Recursivo móvel médio matlab

Variações na média móvel O filtro de média móvel é mais ou menos perfeito para suavizar dados na presença de ruído, se as informações úteis nos seus dados estiverem completamente no domínio do tempo. Nesse caso, você não se preocupa com o seu desempenho bastante pobre no domínio da freqüência. A Figura 1 mostra as respostas de impulso, passo e freqüência do filtro básico de média móvel (com três amostras extras em ambos os lados que não fazem parte das respostas de impulso e de passo, para maior clareza). Às vezes, no entanto, você tem que trabalhar com dados para os quais ambos os domínios são importantes. Para esses casos, existem versões ponderadas da média móvel que são mais ou menos equivalentes no domínio do tempo, mas que têm um desempenho muito melhor no domínio da freqüência. Média móvel repetida A primeira coisa que você pode fazer para melhorar a resposta de freqüência da média móvel é aplicá-la várias vezes. Após duas repetições, isso equivale a uma ponderação triangular dos coeficientes (Figura 2). Uma vez que a aplicação do mesmo filtro duplica seu efeito, o primeiro lóbulo lateral da resposta de freqüência é apenas metade do que o da Figura 1. A razão para a forma triangular é que a média móvel é uma convolução com um pulso retangular. Aplicá-lo duas vezes provoca uma convolução deste pulso retangular com si, resultando em uma janela triangular para o filtro combinado. Note-se que Ive tomado o mesmo comprimento do filtro na Figura 2 como na Figura 1, Deslocando assim o primeiro zero da resposta de freqüência. Uma verdadeira convolução do filtro retangular original teria resultado em um filtro mais longo e teria mantido os zeros exatamente no mesmo lugar, é claro. Se o filtro de média móvel for repetido várias vezes, seus coeficientes convergem para uma janela gaussiana (Figura 3) por causa do teorema do limite central. Naturalmente, um gaussiano real se estende infinitamente em ambas as direções, portanto não há outra opção senão cortá-la em algum ponto (ou talvez multiplicá-la por uma segunda janela). Adicionalmente, o desvio padrão do Gaussiano tem de ser escolhido. Para esta ilustração (e para a implementação do Designer de filtro), adotei as configurações padrão do MATLAB. Na prática, você pode querer simplesmente repetidamente aplicar a média móvel em vez de aplicar uma janela gaussiana. Quando implementada recursivamente, a média móvel é muito eficiente. Enquanto a janela gaussiana deve ser implementada por convolução. Janela Blackman Outra possibilidade é escolher uma das funções de janela clássicas que são usadas para filtros de janela-sinc, e usá-lo como um kernel de filtro (veja a excelente página de Wikipedia em funções de janela). Como exemplo, Ive escolheu a janela Blackman (Figura 4). Isto melhora ainda mais a atenuação da banda de paragem, ao mesmo tempo que mostra uma resposta suave do domínio do tempo sem qualquer toque ou ultrapassagem. Em conclusão, se você precisa suavizar os dados, mas precisa de um melhor desempenho de freqüência do que a média móvel básica tem para oferecer, várias alternativas estão disponíveis. Filter Design Tool Este artigo é complementado com uma ferramenta Filter Design. Experimente as diferentes funções da janela eo comprimento do filtro e veja o efeito na resposta de freqüência. Experimente agoraEstou tentando concluir um projeto de atribuição matlab com a seguinte pergunta: Escreva uma função chamada movingaverage que leva um escalar chamado x como um argumento de entrada e retorna um escalar. A função usa um buffer para armazenar entradas anteriores, eo buffer pode conter um máximo de 25 entradas. Especificamente, a função deve salvar as mais recentes 25 entradas em um vetor (o buffer). Cada vez que a função é chamada, ela copia o argumento de entrada para um elemento do buffer. Se já houver 25 entradas armazenadas no buffer, descarta o elemento mais antigo e salva o atual no buffer. Depois de ter armazenado a entrada no buffer, ele retorna a média de todos os elementos no buffer. A solução que eu forneço é a seguinte: De acordo com o auto grader minha função funciona corretamente quando os valores 1-50 estão passando consecutivamente, mas falha quando os valores de uma onda senoidal barulhenta estão passando consecutivamente (o que eu tenho sido informado que pode ser devido a alguns Tipo de um erro de arredondamento). Gostaria de ser grato se algum de vocês pudesse me fornecer algumas dicas sobre os possíveis passos de erro no meu código (anexado acima). Obrigado de antemãoRecursão ou rotina de auto-chamada 1.