Rekursiv Bewegungs Durchschnittlich Filter Matlab

Variationen des Moving Average Der Moving-Average-Filter ist mehr oder weniger perfekt für die Glättung von Daten in Gegenwart von Rauschen, wenn die nützlichen Informationen in Ihren Daten vollständig im Zeitbereich sind. In diesem Fall kümmert es sich nicht um seine eher schlechte Leistung im Frequenzbereich. Abbildung 1 zeigt die Impuls-, Schritt - und Frequenzreaktionen des grundlegenden gleitenden Durchschnittsfilters (mit drei zusätzlichen Samples auf beiden Seiten, die nicht Teil der Impuls - und Schrittreaktionen sind, zur Klarheit). Manchmal muss man aber mit Daten arbeiten, für die beide Domains wichtig sind. Für diese Fälle gibt es gewichtete Versionen des gleitenden Durchschnitts, die mehr oder weniger gleichbedeutend im Zeitbereich sind, aber das haben viel bessere Leistung im Frequenzbereich. Wiederholter bewegter Durchschnitt Das erste, was Sie tun können, um den Frequenzgang des gleitenden Durchschnitts zu verbessern, ist, ihn mehrmals anzuwenden. Nach zwei Wiederholungen ergibt sich eine dreieckige Gewichtung der Koeffizienten (Abbildung 2). Da die Anwendung des gleichen Filters zweimal seine Wirkung verdoppelt, ist die erste Seitenkeule des Frequenzganges nur halb so hoch wie die von Fig. 1. Der Grund für die dreieckige Form ist, daß der gleitende Durchschnitt eine Faltung mit einem rechteckigen Puls ist. Wenn man es zweimal anwendet, bewirkt eine Faltung dieses rechteckigen Pulses mit sich selbst, was zu einem dreieckigen Fenster für den kombinierten Filter führt. Beachten Sie, dass Ive die gleiche Filterlänge in Abbildung 2 wie in Abbildung 1 genommen hat, wodurch die erste Null des Frequenzganges verschoben wird. Eine echte Faltung des ursprünglichen rechteckigen Filters hätte zu einem längeren Filter geführt und hätte die Nullen an genau der gleichen Stelle gehalten. Wenn der Moving-Average-Filter mehrfach wiederholt wird, konvergieren seine Koeffizienten aufgrund des zentralen Limit-Theorems zu einem Gaußschen Fenster (Abbildung 3). Natürlich reicht ein wirklicher Gaußer unendlich in beide Richtungen, so dass es keine andere Möglichkeit gibt, ihn irgendwann zu schneiden (oder vielleicht mit einem zweiten Fenster zu vervielfachen). Zusätzlich muss die Standardabweichung des Gaußschen gewählt werden. Für diese Abbildung (und für die Implementierung des Filterdesigners) habe ich die Standardeinstellungen von MATLAB übernommen. In der Praxis möchten Sie vielleicht einfach nur den gleitenden Durchschnitt anwenden, anstatt ein Gaußsch-Fenster anzuwenden. Wenn rekursiv umgesetzt wird, ist der gleitende Durchschnitt sehr effizient. Während das Gaußsche Fenster durch Faltung umgesetzt werden muss. Blackman-Fenster Eine weitere Möglichkeit besteht darin, eine der klassischen Fensterfunktionen auszuwählen, die für Fenster-Sinc-Filter verwendet werden und diese als Filterkernel verwenden (siehe die hervorragende Wikipedia-Seite auf Fensterfunktionen). Als Beispiel wählte Ive das Blackman-Fenster (Abbildung 4). Dies verbessert die Stoppbanddämpfung noch weiter, während sie trotzdem eine reibungslose Zeitbereichsantwort ohne Klingeln oder Überschwingen zeigt. Abschließend, wenn Sie glatte Daten benötigen, aber eine bessere Frequenzleistung benötigen als der grundlegende gleitende Durchschnitt zu bieten hat, stehen Ihnen mehrere Alternativen zur Verfügung. Filter Design Tool Dieser Artikel wird mit einem Filter Design Tool ergänzt. Experimentieren Sie mit den verschiedenen Fensterfunktionen und der Länge des Filters und sehen Sie den Effekt auf den Frequenzgang. (0) 0 bull 2 ​​160160160160 Der gleitende Mittelwertfilter ist ein FIR-Filter der Länge N mit allen