Flytting Gjennomsnitt Gauss Filter

Utjevning fjerner kortsiktige variasjoner, eller støy for å avsløre den viktige underliggende, ubøyelige formen av dataene. Igor s Glatt operasjon utfører boks, binomial og Savitzky-Golay utjevning. De forskjellige utjevningsalgoritmene samler inngangsdata med forskjellige koeffisienter. Modeling er en snill av lavpasfilter Type av utjevning og utjevningshastighet endrer filterets frekvensrespons. Gjennomsnittlig aka Boksutjevning. Den enkleste form for utjevning er det bevegelige gjennomsnittet som bare erstatter hver dataværdi med gjennomsnittet av nabobilder. For å unngå å skifte dataene, er det best å gjennomsnitt det samme antall verdier før og etter hvor gjennomsnittet beregnes. I likningsform beregnes det bevegelige gjennomsnittet. En annen term for denne typen utjevning er glidende gjennomsnitt, boksutjevning eller boxcar utjevning Det kan implementeres ved å inkludere inngangsdata med en boksformet puls på 2 M 1 verdier som alle er lik 1 2 M 1 Vi kaller disse verdiene koeffisienten nts av utjevningskjernen. Binomial utjevning. Binomial utjevning er et gaussisk filter Det samler dataene dine med normaliserte koeffisienter avledet fra Pascal s trekant på et nivå som er lik utjevning parameteren Algoritmen er hentet fra en artikkel av Marchand og Marmet 1983.Savitzky - Golay Smoothing. Savitzky-Golay utjevning bruker et annet sett med forhåndsdefinerte koeffisienter populært innen kjemiområdet. Det er en type minste polare polynomial utjevning. Mengden av utjevning styres av to parametere polynomial rekkefølge og antall poeng som brukes til å beregne hver glatt utgangsvare. Marchand, P og L Marmet, Binomial utjevningsfilter En måte å unngå noen fallgruver med minst kvadratpolynom utjevning, Rev Sci Instrum 54 1034-41, 1983.Savitzky, A og MJE Golay, utjevning og differensiering av data ved forenklet minste kvadratprosedyrer, Analytisk kjemi 36 1627-1639, 1964. Dette eksempelet viser hvordan man bruker bevegelige gjennomsnittlige filtre og resampling for å isolere effekten av periodiske komponenter på tidspunktet for klokkeslett på timetemperatur, samt fjern uønsket linjestøy fra en åpen sløyfespenningsmåling. Eksemplet viser også hvordan du jevner nivåene av et klokkesignal mens du beholder kantene ved å bruke et medianfilter. Eksempel viser også hvordan man bruker et Hampel filter for å fjerne store outliers. Smoothing er hvordan vi oppdager viktige mønstre i våre data mens du slipper ut ting som er ubetydelige, dvs. støy. Vi bruker filtrering for å utføre denne glatting. Målet med utjevning er å produsere lave endringer i verdi slik at det er enklere å se trender i dataene våre. Noen ganger når du undersøker inngangsdata, kan du ønske å glatte dataene for å se en trend i signalet. I vårt eksempel har vi et sett med temperaturavlesninger i Celsius tatt hver time på Logan flyplass for hele januar måned 2011. Merk at vi visuelt kan se effekten som tiden på dagen har på temperaturavlesningene. Hvis du bare er interessert i den daglige temperaturen v svingninger i løpet av måneden, gir timevirkningen bare støy, noe som kan gjøre det vanskelig å skille de daglige variasjonene. For å fjerne effekten av tiden på dagen, vil vi nå glatte våre data ved å bruke et glidende gjennomsnittlig filter. Flytende gjennomsnittsfilter . I sin enkleste form tar et glidende gjennomsnittlig filter med lengde N gjennomsnittet av hver N påfølgende bølgeform. For å bruke et glidende gjennomsnittsfilter til hvert datapunkt, konstruerer vi våre koeffisienter for filteret vårt slik at hvert punkt er likevektet og bidrar med 1 24 til det totale gjennomsnittet. Dette gir oss gjennomsnittstemperaturen over hver 24-timers periode. Filterforsinkelse. Merk at filtrert utgang er forsinket med om lag tolv timer. Dette skyldes det faktum at vårt bevegelige gjennomsnittlige filter har en forsinkelse. symmetrisk filter med lengde N vil ha en forsinkelse på N-1 2 prøver. Vi kan regne med denne forsinkelsen manuelt. Ekstraksjon Gjennomsnittlig forskjell. Alternativt kan vi også bruke det bevegelige gjennomsnittlige filteret for å få et bedre estimat av hvordan Tiden på dagen påvirker den totale temperaturen For å gjøre dette, må du først trekke ut glattede data fra timetemperaturmålingene. Derefter segmentere de forskjellige dataene i dager og ta gjennomsnittet over alle 31 dager i måneden. Ekstraksjon av toppkuvert. Noen