Moving Media Matlab Liscio

A (ad hoc) modo semplice è quello di prendere solo una media ponderata (sintonizzabile da alpha) in ogni punto con i suoi vicini: o qualche variazione dello stesso. Sì, per essere più sofisticati di Fourier è possibile trasformare i dati, poi tagliare le alte frequenze. Qualcosa di simile a: Questo taglia fuori i più alti 20 frequenze. Fare attenzione a tagliarli fuori simmetricamente altrimenti la trasformazione inversa non è più vero. È necessario scegliere con attenzione la frequenza di taglio per il giusto livello di lisciatura. Questo è molto semplice tipo di filtro (filtraggio scatola nel dominio della frequenza), in modo da poter provare attenuanti delicatamente frequenze di ordine superiore se la distorsione è inaccettabile. risponde 4 9 ottobre alle 9:16 FFT è neanche una cattiva idea, ma la sua probabilmente eccessivo qui. In esecuzione o medie mobili forniscono risultati generalmente scarsa e dovrebbe essere evitato per nulla oltre a tarda compiti a casa (e rumore bianco). uso Id filtraggio Savitzky-Golay (in Matlab sgolayfilt (.)). Questo vi darà i migliori risultati per quello che stai cercando - un po 'di smoothing locale, pur mantenendo la forma del curve. What è levigante e come posso farlo io ho un array in Matlab, che è lo spettro di ampiezza di un segnale vocale ( la grandezza di 128 punti di FFT). Come faccio liscio questo utilizzando una media mobile Da quello che ho capito, devo prendere una dimensione della finestra di un certo numero di elementi, prendere media, e questo diventa il nuovo primo elemento. Poi spostare la finestra a destra di un elemento, prendere media che diventa il secondo elemento, e così via. È davvero come funziona non sono sicuro io perché se lo faccio, a mio risultato finale avrò meno di 128 elementi. Così come funziona e come aiuta a smussare i punti dati O c'è altro modo che io possa fare lisciatura dei dati richiesti 15 12 Ottobre alle 6:30 migrato da StackOverflow 15 12 ottobre a 14:51 Questa domanda è venuto dal nostro sito per programmatori professionisti e appassionati. per uno spettro, probabilmente si vuole fare la media insieme (nella dimensione temporale) spettri multipla, piuttosto che un media che corre lungo l'asse delle frequenze di un singolo spettro ndash endolith 16 12 ottobre a 01:04 endolith entrambi sono tecniche valide. Una media nel dominio della frequenza (talvolta chiamato Danielle Periodogramma) è uguale a finestre nel dominio del tempo. Una media di più periodogrammi (quotspectraquot) è un tentativo di imitare la media dell'ensemble richiesta del vero Periodogramma (questo è chiamato il Welch Periodogramma). Inoltre, per una questione di semantica, direi che quotsmoothingquot non è causual filtro passa-basso. Vedere il filtraggio Kalman vs Kalman smoothing, Wiener filtraggio v Wiener smoothing, ecc C'è una distinzione banale e it39s attuazione dipendente. ndash Bryan 12 dicembre 12 alle 19:18 Smoothing può essere fatto in molti modi, ma in termini molto semplici e generali significa che anche un segnale, mescolando gli elementi con i loro vicini. È smearblur il segnale un po ', al fine di sbarazzarsi di rumore. Ad esempio, una tecnica molto semplice smoothing Sarebbe, ricalcolare ogni elemento del segnale f (t) come 0,8 del valore originale, più 0,1 di ciascuno dei suoi vicini: Si noti come fattori di moltiplicazione, o pesi, sommano a uno. Quindi, se il segnale è abbastanza costante, levigante doesnt cambiare molto. Ma se il segnale conteneva un improvviso cambio di scatti, quindi il contributo dai suoi vicini contribuirà a chiarire che il rumore un po '. I pesi si utilizza in questa funzione di ricalcolo può essere chiamato un kernel. Una funzione gaussiana monodimensionale o qualsiasi altro kernel di base dovrebbero fare nel tuo caso. Bell'esempio di un particolare tipo di smoothing: Sopra: il segnale non livellato Sotto: Esempi segnale livellato di alcuni kernel: Oltre alla bella risposta di Junuxx vorrei far cadere alcune note. Smoothing è legata al filtraggio (purtroppo abbastanza vaga articolo di Wikipedia) - si dovrebbe scegliere il più agevole sulla base delle sue proprietà. Uno dei miei preferiti è il filtro mediano. Questo è un esempio di un filtro non lineare. Ha alcune interessanti proprietà, conserva bordi ed è abbastanza robusto sotto il grande rumore. Se si dispone di un modello come il segnale si comporta un filtro di Kalman è la pena dare un'occhiata. Il livellamento è in realtà un bayesiana stima di massima verosimiglianza del segnale basati su osservazioni. risposto 15 ottobre 12 a 11:07 1 per menzionare il filtro di Kalman ndash Diego 13 dicembre 12 alle 18:48 Smoothing implica utilizzando le informazioni da campioni vicini al fine di cambiare il rapporto tra campioni adiacenti. Per vettori finite, alle estremità, non ci sono informazioni confinante da un lato. Le scelte sono: Non smoothfilter le estremità, accettare una più breve risultante vettore levigata, fare il backup dei dati e liscia con quella (dipende dalla accuracyusefulness di qualsiasi previsione le estremità), o forse utilizzando diversi kernel