Taps, die gleich (1N) gesetzt sind .160 Sein bekannt für lausige Frequenztrennung, aber ausgezeichnete Zeitreaktion - - in diesem Sinne raus-out-Bessels ein Bessel-Filter.160 Sie können es mit SigmaStudios FIR-Block implementieren, wie hier beschrieben: Je länger der Filter, desto mehr Glättung - aber der Standard-FIR-Filter-Algorithmus verwendet viele Anweisungen für riesige Filter, Weil es Koeffizienten für jeden Hahn zu vervielfachen hat.160 Dies ist eine Verschwendung, wenn alle Koeffizienten gleich sind.160 Wie Kapitel 15 von Steven W. Smiths Buch zeigt, können Sie einen gleitenden durchschnittlichen Filter mit einer rekursiven Technik, die eine hat Tippen Sie vor und nach einer (N-1) Größenverzögerung.160 Ein solcher Filter erscheint unten als Teil einer Testschaltung mit Signalquelle und einem Bessel-Filter zum Vergleich: 160160160160 Koeffizienten werden am Eingang mit dem Verstärkungsblock ausgegeben.160 Das vorliegende Sample fügt dem Ausgang hinzu, wenn es in die Verzögerung eintritt, das verzögerte Sample subtrahiert vom Ausgang, wenn es ausläuft.160 Der Addierer mit der Rückkopplung akkumuliert diese Additionen und Subtraktionen, um die Ausgabe zu bilden - das tut etwas, das in C trivial ist, aber ist Ansonsten ein Schmerz in der GUI.160 Obwohl eine rekursive Technik verwendet wird, bleibt der Filter ein echter FIR-Filter - die Länge seiner Impulsantwort wird nur durch Ihre Verzögerung gesetzt. 160160160160 Meine Testeingabe ist eine Rechteckwelle mit zusätzlichem Rauschen.160 Gefilterte Ergebnisse erscheinen als obere Spur in beiden Fotos - Zuerst der gleitende Mittelwertfilter: Der Bessel-Filter: 160160160160 Der gleitende Mittelwertfilter ermöglicht mehr Rauschen, aber besser bewahrt es Quadratische Wellenform - es ist nicht um die Ecken herum, und die Auf - und Absteigungen sind symmetrisch (seine lineare Phase) .160 Das Hören der beiden Wellenformen mit Kopfhörern zeigt ein ähnliches Ergebnis - mehr Lärm mit dem gleitenden Durchschnittsfilter, aber das Merkmal Klang einer Rechteckwelle kommt durch. FIR-Filter, IIR-Filter und die lineare Konstantkoeffizient-Differenzgleichung Causal Moving Average (FIR) Filter Wir diskutierten Systeme, in denen jede Abtastung der Ausgabe eine gewichtete Summe von (gewissen der) Proben der Eingabe. Nehmen wir ein kausal gewichtetes Summensystem, wobei Kausal bedeutet, dass eine gegebene Ausgabeprobe nur von der aktuellen Eingangsabtastung und anderen Eingaben früher in der Sequenz abhängt. Weder lineare Systeme im Allgemeinen noch endliche Impulsantwortsysteme müssen kausal sein. Allerdings ist die Kausalität für eine Art von Analyse bequem, die sich bald erkundigen würde. Wenn wir die Eingaben als Werte eines Vektors x symbolisieren. Und die Ausgänge als entsprechende Werte eines Vektors y. Dann kann ein solches System geschrieben werden, wo die b-Werte auf die aktuellen und früheren Eingangsmuster angewendet werden, um die aktuelle Ausgabeprobe zu erhalten. Wir können an den Ausdruck als Gleichung denken, mit dem Gleichheitszeichen Bedeutung gleich oder als prozedurale Anweisung, mit dem Gleichheitszeichen Bedeutung Zuweisung. Er läßt den Ausdruck für jeden Ausgangssample als MATLAB-Schleife von Zuweisungsanweisungen schreiben, wobei x ein N-Längenvektor von Eingangsabtastwerten ist und b ein M-Längenvektor von Gewichten ist. Um mit dem Sonderfall am Anfang umzugehen, werden wir x in einen längeren Vektor einfügen, dessen erste M-1-Abtastwerte null sind. Wir schreiben die gewichtete Summe für jedes y (n) als ein inneres Produkt und werden einige Manipulationen der Eingaben (wie Umkehrung b) zu diesem Zweck durchführen. Diese Art von System wird oft als gleitender Durchschnittsfilter