- Princípios básicos A recursão é um tipo de construção complicada e inteligente que permite que uma função se chame. A linguagem de programação Matlab suporta, portanto, uma função pode chamar a si mesmo durante sua própria execução. Algoritmos recursivos podem ser implementados diretamente no Matlab. Aqui está um exemplo simples de recursão, vamos elaborar. Exemplo de código recursivo: função y tenexp (n) Este é um programa recursivo para computar y 10n. O programa só funciona se n for um inteiro não negativo. Se n é negativo, o algoritmo não pára. Se n 0 y 1 else n ltlt esta linha não é necessária, mas para a inspeção y 10 tenexp (n-1) end Semicolons foram evitados nessas declarações (de propósito) para ver as atualizações de valor em diferentes níveis da recursividade. Você pode explorar o código executando o recurso passo a passo enquanto estiver no editor. Este código tem uma construção usando uma ramificação. A comparação n 0 é a base da recursão, pois define o passo final ou o nível mais baixo. Esta é a única maneira de fazer com que o programa pare de se chamar. O 8216 outro 8217 parte no ramo é a chave para a recursividade. O truque é que ele está chamando um valor menor (n - 1), e ele continuará a fazê-lo até que ele fica para baixo a 0. Existem várias considerações ao usar esta técnica de auto-chamada: A primeira é que é possível Para a função se chamar para sempre e nunca retornar uma resposta. Isso acontece no código acima se inserir um argumento negativo. O segundo é que a recursão pode levar a cálculos redundantes que podem ser demorados. O código acima usa instruções repetidas vezes que poderiam ser executadas usando uma única linha de código (10n). A terceira consideração é que ele precisa de mais alocação de memória. Nos cálculos em sistemas grandes, o espaço de memória não deve ser desperdiçado na sobrecarga do programa. Por outro lado, os programas recursivos podem ser mais fáceis de escrever e ler do que os programas não recursivos. 2.- Recursividade para resolver Factorials Agora, vamos escrever uma função para calcular um fatorial (n) usando esta técnica, novamente. Sabemos que não é a forma mais eficiente de calcular um número fatorial, mas é conceitualmente um cálculo recursivo fácil de testar e implementar. Função y fato (n) Temos o número mais alto y n Nós descemos a 0 se n 0 y 1 else Nós multiplicamos por todos os inteiros antes do nosso, um de cada vez. Y y facto (n-1) end Novamente, estas são as considerações para este exemplo: É possível que a função se chamar para sempre e nunca retornar uma resposta. Isso acontece no código acima se inserir um argumento negativo. Há cálculos redundantes que podem ser demorados. O código acima usa instruções de novo e de novo que poderiam ser executadas usando uma única função embutida (fatorial (n)). 3.- Vídeo: Quebra-cabeça resolvido com RecursividadeComo faço média de rolamento recursiva e variância rápida Estude minha demo de filtro de variância e escreva de volta se você tiver alguma dúvida depois disso: Demonstração para tomar a média local, a variância eo desvio padrão de uma escala de cinza imagem. UserImage, se passado em, é usado como a imagem. Se userImage não é passado, o usuário é solicitado a usar uma imagem de demonstração. Código escrito por ImageAnalyst function localvariance (userImage) Limpar. Clc Limpa a janela de comando. Close all Feche todas as figuras (exceto as do imtool.) Espaço de trabalho Verifique se o painel do espaço de trabalho está sendo exibido. Altere a pasta atual para a pasta deste m-arquivo. (A linha de código abaixo é de Brett Shoelson de The Mathworks.) Não use essas linhas se você está chamando isso de outro m-arquivo. If (isdeployed) cd (fileparts (which (mfilename))) end Inicializar. FontSize 20 if nargin 0 Nenhuma imagem foi passada na linha de comando. Leia em uma das imagens de demonstração padrão do MATLAB como nossa imagem de escala de cinza original e exiba-a. PromptMessage sprintf (Qual imagem você quer usar. nA moedas ou o cameraman) botão questdlg (promptMessage, selecione imagem, moedas, cameraman, moedas) if