Filtr średni lub średnia filter. Category Cyfrowe przetwarzanie sygnałów i obrazów DSP i DIP development. Abstract Artykuł jest praktycznym przewodnikiem dla średniego filtra lub przeciętnego zrozumienia i implementacji filtra Artykuł zawiera teorię, kod źródłowy C, instrukcje programowania i przykładowe aplikacje. 1 Wprowadzenie do średniego filtra lub średniego filtru. Mean filtru lub przeciętnego filtra jest filtrem okienkowym klasy liniowej, która wygładza obraz sygnału Filtr działa jak low-pass Jeden Podstawowy pomysł filtra jest dla każdego elementu obrazu sygnału średnio w obrębie jej sąsiedztwa Aby zrozumieć, jak to się dzieje w praktyce, zacznijmy od pomysłu na okno.2 Okno filtru lub maskę. Pozwól nam wyobrazić sobie, powinieneś przeczytać literę i to, co widzisz w tekście tekstowym przez otwór w specjalnym szablonie, tak jak to. 1 Pierwszy stencil. So, wynik czytania brzmi t OK, przeczytajmy jeszcze raz ten list, ale za pomocą innego szablonu. Fig 2 Second stencil. Now wynik odczytu t jest dźwiękiem trzecia próba. Fig 3 Trzeci szablon. Teraz czytasz literę t jako dźwięk. Co się tutaj zdarzyło Mówić, że w języku matematycznym wykonujesz operację czytającą nad listą elementów t I dźwięk wyniku zależy od sąsiedztwa listów elementów t. Ato ten szablon, który pomaga odebrać element sąsiedztwa, jest okno Tak, okno jest tylko szablonem lub wzorem, dzięki któremu dobierasz element sąsiedztwa zestaw elementów wokół danego, które pomogą Ci podjąć decyzję Kolejny nazwa dla okna filtru to maska 3 na 2D. W trzech wymiarach Pomyśl o budowie I teraz o pomieszczeniu w tym budynku Pokój jest jak okno 3D, które wyciąga jakąś podprzestrzeń z całej przestrzeni budynku Możesz zobaczyć okno 3D w wokale woluminu przetwarzanie obrazu. Fig 6 Okno lub maska wielkości 3 3 3 w 3D.3 Zrozumienie średniego filtra. Nie patrzmy, jak przeanalizować średnią w sąsiedztwie elementu sformułowania Formuła to proste sumowanie elementów i podzielenie sumy przez liczbę elementy Fo r przykład, obliczmy średnią dla przypadku, przedstawioną na rys. 7.Light 7 Biorąc średnią. A to wszystko tak, po prostu filtrowaliśmy sygnał 1D za pomocą filtra średniego Pozwól nam wznowić i zapisać krok po kroku instrukcje dotyczące przetwarzania za pomocą filtra średniego. Mój filtr lub średni algorytm filtru. Przykręć okno nad elementem. Ta średnia sumować elementy i podzielić sumę przez liczbę elementów. Now, kiedy mamy algorytm, nadszedł czas na napisanie jakiś kod daj nam zejść do programowania.4 1D oznacza programowanie filtrów. W tej części rozwijamy filtr średniej wielkości 1D o rozmiarze 5 Daj nam sygnał 1D o długości N jako wejście Pierwszym krokiem jest umieszczenie okna przez to, że zmieniamy indeks wiodącego elementu. Zwróć uwagę, że zaczynamy od trzeciego elementu i kończą się ostatnim, ale drugim Problemem nie możemy zacząć od pierwszego elementu, ponieważ w tym przypadku pozostała część okna filtru jest pusta Omówimy poniżej, jak rozwiązać ten problem. Drugim krokiem jest t średnie, ok. Now, zapiszmy algorytm jako element function. Type może być zdefiniowany jako .5 Traktowanie krawędzi. Dla wszystkich filtrów okna jest jakiś problem To jest obróbka krawędzi Jeśli umieścisz okno nad pierwszym ostatnim elementem, lewa część okna będzie pusta Aby wypełnić lukę, należy przedłużyć sygnał Dla średniego filtra istnieje dobry pomysł, aby rozszerzyć sygnał lub obraz symetrycznie, podobnie jak to. Tak, przed przejściem sygnału do naszej średniej funkcji filtra sygnał powinien zostać przedłużony Spójrzmy na opakowanie, które sprawia, że wszystkie preparaty. Jak widać, nasz kod uwzględnia pewne praktyczne kwestie Przede wszystkim sprawdzamy, czy parametr wejściowy sygnału nie powinien być NULL, a długość sygnału powinna być dodatnia. przypadek N 1 Ten przypadek jest specjalny, ponieważ do budowy rozszerzenia potrzebujemy co najmniej dwóch