bezeichnet, aus offensichtlichen Gründen. Aus unseren früheren Diskussionen sollte klar sein, dass ein solches System linear und verschiebungsinvariant ist. Natürlich wäre es viel schneller, die MATLAB-Faltungsfunktion conv () anstelle unseres mafilt () zu verwenden. Anstatt die ersten M-1-Abtastwerte der Eingabe als Null zu betrachten, könnten wir sie als die gleichen M-1-Samples ansehen. Dies ist das gleiche wie die Behandlung der Eingabe als periodisch. Nun benutze cmafilt () als den Namen der Funktion, eine kleine Modifikation der früheren mafilt () - Funktion. Bei der Bestimmung der Impulsantwort eines Systems gibt es gewöhnlich keinen Unterschied zwischen diesen beiden, da alle nicht initialen Samples der Eingabe null sind: Da ein solches System linear und verschiebungsinvariant ist, wissen wir, dass seine Wirkung auf irgendwelche Sinusoid wird nur skalieren und verschieben Hier ist es wichtig, dass wir die kreisförmige Version verwenden. Die kreisförmig gefaltete Version wird verschoben und skaliert, während die Version mit normaler Faltung am Anfang verzerrt ist. Lets sehen, was die genaue Skalierung und Verschiebung ist durch die Verwendung einer fft: Sowohl Eingang und Ausgang haben Amplitude nur bei Frequenzen 1 und -1, die so ist, wie es sein sollte, da die Eingabe war eine Sinusoid und das System war linear. Die Ausgangswerte sind um ein Verhältnis von 10.62518 1.3281 größer. Das ist der Gewinn des Systems. Was ist mit der Phase Wir müssen nur sehen, wo die Amplitude ungleich Null ist: Die Eingabe hat eine Phase von pi2, wie wir angefordert haben. Die Ausgangsphase wird um ein zusätzliches 1.0594 (mit entgegengesetztem Vorzeichen für die negative Frequenz) oder etwa 16 eines Zyklus nach rechts verschoben, wie wir auf dem Diagramm sehen können. Nun können wir eine Sinuskurve mit der gleichen Frequenz (1) ausprobieren, aber anstelle von Amplitude 1 und Phase pi2 können wir Amplitude 1.5 und Phase 0 ausprobieren. Wir wissen, dass nur die Frequenz 1 und -1 keine Amplitude von Null haben Bei ihnen: Wieder ist das Amplitudenverhältnis (15.937712.0000) 1.3281 - und für die Phase wird es wieder um 1.0594 verschoben. Wenn diese Beispiele typisch sind, können wir die Wirkung unseres Systems vorhersagen (Impulsantwort .1 .2 .3 .4 .5) bei jedem Sinus mit Frequenz 1 - wird die Amplitude um einen Faktor von 1.3281 erhöht und die (positive Frequenz) Phase wird um 1.0594 verschoben. Wir konnten die Wirkung dieses Systems auf Sinusoiden anderer Frequenzen nach denselben Methoden berechnen. Aber es gibt einen viel einfacheren Weg, und eine, die den allgemeinen Punkt festlegt. Da (kreisförmige) Faltung im Zeitbereich eine Multiplikation im Frequenzbereich bedeutet, folgt daraus, dass mit anderen Worten die DFT der Impulsantwort das Verhältnis der DFT des Ausgangssignals zur DFT des Eingangs ist. In dieser Beziehung sind die DFT-Koeffizienten komplexe Zahlen. Da abs (c1c2) abs (c1) abs (c2) für alle komplexen Zahlen c1, c2 ist, sagt diese Gleichung, dass das Amplitudenspektrum der Impulsantwort immer das Verhältnis des Amplitudenspektrums des Ausganges zu dem des Eingangs ist . Im Fall des Phasenspektrums gilt der Winkel (c1c2) - Winkel (c1) - Winkel (c2) für alle c1, c2 (mit der Maßgabe, dass Phasen, die sich durch n2pi unterscheiden, als gleich angesehen werden). Daher ist das Phasenspektrum der Impulsantwort immer die Differenz zwischen den Phasenspektren des Ausgangssignals und dem Eingang (mit welchen Korrekturen um 2pi erforderlich sind, um das Ergebnis zwischen - pi und pi zu halten). Wir können die Phaseneffekte deutlicher sehen, wenn wir die Darstellung der Phase auspacken, d. h. wenn wir verschiedene Vielfache von 