strcmp (button, Coins) grayImage double (imread (coins. png)) Duplo. Else grayImage double (imread (cameraman. tif)) Lançado para duplicar. End else Use a matriz de imagens passada na linha de comando. GrayImage double (userImage) Elenco para dobrar. Fim Começar cronometrar. StartTime tic subplot (2, 2, 1) imshow (grayImage,) title (Imagem Original, FontSize, fontSize) set (gcf, Position, get (0, Screensize)) Maximize a figura. Desfocar a imagem com uma janela de média de 5 por 5 (filtro de caixa). BlurredImage conv2 (grayImage, uns (5,5) 25) subplot (2, 2, 2) imshow (blurredImage,) title (imagem borrada, FontSize, fontSize) Executar um filtro de desvio. A imagem de saída é a variação da imagem de entrada em uma janela deslizante de 3 por 3. VarianceFilterFunction (x) var (x (:)) varianceImage nlfilter (grayImage, 3 3, VarianceFilterFunction) Uma maneira alternativa de fazer o filtro de desvio está na próxima linha: varianceImage remodelar (std (im2col (originalImage, 3 3, deslizando) , Size (originalImage) -2) subplot (2, 2, 3) imshow (varianceImage,) title (Variance Image, FontSize, fontSize) Calcula a raiz quadrada da variância para obter o desvio padrão. PadrãoDeviationImage sqrt (varianceImage) subtrama (2, 2, 4) imshow (standardDeviationImage,) title (Desvio Padrão Image, FontSize, fontSize) elapsedTime toc (startTime) mensagem sprintf (DonennElapsed time .2f seconds., ElapsedTime) Fim da função localvariance (). Em 5 de julho, 12:33 pm, ImageAnalyst ltimageanal. Mailinatorgt escreveu: gt Estude minha demo de filtro de variância e escreva de volta se você tiver alguma dúvida gt depois disso: gt gt Demonstração para pegar a média local, variância e desvio padrão gt de uma imagem de escala de cinza. Gt userImage, se passado em, é usado como a imagem. Gt Se userImage não for passado, o usuário é solicitado a usar uma imagem de demonstração. Gt Código escrito por ImageAnalyst gt function localvariance (userImage) gt Limpar. Gt clc Limpa a janela de comando. Gt close all Feche todas as figuras (exceto as de imtool.) Gt workspace Verifique se o painel do espaço de trabalho está sendo exibido. Gt gt Altere a pasta atual para a pasta deste m-arquivo. Gt (A linha de código abaixo é de Brett Shoelson de The Mathworks.) Gt Não use essas linhas se você está chamando isso de outro m-arquivo. Gt if (isdeployed) gt cd (fileparts (que (mfilename)) gt end gt gt Inicializa. Gt fontSize 20 gt se nargin 0 gt Nenhuma imagem passou na linha de comando. Gt Leia em uma das imagens de demonstração padrão do MATLAB gt como nossa imagem de escala de cinza original e exiba-a. Gt promptMessage sprintf (Qual imagem você quer usar. nO gt moedas ou o cameraman) gt botão questdlg (promptMessage, Selecione Imagem, Coins, gt Cameraman, Moedas) gt if strcmp (botão, Moedas) gt grayImage double (imread. png)) Lançado para duplicar. Gt else gt grayImage duplo (imread (cameraman. tif)) Lançado para duplicar. Gt end gt else gt Use a matriz de imagens transmitida na linha de comando. Gt grayImage double (userImage) Elenco para duplicar. Gt end gt gt Iniciar temporização. Gt startTime tic gt gt subplot (2, 2, 1) gt imshow (grayImage,) gt título (Imagem Original, FontSize, fontSize) gt set (gcf, Posição, get (0, Screensize)) Maximize figura. Gt gt Desfoca a imagem com uma janela de média de 5 por 5 (filtro de caixa). Gt blurredImage conv2 (grayImage, uns (5,5) 25) gt subplot (2, 2, 2) gt imshow (blurredImage,) gt título (Blurred Image, FontSize, fontSize) gt gt Executar um filtro de desvio. Gt A imagem de saída é a variância da imagem de entrada em uma janela deslizante gt de 3 por 3. Gt VarianceFilterFunction (x) var (x (:)) gt varianceImage nlfilter (grayImage, 3 3, VarianceFilterFunction) gt Uma maneira alternativa de fazer o filtro de variância está na próxima linha: gt varianceImage remodelar (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 Compute a raiz quadrada da variância imagem para obter O desvio gt padrão. Gt standardDeviationImage sqrt (varianceImage) gt subplot (2, 2, 4) gt imshow (padrãoDeviationImage,) gt title (Desvio Padrão Imagem, FontSize, fontSize) gt elapsedTime toc (startTime) gt gt mensagem sprintf (DonennElapsed time .2f seconds. Gt elapsedTime) gt msgbox (mensagem) gt return Fim da função localvariance (). No entanto, eu não tenho imshow ou nlfilter, ou seja, eu não