elementów Dla sygnału o długości 1 elementu wynik jest samą wartością. Zwróć uwagę, nasz średni filtr pracuje w miejscu, jeśli wynik parametru wyjściowego jest NULL. Now przydzielmy pamięć do rozszerzenia sygnału. Aby sprawdzić przydzielanie pamięci. I m kodowanie czegoś w tej chwili, gdy ja m bierze kilka wartości w czasie z kompasu sprzętowego Kompas ten jest bardzo dokładny i często aktualizowany, w wyniku tego, chwiej się lekko, kończę się dziwną wartością, która jest niezgodnie ze swoimi sąsiadami Chcę wygładzić te wartości out. Having zrobić trochę czytania wokół, wydaje się, że to, czego chcę, jest filtr górnoprzepustowy, filtr dolnoprzepustowy lub średniej ruchomej Średniej ruchomej, jaką mogę zejść, po prostu zachowaj historię ostatnich 5 wartości lub cokolwiek i użyj średniej z tych wartości w dalszej części mojego kodu, gdzie ostatnio używałem najnowszej wartości. myślę, wygładź te żonglowanie ładnie, ale uderza mnie, że to prawdopodobnie dość nieefektywne, a to prawdopodobnie jeden z tych znanych problemów właściwym programistom, do których jest naprawdę schludny roztwór Clever Math. Jestem jednak jednym z tych strasznych samouk programista bez szorstkiego kształcenia w niczym nawet niejasnym związku z CompSci czy Math Reading nieco sugeruje, że może to być filtr wysokiej lub niskiej przepustowości, ale nie mogę znaleźć czegoś, co wyjaśnia w sposób zrozumiały dla hackera jak ja, co efekt tych algorytmów będzie na tablicy wartości, nie mówiąc już, jak działa matematyka Odpowiedź udzielona tutaj na przykład technicznie odpowiada na moje pytanie, ale tylko w terminach zrozumiałych dla tych, którzy prawdopodobnie już wiedzą, jak rozwiązać problem. Nie byłaby bardzo piękną i mądrą osobą, która mogłaby wytłumaczyć problem tego rodzaju i jak działają rozwiązania, zrozumiałe dla absolwenta studiów magisterskich. Wrzesień 21 10 w wieku 13 01. Jeśli średnia ruchoma ma być długa aby osiągnąć wymagany wygładzanie i nie potrzebujesz specjalnego kształtu jądra, to lepiej, jeśli użyjesz wykładniczej wartości średniej ruchomej. gdzie małe wybierzesz odpowiednią stałą, np. jeśli wybierzesz małe 1- 1 N, będzie miała tę samą wartość średnią, co okno o rozmiarze N, ale rozkłada się inaczej niż starsze punkty. W każdym razie, ponieważ następna wartość średniej ruchomej zależy tylko od poprzedniej i danych, muszę trzymać kolejkę lub cokolwiek Możesz pomyśleć o tym jak robić coś takiego, mam nowy punkt, ale naprawdę nie ufam, więc zamierzam utrzymać 80 moich starych szacunków pomiaru, i tylko ufać temu nowym punktom 20 To dość podobne do powiedzenia "Cóż, ja ufam tylko temu nowym punktom 20, a ja będę wykorzystywać 4 inne punkty, które ufam tej samej kwocie, z wyjątkiem tego, że zamiast wyraźnie biorąc inne 4 punkty, przypuszczasz, że średnio zrobiłeś ostatni raz był rozsądny, dzięki czemu możesz korzystać z poprzedniej pracy. odpowiedzi 21 września w godz. 14 27. Cześć, wiem, że to jest 5 lat późno, ale dzięki za niesamowitą odpowiedź, którą pracuję gra, w której dźwięk zmienia się w oparciu o Twoją prędkość, ale z powodu uruchomienia gry na komputerze z wolnym komputerem, prędkość będzie wahał się dziko, co było świetne przy sterowaniu, ale było to bardzo irytujące pod względem dźwięku To było naprawdę proste i tanie rozwiązanie czegoś, co uważam za bardzo złożony problem Adam Mar 16 15 na 20 20. Jeśli próbujesz usunąć okazjonalne dziwna wartość, filtr dolnoprzepustowy jest najlepszym z trzech możliwych opcji Filtry dolnoprzepustowe pozwalają na szybką zmianę, np. spowodowaną obracaniem kompasu ręcznie, a jednocześnie odrzuceniem szybkich zmian, takich jak te spowodowane uderzeniami w ruchu drogowym. Średnia ruchoma prawdopodobnie nie wystarczy, ponieważ skutki pojedynczego blipu w danych wpływają na kilka kolejnych wartości, w zależności od wielkości okna średniej ruchomej. Jeśli nieparzyste