2pi addieren, um die Sprünge zu minimieren, die durch die periodische Natur der angle () - Funktion erzeugt werden. Obwohl die Amplitude und die Phase gewöhnlich für die grafische und sogar tabellarische Darstellung verwendet werden, da sie eine intuitive Möglichkeit sind, über die Auswirkungen eines Systems auf die verschiedenen Frequenzkomponenten ihrer Eingabe nachzudenken, sind die komplexen Fourierkoeffizienten algebraisch nützlicher, da sie es erlauben Der einfache Ausdruck der Beziehung Der allgemeine Ansatz, den wir soeben gesehen haben, wird mit beliebigen Filtern des skizzierten Typs arbeiten, bei dem jede Ausgabeprobe eine gewichtete Summe von einigen Satz von Eingabeproben ist. Wie bereits erwähnt, werden diese oft als Finite Impulse Response Filter bezeichnet, da die Impulsantwort von endlicher Größe oder manchmal Moving Average Filter ist. Wir können die Frequenzgangcharakteristiken eines solchen Filters aus der FFT seiner Impulsantwort bestimmen, und wir können auch neue Filter mit gewünschten Eigenschaften durch IFFT aus einer Spezifikation des Frequenzganges entwerfen. Autoregressive (IIR) Filter Es wäre wenig sinnvoll, Namen für FIR-Filter zu haben, es sei denn, es gab irgendeine andere Art, um sie zu unterscheiden, und so werden diejenigen, die Pragmatik studiert haben, nicht überrascht sein zu erfahren, dass es tatsächlich eine andere Hauptart gibt Des linearen zeitinvarianten Filters. Diese Filter werden manchmal rekursiv genannt, da der Wert der vorherigen Ausgänge (sowie vorherige Eingaben) wichtig ist, obwohl die Algorithmen im allgemeinen mit iterativen Konstrukten geschrieben werden. Sie werden auch Infinite Impulse Response (IIR) Filter genannt, weil im Allgemeinen ihre Reaktion auf einen Impuls für immer weiter geht. Sie werden auch manchmal autoregressive Filter genannt, weil man die Koeffizienten als das Ergebnis der linearen Regression zum Ausdruck bringen kann, um Signalwerte als Funktion früherer Signalwerte auszudrücken. Die Beziehung von FIR - und IIR-Filtern kann deutlich in einer linearen Konstantkoeffizienten-Differenzgleichung gesehen werden, d. h. eine gewichtete Summe von Ausgängen, die gleich einer gewichteten Summe von Eingängen ist, einstellen. Dies ist wie die Gleichung, die wir früher für den kausalen FIR-Filter gegeben haben, außer dass zusätzlich zu der gewichteten Summe der Eingänge auch eine gewichtete Summe der Ausgänge vorliegt. Wenn wir dies als eine Prozedur zur Erzeugung von Ausgangsmustern bedenken wollen, müssen wir die Gleichung neu anordnen, um einen Ausdruck für die aktuelle Ausgabeprobe y (n) zu erhalten. Annahme der Konvention, dass a (1) 1 (zB durch Skalierung anderer als Und bs) können wir den 1a (1) Term beenden: y (n) b (1) x (n) b (2) x (n-1). B (Nb1) x (n-nb) - a (2) y (n-1) -. - a (Na1) y (n-na) Wenn alle a (n) andere als a (1) null sind, reduziert dies auf unseren alten Freund den kausalen FIR-Filter. Dies ist der allgemeine Fall eines (kausalen) LTI-Filters und wird durch den MATLAB-Funktionsfilter implementiert. Betrachten wir den Fall, bei dem die b-Koeffizienten außer b (1) null sind (anstelle des FIR-Falles, wobei a (n) null sind): In diesem Fall wird der aktuelle Ausgangsabtastwert y (n) als a berechnet (N-1), y (n-2) usw. Um eine Vorstellung davon zu bekommen, was mit solchen Filtern passiert, kann man mit dem Fall beginnen, wo: Das heißt, die aktuelle Ausgangsabtastung ist die Summe der aktuellen Eingangsabtastung und der Hälfte der vorherigen Ausgangsabtastung. Nun nehmen Sie einen Eingangsimpuls durch ein paar Zeitschritte, eine zu einer Zeit. Es sollte an dieser Stelle klar sein, dass wir einfach einen Ausdruck für den n-ten Ausgangssamplewert