Moving average fft matlab

29 de setembro de 2017 Mover média por convolução O que é média móvel e o que é bom para Como é a média móvel feita usando a convolução A média móvel é uma operação simples usada geralmente para suprimir o ruído de um sinal: estabelecemos o valor de cada ponto para o Média dos valores em sua vizinhança. Por uma fórmula: Aqui x é a entrada e y é o sinal de saída, enquanto o tamanho da janela é w, supostamente estranho. A fórmula acima descreve uma operação simétrica: as amostras são retiradas de ambos os lados do ponto real. Abaixo está um exemplo da vida real. O ponto em que a janela é colocada é realmente vermelho. Valores fora de x devem ser zeros: para brincar e ver os efeitos da média móvel, dê uma olhada nesta demonstração interativa. Como fazê-lo por convolução Como você pode ter reconhecido, o cálculo da média móvel simples é semelhante à convolução: em ambos os casos, uma janela é deslizada ao longo do sinal e os elementos na janela são resumidos. Então, tente dar o mesmo ao usar a convolução. Use os seguintes parâmetros: A saída desejada é: Como primeira abordagem, vamos tentar o que obtem ao convolver o sinal x pelo seguinte k kernel: a saída é exatamente três vezes maior do que o esperado. Também pode ser visto que os valores de saída são o resumo dos três elementos na janela. É porque durante a convolução a janela é deslizada, todos os elementos nele são multiplicados por um e depois resumidos: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Para obter os valores desejados de y. A saída deve ser dividida por 3: por uma fórmula que inclua a divisão: Mas não seria o ideal para fazer a divisão durante a convolução. Aqui vem a idéia ao reorganizar a equação: então usaremos o seguinte k kernel: desta forma, vamos Obtenha o resultado desejado: Em geral: se queremos fazer uma média móvel por convolução com um tamanho de janela de w. Devemos usar o seguinte k kernel: Uma função simples que faz a média móvel é: Um exemplo de uso é: Uma maneira simples (ad hoc) é apenas tomar uma média ponderada (ajustável por alfa) em cada ponto com seus vizinhos: ou alguns Variação do mesmo. Sim, para ser mais sofisticado, Fourier pode transformar seus dados primeiro, depois cortar as altas freqüências. Algo como: isso corta as 20 freqüências mais altas. Tenha cuidado para cortá-los simetricamente, caso contrário, a transformada inversa não é mais real. Você precisa escolher cuidadosamente a freqüência de corte para o nível correto de suavização. Este é um tipo de filtragem muito simples (filtragem de caixa no domínio da frequência), para que você possa tentar atenuar as frequências de alta ordem, se a distorção for inaceitável. Respondeu 4 de outubro 09 às 9:16 FFT não é uma má idéia, mas provavelmente é exagerado aqui. As médias em execução ou em movimento dão resultados geralmente fracos e devem ser evitadas para qualquer coisa, além da lição de casa tardia (e ruído branco). Use a filtragem Savitzky-Golay (em Matlab sgolayfilt (.)). Isso lhe dará os melhores resultados para o que você está procurando - algum suavização local, mantendo a forma da curva. Creado na quarta-feira, 08 de outubro de 2008 20:04 Atualizado em quinta-feira, 14 de março de 2017 01:29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Hits: 41018 Média em movimento em Matlab Muitas vezes eu me encontro na necessidade de promediar os dados que eu tenho que reduzir um pouco o ruído. Eu escrevi algumas funções para fazer exatamente o que eu quero, mas os matlabs criados na função de filtro funcionam muito bem também. Aqui vou escrever sobre dados em média 1D e 2D. O filtro 1D pode ser realizado usando a função de filtro. A função de filtro requer pelo menos três parâmetros de entrada: o coeficiente de numerador para o filtro (b), o coeficiente de denominador para o filtro (a) e os dados (X), é claro. Um filtro de média em execução pode ser definido simplesmente por: Para dados 2D, podemos usar a função Matlabs filter2. Para obter mais informações sobre como funciona o filtro, você pode digitar: Aqui está uma implementação rápida e suja de um filtro médio 16 por 16 em movimento. Primeiro precisamos definir o filtro. Como tudo o que queremos é contribuição igual de todos os vizinhos, podemos usar apenas a função. Nós dividimos tudo com 256 (1616), uma vez que não queremos alterar o nível geral (amplitude) do sinal. Para aplicar o filtro, podemos simplesmente dizer o seguinte. Abaixo estão os resultados para a fase de um interferograma SAR. Neste caso, Range está no eixo Y e o Azimuth é mapeado no eixo X. O filtro tinha 4 pixels de largura em alcance e 16 pixels de largura em Azimuth.