wartości są łatwo wykryć, może być nawet lepiej z algorytmu usuwania glitch, który całkowicie je ignoruje. Tutaj jest wykres guick do zilustrowania. Ten wykres jest sygnałem wejściowym, z jednym nieprzyjemnym glitch Drugi wykres pokazuje wpływ 10- próbkowanie średni końcowy wykres jest połączeniem średniej próbki 10 i prostym algorytmem wykrywania glitchu pokazanym powyżej Jeśli wykryty zostanie trzask, to zamiast rzeczywistej wartości użyta jest średnia wartość 10 próbek. Wrzesień 21 10 w 13 38.Nie wyjaśniono , a punkty bonusowe na wykresie Henry Cooke z 22 września 10 na 0 50. W rzadko widziałam taką miłą odpowiedź Muis, która miała miejsce w czwartym kwartale 13 w wieku 9-14 lat. Średnia ruchoma to niski filtr filtrów 21 października 13 w 19 36. Spróbuj uruchomić streaming mediana zamiast kert 25 kwietnia 14 w 22 09.Moving średniej mogę dostać się w dół, ale uderza mnie, że to prawdopodobnie dość nieskuteczne. There naprawdę nie ma powodu, średnia ruchoma powinna być nieefektywna Możesz zachować liczbę punktów danych chcesz w jakiś bufor jak kolejka okrągła Na każdym nowym punkcie danych pojawi się najstarsza wartość i odejmuje ją od sumy, a następnie naciśnij ją do sumy Więc każdy nowy punkt danych naprawdę pociąga za sobą pop, dodanie i odejmowanie Średnia ruchoma jest zawsze tą przesuniętą sumą podzieloną przez liczba wartości w buforze. Jest trochę trudniejsze, jeśli odbierasz dane równocześnie z wielu wątków, ale ponieważ dane pochodzą z urządzenia sprzętowego, które wydaje mi się bardzo wątpliwe. Och, a także o okropnych, samouczących programistów zjednoczyć się. Średnia ruchoma wydawała się dla mnie nieskuteczna, ponieważ trzeba przechowywać bufor wartości - lepiej po prostu zrobić jakieś Clever Maths z wartością wejściową i bieżącą wartością roboczą Myślę, że to jak wykładnicza średnia ruchoma działa Optymalizacja widziałem dla tego rodzaju średnia ruchoma polega na użyciu kolejki o stałej długości wskaźnika do miejsca, w którym jesteś w tej kolejce i po prostu owijając wskaźnik wokół lub, jeśli Voila Nie ma drogiego popu pop Moc dla amatorów, brat Henry Cooke 22 września w wieku 0 54. Henry Dla prostej średniej ruchomej potrzebujesz buforu po prostu, abyś wiedział, jaka wartość zostanie wyświetlona, gdy następna wartość zostanie zepchnięta. Powiedział, że kolejka o stałej długości wskaźnika, którą opisujesz, jest dokładnie tym, co rozumiem przez okrągły kolejka To dlatego mówiłem, że nie jest efektywne Co myślisz, że mam na myśli A jeśli Twoja odpowiedź jest tablicą, która zmienia swoje wartości na każdym indeksowanym usunięciu, jak wektora std w studni C, wtedy, ja tak się boli, że nawet nie chcę z tobą porozmawiać Dan Tao 22 września 10 w 1 58. Henry Nie wiem o AS3, ale programista Java dostał kolekcje takie jak CircularQueue w swojej dyspozycji Nie jestem twórcą Javy, więc jestem pewien, że istnieją lepsze przykłady że jest to, co znalazłem od szybkiego wyszukiwania Google, które implementuje dokładnie funkcje, o których mówimy, że jestem pewien, że większość języków średnio i niskopoziomowych ze standardowymi bibliotekami ma coś podobnego np. w tam kolejkach Queue T W każdym razie , Ja sam filozofia, więc wszystko jest odpuszczone Dan Tao 22 września w wieku 12 44. Osiąga się wykładnicza marność średnia ruchoma może być obliczona ręcznie z tylko trendu, jeśli używasz odpowiednich wartości Zobacz na pomysł, jak to zrobić szybko z długopis i papier, jeśli szukasz gładka wykładnicza średnia ruchoma z 10 wygładzaniem Ale ponieważ masz komputer, prawdopodobnie chcesz robić binarne przesunięcie, w przeciwieństwie do przesunięcia dziesiętnego. W ten sposób wszystko, czego potrzebujesz, to zmienna dla bieżącej wartości, a druga średnia a następnie obliczyć z tego. Wrzesień 21 10 w 14 39.there sa technika o nazwie bramy zakres, który działa dobrze z niską wielkością wystąpienia fałszywe