schreiben können: Es ist nur (Wenn MATLAB von 0 gezählt wird, wäre dies einfach .5n). Da das, was wir berechnen, die Impulsantwort des Systems ist, haben wir beispielhaft gezeigt, dass die Impulsantwort tatsächlich unendlich viele Proben ohne Null haben kann. Um diesen trivialen Filter erster Ordnung in MATLAB zu implementieren, könnten wir Filter verwenden. Der Aufruf wird so aussehen: und das Ergebnis ist: Ist das Geschäft wirklich noch linear Wir können das empirisch betrachten: Für einen allgemeineren Ansatz betrachten wir den Wert eines Ausgangsmusters y (n). Durch sukzessive Substitution können wir dies schreiben wie dies ist wie unser alter Freund die Faltungs-Summenform eines FIR-Filters, mit der Impulsantwort, die durch den Ausdruck .5k gegeben wird. Und die Länge der Impulsantwort ist unendlich. So werden die gleichen Argumente, die wir früher gezeigt haben, dass FIR-Filter linear waren, nun hier gelten. So weit kann dies sehr viel Aufsehen über nicht viel sein. Was ist diese ganze Zeile der Untersuchung gut für gut beantworten diese Frage in Stufen, beginnend mit einem Beispiel. Es ist keine große Überraschung, dass wir eine abgetastete exponentielle durch rekursive Multiplikation berechnen können. Lets Blick auf einen rekursiven Filter, der etwas weniger offensichtlich macht. Dieses Mal macht es einen Filter zweiter Ordnung, so dass der Aufruf zum Filtern von der Form sein wird. Setzt den zweiten Ausgangskoeffizienten a2 auf -2cos (2pi40) und den dritten Ausgangskoeffizienten a3 auf 1 und schaut auf den Impuls Antwort. Nicht sehr nützlich als Filter, eigentlich, aber es erzeugt eine abgetastete Sinuswelle (aus einem Impuls) mit drei Multiplikations-Adds pro Probe Um zu verstehen, wie und warum es das tut und wie rekursive Filter entworfen und analysiert werden können Der allgemeinere Fall, müssen wir zurücktreten und einen Blick auf einige andere Eigenschaften von komplexen Zahlen, auf dem Weg zum Verständnis der z transform. Wie mache ich rekursive rollende Durchschnitt und Varianz schnell Studieren Sie meine Varianz Filter Demo und schreiben Sie zurück, wenn Sie haben irgendwelche Fragen danach: Demo, um die lokale Mittelwert, Varianz und Standardabweichung eines Graustufenbildes zu nehmen. UserImage, wenn es weitergegeben wird, wird als Bild verwendet. Wenn userImage nicht übergeben wird, wird der Benutzer gebeten, ein Demo-Image zu verwenden. Code geschrieben von ImageAnalyst Funktion localvariance (userImage) Aufräumen. Clc Löscht das Befehlsfenster. Schließe alle Schließe alle Figuren (außer denen von imtool.) Arbeitsbereich Vergewissern Sie sich, dass das Arbeitsbereich-Panel angezeigt wird. Ändern Sie den aktuellen Ordner in den Ordner dieser m-Datei. (Die Zeile des Codes unten ist von Brett Shoelson von The Mathworks.) Verwenden Sie diese Zeilen nicht, wenn Sie dies von einer anderen m-Datei aufrufen. If (isdeployed) cd (fileparts (which (mfilename))) end Initialize. FontSize 20 if nargin 0 In der Kommandozeile ist kein Bild eingegangen. Lesen Sie in einem der Standard-MATLAB-Demo-Bilder als unser Original Graustufenbild und zeigen Sie es an. PromptMessage sprintf (welches Bild willst du verwenden. nDie Münzen oder der Kameramann) button Question (promptMessage, Select Image, Münzen, Kameramann, Münzen) wenn strcmp (Button, Coins) grauImage double (imread (coins. png)) Cast to doppelt. Sonst grauImage double (imread (cameraman. tif)) Cast to double. End else Verwenden Sie das in der Befehlszeile übergebene Bildfeld. GrauImage double (userImage) zum verdoppeln Ende Startzeitpunkt. StartTime tic subplot (2, 2, 1) imshow (grayImage,) title (Originalbild, FontSize, fontSize) set (gcf, Position, get (0, Screensize)) Maximieren Sie die Figur. Blur das Bild mit einem 5 von 5 Mittelwert (Feldfilter) Fenster. (2, 2, 2) imshow (blurredImage,) title (verschwommenes Bild, FontSize, fontSize) Führen Sie einen Varianzfilter aus. Deutsch: www. tab. fzk. de/de/projekt/zusammenf...ng/ab117.htm. Ausgabebild ist die Varianz des Eingangsbildes in einem 3 x 3 Schiebefenster. VarianceFilterFunction (x) var (x (:)) varanceImage nlfilter (grayImage, 3 3, VarianceFilterFunction) Eine alternative Möglichkeit, den Varianzfilter zu machen, befindet sich auf der nächsten Zeile: varanceImage reshape (std (im2col (originalImage, 3 3, sliding)) , Größe (originalImage) -2) subplot (2, 2, 3) imshow (varanceImage) Titel (Variance Image, FontSize, fontSize) Berechnen Sie die Quadratwurzel des Varianzbildes, um die Standardabweichung zu erhalten. StandardDeviationImage sqrt (varanceImage) subplot (2, 2, 4) imshow (standardDeviationImage,) title (Standardabweichung Bild, FontSize, fontSize) verstrichenTime toc (startTime) Nachricht sprintf (DonennElapsed Zeit .2f Sekunden, elapsedTime) msgbox (Nachricht) zurück Ende der Funktion localvarianance () Am 5. Juli, 12:33, ImageAnalyst ltimageanal. Mailinatorgt hat geschrieben: gt Studieren Sie meine Varianz Filter Demo und schreiben Sie zurück, wenn Sie irgendwelche Fragen haben gt danach: gt gt Demo, um die lokale Mittelwert, Varianz und Standardabweichung gt eines Graustufenbildes zu nehmen. Gt userImage, wenn es weitergegeben wird, wird als Bild verwendet. Gt Wenn userImage nicht übergeben wird, wird der Benutzer gebeten, ein Demo-Image zu verwenden. Gt Code geschrieben von ImageAnalyst gt Funktion localvariance (userImage) gt Aufräumen. Gt clc Löschen Sie das Befehlsfenster. Gt schließen alle Schließen Sie alle Zahlen (außer denen von imtool.) Gt Arbeitsbereich Stellen Sie sicher, dass das Arbeitsbereich-Panel angezeigt wird. Gt gt Ändern Sie den aktuellen Ordner in den Ordner dieser m-Datei. Gt (Die Zeile des Codes unten ist von Brett Shoelson von The Mathworks.) Gt Verwenden Sie diese Zeilen nicht, wenn Sie dies von einer anderen m-Datei aufrufen. Gt if (isdeployed) gt cd (fileparts (welche (mfilename))) gt ende gt gt Initialisieren. Gt fontSize 20 gt if nargin 0 gt In der Kommandozeile ist kein Bild eingegangen. Gt Lesen Sie in einem der Standard-MATLAB-Demo-Bilder gt als unser ursprüngliches Graustufenbild und zeigen Sie es an. Gt promptMessage sprintf (Welches Bild möchten Sie verwenden. nDie gt Münzen oder der Kameramann) gt button questdlg (promptMessage, Select Image, Münzen, gt Kameramann, Münzen) gt Wenn Strcmp (Button, Münzen) gt grayImage double (imread (Münzen).png)) zu verdoppeln. Gt sonst gt grayImage double (imread (cameraman. tif)) zu verdoppeln. Gt end gt sonst gt Verwenden Sie das in der Befehlszeile übergebene Bildfeld. Gt grayImage double (userImage) Guss zum Verdoppeln. Gt Ende gt gt Startzeitpunkt. Gt startTime tic gt gt subplot (2, 2, 1) gt imshow (grauImage) gt title (Originalbild, FontSize, fontSize) gt set (gcf, Position, get (0, Screensize)) Maximieren Sie die Figur. Gt gt Blur das Bild mit einem 5 von 5 Mittelwert (Feldfilter) Fenster. Gt blurredImage conv2 (grayImage, one (5,5) 25) gt subplot (2, 2, 2) gt imshow (blurredImage,) gt title (verschwommenes Bild, FontSize, fontSize) gt gt Führen Sie einen Varianzfilter durch. Gt Ausgabebild ist die Varianz des Eingangsbildes in einem 3 x 3 gleitenden gt-Fenster. Gt VarianceFilterFunction (x) var (x (:)) gt varanceImage nlfilter (grauImage, 3 3, VarianceFilterFunction) gt Eine alternative Möglichkeit, den Varianzfilter zu machen, ist auf der nächsten Zeile: gt varianceImage reshape (std (im2col (originalImage, 3 3 (2, 2, 3) gt imshow (varanceImage,) gt title (Variance Image, FontSize, fontSize) gt gt Berechnen Sie die Quadratwurzel des Varianzbildes, um zu bekommen. Deutsch: www. tab. fzk. de/de/projekt/zusammenf...ng/ab117.htm Die Standard-gt-Abweichung. Gt standardDeviationImage sqrt (varanceImage) gt subplot (2, 2, 4) gt imshow (standardDeviationImage,) gt title (Standardabweichungsbild, FontSize, fontSize) gt verstrichenTime toc (startTime) gt gt message sprintf (DonennElapsed time .2f Sekunden, Gt elapsedTime) gt msgbox (message) gt return Ende der localvarianz () - Funktion. Allerdings habe ich nicht imshow oder nlfilter, d. h. ich habe keine Bildverarbeitungs-Toolbox. Und lass uns nicht in diese Beschaffung etc. Ich denke, vielleicht gibt es eine generische Art und Weise in Matlab von rekursiven Berechnungen, sei es rekursive Mittel, oder rekursive variancestd, oder andere Momente, etc. Irgendwelche Gedanken Vielen Dank Betreff: Wie kann ich tun? Ich rekursive rollende Durchschnitt und Varianz schnell Von: Steve Amphlett Luna Moon ltlunamoonmoongmailgt schrieb in Nachricht lt6fc04321-2ece-4f41-ad2d-4a0a2b436baex27g2000yqb. googlegroupsgt. Gt gt Großer Code gt gt Allerdings habe ich nicht imshow oder nlfilter, d. h. ich habe kein Bild gt Processing Toolbox. Und lass uns nicht in diese Beschaffung etc. gt gt ich denke an vielleicht gibt es eine generische Art und Weise in Matlab zu tun gt rekursive Berechnung, gt gt sei es rekursive gemein, oder rekursive variancestd, oder andere Momente, gt etc. gt gt Any Gedanken Vielen Dank ja. Warum verwenden Sie das Wort rekursiv Ihre Eingaben hängen nicht von Ihren Ausgängen ab. Nun benutze nur Blockproc und die var () - Funktionen - das ist ein Weg. Betreff: Wie mache ich rekursive rollende Durchschnitt und Varianz schnell Von: Oleg Komarov Luna Moon ltlunamoonmoongmailgt schrieb in Nachricht lt2b265914-45f5-4b6e-9a85-c6d07191bfafs9g2000yqd. googlegroupsgt. Gt Hallo alle, gt gt In rekursiv bewegenden oder rollenden Durchschnitt, gt gt resultt alpha pt (1-alpha) Ergebnis, gt gt wo pt ist die neue Ankunft. Gt gt Wie machen wir das schnell in Matlab, mit dem Filterfunktionsformat, gt i. e. Es funktioniert auf einem ganzen Array säulenweise. Gt gt Nun, wie man das gleiche Konzept auf rollende Varianz anwenden gt gt ich denke, um rollende Varianz zu tun, müssen wir zuerst die gt rollenden Durchschnitt, gt gt und dann das rollende mittlere quadrat: gt gt rollingmeansquaret alphapt2 (1- Gt alpha) rollingmeansquare, gt gt dann mit: gt gt rollingvariancet rollingmeansquaret - rollingmeant 2. gt gt Bin ich recht Wie man dies schnell tut gt gt Danke Sie können an Ihre Watchlist als Threads denken, die Sie Lesezeichen haben. Sie können Tags, Autoren, Threads und sogar Suchergebnisse zu Ihrer Watchlist hinzufügen. Auf diese Weise können Sie ganz einfach verfolgen Themen, die Sie interessiert sind. Um Ihre Merkliste anzuzeigen, klicken Sie auf die quotMy Newsreaderquot Link. Um Artikel zu Ihrer Watchlist hinzuzufügen, klicken Sie auf den quotadd, um listquot Link am Ende jeder Seite zu sehen. Wie kann ich einen Artikel zu meiner Merkliste hinzufügen Um Suchkriterien zu Ihrer Merkliste hinzuzufügen, suchen Sie nach dem gewünschten Begriff im Suchfeld. Klicken Sie auf die quotKlicken Sie diese Suche auf meine Watchlistliste Link auf der Suchergebnisseite. Sie können auch ein Tag zu Ihrer Watchlist hinzufügen, indem Sie nach dem Tag mit der Anweisung quottag suchen: tagnamequot wo tagname ist der Name des Tags, den Sie gerne sehen möchten. Um einen Autor zu deiner Beobachtungsliste hinzuzufügen, gehe zur Autoren-Profilseite und klicke auf den Ziffern diesen Link zu meiner Wunschliste hinzufügen. Link an der Oberseite der Seite. Du