa brevet igen, men med hjälp av en annan stencil. Fig 2 Andra stencil. Nå resultatet av att läsa t är ljud Låt oss göra det tredje försöket. Fig 3 Tredje stencil. Nu läser du brev t som sound. What Händer här För att säga det i matematiskt språk gör du en operation som läser över elementstavlet t Och resultatet ljudet beror på elementet grannskap bokstäver bredvid t. And den stencilen, som hjälper till att hämta element grannskap, är fönster Ja, fönster Är bara en stencil eller ett mönster, genom vilket du väljer elementet grannskapet en uppsättning av element runt den givna för att hjälpa dig att fatta beslut. Ett annat namn för filterfönstret är mask 3 i 2D. I tre dimensioner Tänk på byggnad Och nu om Rum i den byggnaden Rummet är som 3D w Indow, som skär ut en del delrum från hela byggnadens utrymme. Du kan hitta 3D-fönster i volym voxel bildbehandling. Fig 6 Fönster eller mask av storlek 3 3 3 i 3D.3 Förstå genomsnittlig filter. Nu kan vi se hur Ta ett medelvärde över elementets grannskap. Formeln är enkla summeringselement och dela summan av antalet element. Låt oss exempelvis beräkna ett medelvärde för fallet, avbildat i fig. 7.Fig 7 Med ett genomsnitt. Och det är allt Ja, vi har bara filtrerat 1D-signal med medelfilter. Låt oss göra CV och skriva ned steg-för-steg-instruktioner för bearbetning med medelfilter. Använd filter eller genomsnittlig filteralgoritm. Placera ett fönster över elementet. Ta en genomsnittlig summa upp element och dela summan av antalet element. Nu när vi har algoritmen är det dags att skriva en kod, låt oss komma ner till programmering.4 1D-medelfiltrering. I det här avsnittet utvecklar vi 1D-medelfilter med fönster av storlek 5 Låt oss ha 1D-signal med längd N som inmatning Det första steget i S fönster placera vi gör det genom att ändra index för det ledande elementet. Uppmärksamma att vi börjar med det tredje elementet och slutar med det sista men två Problemet är att vi inte kan börja med det första elementet eftersom i det här fallet den vänstra delen av filterfönstret är tom Vi kommer att diskutera nedan hur man löser det problemet. Det andra steget tar medeltalet ok. Nu, låt oss skriva ner algoritmen som funktion. Typelement kan definieras som.5 Behandla kanter. For Alla fönsterfönster finns det något problem Det är kantbehandling Om du lägger fönster över första sista elementet kommer den vänstra högra delen av fönstret att vara tomt. För att fylla gapet bör signalen utökas. För medelfilter är det bra att förlänga signalen eller Bild symmetriskt, så här. Så innan vi skickar signal till vår genomsnittliga filterfunktion, ska signalen utökas. Låt oss skriva ned omslaget, vilket gör alla förberedelser. Som du kan se tar vår kod hänsyn till några praktiska problem. Först och främst kolla vår i Nput parametrar signalen bör inte vara NULL och signallängden ska vara positiv. Andra steg vi kolla fallet N 1 Detta fall är speciellt, för att bygga förlängning behöver vi minst två element För signalen med 1 elementlängd är resultatet signalet själv. Se också att vårt genomsnittliga filter fungerar i stället om utgångsparameterns resultat är NULL. Nu ska vi allokera minnet för signalförlängning. Och kontrollera minnetallokering. Jag har en matris där diskreta sinusvågs värden spelas in och lagras jag vill hitta max och min av vågformen Eftersom sinusvågsdata är inspelade spänningar med hjälp av en DAQ kommer det att finnas lite brus, så jag vill göra ett vägt genomsnitt. Antag att innehålla mina sinwave-värden, här är min kod hittills. Mitt problem verkar Var i den andra för slingan, där jag vill summera värdena i fönstret beroende på min genomsnittliga fönsterstorlek, för att ta medeltalet av dem jag får ett felmeddelande. Jag är en EE med mycket lite erfarenhet av programmering, så någon hjälp skulle vara gr uppskattad till maj 29 13 på 18 09. Paul, tack för rekommendationen Det bör dock noteras att även om xy inte skapar ett fel, vann det inte det förväntade resultatet i OP-koden. Oavsett om OP skulle behöva använda din korrigering, men med yxfiltrera och tas ur slingan eller summan ska tas bort, med xy-indexeringen kvar på plats tom10 maj 30 13 på 17 18. tom10, jag är säker på att du har rätt Mitt svar var för det mesta av en Intuition om vad problemet troligen var, jag är inte kunskap om problemdomänen för att veta exaktheten av den faktiska algoritmen. Därför hänvisade jag OP till ditt svar. Paul Woolcock 30 maj 13 på 17 22. De andra svara korrekt beskriver din Fel, men den här typen av problem uppmanar verkligen att använda numpy Numpy kommer att springa fortare, vara mer minneseffektivt och är mer uttrycksfullt och bekvämt för den här typen av problem. Här är ett exempel. Om du inte vill använda numpy, borde det Noteras också att det finns ett logiskt fel i Ditt program som resulterar i TypeError Problemet är det i linjen. Du använder summan inom slingan där du också beräknar summan. Så du måste antingen använda summan utan slingan eller loopa genom matrisen och lägga till alla element , Men inte båda och det gör båda, dvs att ange summan till det indexerade arrayelementet, vilket leder till felet i första hand. Det är här två lösningar.