tenho ferramenta de processamento de imagem. E não vamos entrar em que a aquisição, etc Estou pensando em talvez há uma maneira genérica em Matlab de fazer a computação recursiva, seja recursiva média, ou variancestd recursiva, ou outros momentos, etc Qualquer pensamentos Muito obrigado Assunto: How do Eu faço recursive rolling média e variância rápido De: Steve Amphlett Luna Moon ltlunamoonmoongmailgt escreveu na mensagem lt6fc04321-2ece-4f41-ad2d-4a0a2b436baex27g2000yqb. googlegroupsgt. Gt gt Grande código gt gt No entanto, eu não tenho imshow ou nlfilter, ou seja, eu não tenho caixa de ferramentas de processamento de imagem gt. E não vamos entrar em que a aquisição, etc gt gt Estou pensando em talvez há uma maneira genérica em Matlab de fazer gt computação recursiva, gt gt seja recursiva média, ou variancestd recursiva, ou outros momentos, gt etc gt gt Qualquer Pensamentos Muito obrigado Sim. Por que você usa a palavra recursiva Suas entradas não dependem de suas saídas. Bem, basta usar blockproc e as funções var () - isso é uma maneira. Assunto: Como fazer recursive rolling average and variance fast De: Oleg Komarov Luna Moon ltlunamoonmoongmailgt escreveu na mensagem lt2b265914-45f5-4b6e-9a85-c6d07191bfafs9g2000yqd. googlegroupsgt. Gt Oi tudo, gt gt Na média recursiva móvel ou rolando, gt gt resultado alfa pt (1-alfa) resultado, gt gt onde pt é a nova chegada. Gt gt Como fazer isso rápido em Matlab, usando o formato de função de filtro, gt, ou seja, ele funciona em toda uma matriz coluna-wise. Gt gt Agora, como aplicar o mesmo conceito para a variância de rotação gt gt Eu acho que para fazer a variância de rolamento, precisamos primeiro obter a média de rolamento gt, gt gt e então o quadrado médio de rolamento: 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 gt Gt Gt gt Você pode adicionar tags, autores, threads e até mesmo resultados de pesquisa à sua lista de observação. Desta forma, você pode facilmente acompanhar os tópicos que você está interessado polegadas Para ver a sua lista de observação, clique no link quotMas newsreaderquot. Para adicionar itens à sua lista de observação, clique no link quotadd para assistir listquot na parte inferior de qualquer página. Como adicionar um item à minha lista de observação Para adicionar critérios de pesquisa à sua lista de observação, pesquise o termo desejado na caixa de pesquisa. 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Sobre Newsgroups, Newsreaders e MATLAB Central O que são newsgroups Os newsgroups são um fórum mundial aberto a todos. Os newsgroups são usados ​​para discutir uma enorme variedade de tópicos, fazer anúncios e trocar arquivos. As discussões são encadeadas ou agrupadas de forma a permitir que você leia uma mensagem postada e todas as suas respostas em ordem cronológica. Isto torna mais fácil seguir o fio da conversa e ver whatrsquos já foi dito antes de postar sua própria resposta ou fazer uma nova postagem. O conteúdo do grupo de notícias é distribuído por servidores hospedados por várias organizações na Internet. As mensagens são trocadas e gerenciadas usando protocolos de padrão aberto. Nenhuma entidade única ldquoownsrdquo os newsgroups. Existem milhares de newsgroups, cada um abordando um único tópico ou área de interesse. O MATLAB Central Newsreader publica e exibe mensagens no newsgroup comp. soft-sys. matlab. Como posso ler ou publicar nos newsgroups Você pode usar o newsreader integrado no site da MATLAB Central para ler e publicar mensagens neste newsgroup. MATLAB Central é hospedado por MathWorks. As mensagens enviadas através do Central Newsreader MATLAB são vistas por todos os grupos de notícias, independentemente de como eles acessam os grupos de notícias. Há várias vantagens em usar o MATLAB Central. Uma conta A sua conta MATLAB Central está ligada à sua conta MathWorks para fácil acesso. Use o endereço de e-mail da sua escolha O MATLAB Central Newsreader permite que você defina um endereço de e-mail alternativo como seu endereço de postagem, evitando a confusão em sua caixa de correio principal e reduzindo o spam. Controle de Spam A maioria do spam do newsgroup é filtrada para fora pelo newsreader central de MATLAB. Marcação As mensagens podem ser marcadas com um rótulo relevante por qualquer usuário conectado. 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