kannst auch einen Autor zu deiner Beobachtungsliste hinzufügen, indem du zu einem Thread gehst, den der Autor gepostet hat und auf den Button klicken. Diesen Link zum Merkzettel hinzufügen. Sie werden benachrichtigt, wenn der Autor einen Beitrag macht. Um einen Faden zu deiner Beobachtungsliste hinzuzufügen, geh auf die Thread-Seite und klicke auf den Ziffern diesen Thread zu meiner Watchlistliste Link am Anfang der Seite. Über Newsgroups, Newsreader und MATLAB Central Was sind Newsgroups Die Newsgroups sind ein weltweites Forum, das für jeden offen ist. Newsgroups werden verwendet, um eine Vielzahl von Themen zu diskutieren, Ankündigungen und Handelsdateien zu machen. Diskussionen sind mit Gewinde versehen oder gruppiert in einer Weise, die Ihnen erlaubt, eine gebuchte Nachricht und alle ihre Antworten in chronologischer Reihenfolge zu lesen. Dies macht es einfach, den Faden der Konversation zu folgen, und zu sehen, wasrsquos bereits gesagt wurde, bevor du deine eigene Antwort posten oder einen neuen Beitrag machst. Der Newsgroup-Inhalt wird von Servern verteilt, die von verschiedenen Organisationen im Internet gehostet werden. Nachrichten werden mit Open-Standard-Protokollen ausgetauscht und verwaltet. Kein einziges Unternehmen ldquoownsrdquo die Newsgroups. Es gibt Tausende von Newsgroups, die jeweils ein einziges Thema oder einen interessanten Bereich behandeln. Der MATLAB Central Newsreader pflegt und zeigt Meldungen in der comp. soft-sys. matlab Newsgroup an. Wie kann ich die Newsgroups lesen oder posten? Sie können den integrierten Newsreader auf der MATLAB Central Website nutzen, um Nachrichten in dieser Newsgroup zu lesen und zu posten. MATLAB Central wird von MathWorks gehostet. Nachrichten, die durch den MATLAB Central Newsreader veröffentlicht wurden, werden von allen mit den Newsgroups gesehen, unabhängig davon, wie sie auf die Newsgroups zugreifen. Es gibt mehrere Vorteile bei der Verwendung von MATLAB Central. Ein Konto Ihr MATLAB Central Konto ist an Ihr MathWorks Account gebunden, um einen einfachen Zugriff zu erhalten. Benutze die E-Mail-Adresse deiner Wahl Mit dem MATLAB Central Newsreader kannst du eine alternative E-Mail-Adresse als Postadresse definieren, Unzufriedenheit in deinem primären Postfach vermeiden und Spam reduzieren. Spam-Kontrolle Der meisten Newsgroup-Spam wird vom MATLAB Central Newsreader gefiltert. Tagging-Nachrichten können mit einem entsprechenden Label von einem angemeldeten Benutzer versehen werden. Tags können als Schlüsselwörter verwendet werden, um bestimmte Dateien von Interesse zu finden, oder als eine Möglichkeit, Ihre bookmarked Postings zu kategorisieren. Sie können wählen, um anderen zu erlauben, Ihre Umbauten zu sehen, und Sie können Ansicht oder Suche otherrsquo Umbauten sowie die der Gemeinschaft an der großen. Tagging bietet einen Weg, um sowohl die großen Trends und die kleineren, mehr obskure Ideen und Anwendungen zu sehen. Watch-Listen Einrichten von Watch-Listen können Sie über Updates informiert werden, die an Postings, die von Autor, Thread oder beliebiger Suchvariable ausgewählt wurden. Ihre Watchlist Benachrichtigungen können per E-Mail (täglich verdaut oder sofort), in My Newsreader angezeigt oder per RSS-Feed gesendet werden. Weitere Möglichkeiten für den Zugriff auf die Newsgroups Verwenden Sie einen Newsreader über Ihre Schule, Ihren Arbeitgeber oder Ihren Internet Service Provider. Pay for newsgroup Zugang von einem kommerziellen Anbieter Verwenden Sie Google Groups Mathforum. org bietet einen Newsreader mit Zugriff auf die comp. soft sys. matlab Newsgroup Führen Sie Ihre eigenen Server. Für typische Anleitungen siehe: slyckng. phppage2 Wähle dein Land