próbki zakładając, że wykorzystanie jednej z technik filtra wymienionych powyżej przewija średnią, wykładniczą, gdy masz wystarczająco historia jeden czas Constant możesz przetestować nową, przychodzącą próbkę danych dla rozsądku, zanim zostanie dodana do obliczeń. na znajomość maksymalnej rozsądnej szybkości zmiany sygnału jest wymagana surowa próbka jest porównywana z ostatnio wygładzoną wartości, a jeśli wartość bezwzględna tej różnicy jest większa od dozwolonego zakresu, próbkę tę wyrzucano lub zastąpiono niektórymi heurystykami, np. przewidywaną na podstawie różnic nachylenia lub wartość predykcji trendu z podwójnym wykładnikiem wygładzającym. przy odpowiedzi 30 kwietnia 16 w 6 56. Czy możliwe jest wdrożenie średniej ruchomej w C bez potrzeby okna próbek. Znalazłem, że mogę zoptymalizować nieco, wybierając rozmiar okna to sa moc dwóch, aby umożliwić przesunięcie bitów zamiast dzieląc, ale nie potrzebujesz buforu byłoby miło Czy jest jakiś sposób na wyrażenie nowego średniego ruchu wynik tylko w funkcji starego wyniku i nowej próbki. Zdefiniuj przykład średniej ruchomej w oknie 4 próbek. Dodanie nowej średniej ruchomej eA próbki może być realizowane rekurencyjnie, ale dokładne obliczanie średniej ruchomej należy pamiętać o najstarszej próbce wejściowej w sumie tj. a w przykładzie For średnia długość przenoszenia N oblicza się. gdzie yn jest sygnałem wyjściowym, a xn jest sygnałem wejściowym Eq 1 można zapisać rekurencyjnie. Dlatego zawsze musisz pamiętać próbkę xnN w celu obliczenia 2. Jak wskazał Conrad Turner , można użyć nieskończenie długiego expona zamiast tego, co pozwala na obliczenie wyjścia tylko z poprzedniego wyjścia i bieżącego wejścia. na nie jest to standardowa nieważona średnia ruchoma, ale średnia geometryczna ważona średnią ruchoma, gdzie próbki w przeszłości mają mniejszą masę, ale w co najmniej w teorii nigdy nie zapominasz o czymś, co ważą po prostu coraz mniejsze i mniejsze w przypadku próbek daleko w przeszłości. Zaimplementowałem średnią ruchomą bez indywidualnej pamięci elementu dla programu śledzenia GPS napisanego. Zacznij od 1 próbki i dziel przez 1, aby uzyskać bieżąca avg. I następnie dodaj anothe próbki i podziel się przez 2 do aktualnej średniej. To trwa, aż dojdzie do średniej. Każdą godzinę po dodaniu nowej próbki, przeciętnie i usuń średnią z totalnie. Nie jestem matematykiem, ale wydawało mi się to dobrym sposobem na to Wyobraziłem sobie, że zamieniłby się w żołądek prawdziwego faceta matematyki, ale okazuje się, że jest to jeden ze sposobów na to robi I to działa dobrze Pamiętaj że im wyższy poziom nd tym wolniej jest to, co chcesz śledzić To może nie mieć znaczenia przez większość czasu, ale gdy masz satelity, jeśli jesteś wolny, szlak może być daleko od rzeczywistej pozycji i będzie wyglądał źle Możesz mieć przerwę między sat i końcowe kropki Wybrałem długość 15 zaktualizowanych 6 razy na minutę, aby uzyskać odpowiednie wygładzenie i nie za daleko od rzeczywistej pozycji siedziała z wygładzonym szlakiem dots. int 16 listopada 16 w 23 03.initialize total 0, count 0 za każdym razem widać nową wartość. Następnie jeden scanf wejściowy, jeden dodaj całkowitą wartość newValue, jeden przyrost, zliczyć średnią liczbę całkowitą. Jest to średnia ruchoma we wszystkich wejściach. Aby obliczyć średnią z ostatnich ostatnich 4 wejść, 4 inputvariables, być może kopiowanie każdego wejścia do starszej zmiennej wejściowej, a następnie obliczenie nowej średniej ruchomej jako sumy 4 zmiennych wejściowych, podzielonej przez 4 przesunięcie w prawo2 byłoby dobre, gdyby wszystkie wejścia były pozytywne, aby obliczyć średnią. na 4 06. na faktycznie obliczyć całkowitą średnią, a nie średnią ruchoma Ponieważ liczy się większy wpływ każdej nowej próbki wejściowej staje się znikoma mała Hilmar 03 lutego 15 w 13 53. Odpowiedź2017 Stack Exchange, Inc.
No comments:
Post a Comment