ganger ville vi liker også å ha et jevnt varierende estimat av hvordan høyde og nedgang i temperatursignalet endres daglig. For å gjøre dette kan vi bruke konvoluttfunksjonen til å koble til ekstreme høyder og nedturer oppdaget over en delmengde av 24-timersperioden. I dette eksemplet sikrer vi Det er minst 16 timer mellom hvert ekstremt høyt og ekstremt lavt. Vi kan også få en følelse av hvordan høyden og nedgangen er trending ved å ta gjennomsnittet mellom de to ekstremer. Veidende Flytende Gjennomsnittlige Filtre. Andre typer bevegelige gjennomsnittlige filtre veier ikke hver prøve likt. Et annet vanlig filter følger binomial ekspansjonen. Denne typen filter tilnærmer en normal kurve for store verdier av n. Det er nyttig for å filtrere ut høyfrekvent støy f eller liten n For å finne koeffisientene for binomialfiltret, konvolverer med seg selv og deretter iterativt samler utgangen med foreskrevet antall ganger I dette eksemplet bruker du fem totale iterasjoner. Et annet filter som ligner på det gaussiske ekspansjonsfilteret er eksponentielt glidende gjennomsnitt filter Denne typen vektet glidende gjennomsnittlig filter er lett å konstruere og krever ikke et stort vindu størrelse. Du justerer et eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig filter med en alfaparameter mellom null og en. En høyere verdi av alfa vil ha mindre utjevning. Zoom inn på avlesningene for en dag. Selg ditt land. Moving gjennomsnittlig filter MA filter. Lading Det flytende gjennomsnittlige filteret er et enkelt Low Pass FIR Finite Impulse Response-filter som vanligvis brukes til å utjevne en rekke samplede datasignaler. Det tar M prøver av inngang av gangen og ta gjennomsnittet av de M-prøvene og produserer et enkelt utgangspunkt. Det er en veldig enkel LPF Low Pass Filter-struktur som kommer til nytte for forskere og ingeniører til å filtrere uønsket støyende komponent fra de tiltenkte dataene. Hvis filterlengden øker parameteren M, øker smidigheten av utgangen, mens de skarpe overgangene i dataene blir stadig stumpere. Dette innebærer at dette filteret har utmerket tidsdomene respons, men en dårlig frekvensrespons. MA-filteret utfører tre viktige funksjoner.1 Det tar M-inngangspunkter, beregner gjennomsnittet av disse M-punktene og produserer et enkelt utgangspunkt 2 På grunn av beregnede beregningsberegninger innfører filteret en bestemt mengde forsinkelse 3 Filteret Fungerer som et lavpassfilter med dårlig frekvens domene respons og en god tid domene response. Matlab Code. Following matlab kode simulerer tid domene respons av et M-punkt Moving Average filter og også plots frekvensresponsen for ulike filter lengder. Time Domain Response. Input til MA filter.3-punkts MA filter output. Input til Moving gjennomsnittlig filter. Response of 3 point Moving gjennomsnittlig filter.51-punkts MA filter ou tput.101-punkts MA filter output. Response av 51-punkts Moving gjennomsnittlig filter. Response av 101-punkts Moving gjennomsnittlig filter.501-punkts MA filter output. Response på 501 poeng Moving gjennomsnittlig filter. On den første tomten, har vi inngang som går inn i det bevegelige gjennomsnittsfilter Inngangen er støyende og målet vårt er å redusere støyen. Neste figur er utgangsresponsen til et 3-punkts Moving Average-filter. Det kan utledes fra figuren at 3-punkts-flytende gjennomsnitt filteret har ikke gjort mye for å filtrere ut støyen. Vi øker filterkranene til 51 poeng, og vi kan se at støyen i utgangen har redusert mye, som er avbildet i neste figur. Frequency Response of Moving Gjennomsnittlig Filtre av forskjellige lengder. Vi øker kranene videre til 101 og 501, og vi kan observere at selv om støyen er nesten null, blir overgangene slått ut drastisk observere hellingen på hver side av signalet og sammenligne dem med den ideelle murveggovergangen i våre input. Frequen cy Response. From frekvensresponsen kan det hevdes at avrullingen er veldig sakte og stoppbånddempingen ikke er god. Gitt denne stoppbånddempingen, klart, det bevegelige gjennomsnittsfilteret kan ikke skille ett bånd av frekvenser fra en annen. Som vi vet at en god ytelse i tidsdomene resulterer i dårlig ytelse i frekvensdomenet, og omvendt. Kort sagt, det bevegelige gjennomsnittet er et usedvanlig godt utjevningsfilter, handlingen i tidsdomene, men et uvanlig dårlig lavpassfilter handler i frekvensdomænet. Eksterne Links. Recommended Books. Primary Sidebar.