smoothing asimmetriche alle estremità (che finisce accorciando il contenuto informativo del segnale comunque). risposto 15 ottobre 12 in 19:44 altri hanno detto come si fa levigante, Id piace parlare perché lisciatura opere. Se sovracampione correttamente il segnale, varia relativamente poco da un campione all'altro (timepoints esempio, pixel, ecc), e si dovrebbe avere un aspetto liscio generale. In altre parole, il segnale contiene alcune frequenze alte, vale a dire componenti del segnale che variano ad un tasso simile alla frequenza di campionamento. Tuttavia, le misurazioni sono spesso corrotte da rumore. In prima approssimazione, di solito consideriamo il rumore di seguire una distribuzione gaussiana con media zero e una certa deviazione standard che è semplicemente aggiunto sulla parte superiore del segnale. Per ridurre il rumore nel nostro segnale, che comunemente facciamo le seguenti quattro ipotesi: rumore è casuale, non è correlata tra campioni, ha una media di zero e il segnale è sufficientemente sovracampionato. Con questi presupposti, possiamo utilizzare un filtro medio scorrevole. Si consideri, ad esempio, tre campioni consecutivi. Poiché il segnale è altamente sovracampionata, il segnale di fondo può essere considerato per cambiare linearmente, il che significa che la media del segnale attraverso i tre campioni sarà uguale al segnale vero il campione centrale. Al contrario, il rumore ha media zero e non è correlato, il che significa che la sua media dovrebbe tendere a zero. Quindi, possiamo applicare un filtro media di tre campioni di scorrimento, in cui sostituiamo ogni campione con la media tra se stesso e dei suoi due vicini adiacenti. Naturalmente, maggiore facciamo finestra, più il rumore si mediare a zero, ma il meno nostra assunzione di linearità del segnale vero detiene. Quindi, dobbiamo fare un trade-off. Un modo per cercare di ottenere il meglio dei due mondi è quello di utilizzare una media ponderata, in cui diamo più lontano campioni pesi più piccoli, in modo che abbiamo una media gli effetti del rumore di catene più grandi, pur non pesando vero segnale troppo dove si discosta dalla nostra linearità assunzione. Come si dovrebbe mettere i pesi dipende dal rumore, il segnale, e l'efficienza computazionale, e, naturalmente, il compromesso tra sbarazzarsi del rumore e taglio nel segnale. Si noti che vi è stato un sacco di lavoro fatto in questi ultimi anni per consentire di rilassarsi un po 'delle quattro ipotesi, ad esempio progettando sistemi di levigatura con finestre variabile filtro (anisotropico di diffusione), o schemi che davvero non utilizzano Windows a tutti (mezzi non locale). risposto 27 dicembre 12 alle 15: 10La informazioni, codice e dati in questa pagina è di sostenere un articolo quot L'arte nera di Smoothing quot pubblicato nel amp elettrico Automation Technology. da David I. Wilson. Il codice in questa pagina include algoritmi per: Media mobile amp filtraggio Savitzky-Golay filtri Loess (regressione ponderata locale) filtrando Whittaker Rasanti kernel filtri Hodrick-Prescott nello sviluppo ambienti Matlab e Scicos. In entrambi i casi, non sono necessarie cassette speciali. MATLAB è un prodotto commerciale, ma Scilab è un equivalente freeware. Nota: il codice qui è presentato quote isquot senza la garanzia espressa o implicita. Se siete interessati a provare queste operazioni di livellamento sui propri dati procedere come segue: Se si dispone di Matlab (prodotto commerciale), scaricare e decomprimere i file leviganti Matlab. Eseguire il file di script smootherdemo. m. Si dovrebbe vedere trame qualcosa come questo che è simile alle figure nell'articolo pubblicato. Se si desidera utilizzare i propri dati, quindi inserire i (tempo, dati) le coppie in un foglio di calcolo Excel, e modificare il file smootherdemo di leggere il proprio foglio di calcolo di Excel. Sarà necessario modificare il file script, ed eventualmente regolare i vari parametri di livellamento. In alternativa, se si preferisce utilizzare il freeware Scilab, quindi: Scaricare e installare Scilab (circa 13Mb). Hai la possibilità di Windows, Linux o Mac. Scarica il file Scilab più fluide e decomprimere in una directory conveniente Eseguire il file smootherdemo. sci. MATLAB è un software e prototipazione ambiente scientifico commerciale popolare con molti ingegneri. Matlab è venduto in Nuova Zelanda da Hoare Software Research. Scaricare e decomprimere il file Matlab lisciatura nella directory di lavoro, ed eseguire il file di script Matlab smootherdemo. m. Scilab è un pacchetto software scientifico gratuito simile a, ma non esattamente compatibili con Matlab. Scilab è disponibile per Linux, Windows e Mac ed è disponibile per il download da qui. (Circa 13Mb). E 'attualmente in fase di sviluppo da ricercatori provenienti da INRIA e ENPC in Francia, e come Matlab, include numerose cassette e un simulatore di schema a blocchi grafica simile a Simulink chiamato Scicos. I seguenti file di dati sono stati utilizzati in questo articolo. Sono dati in formato Excel e testo ASCII dritto con un una riga header. Using Convolution a Smooth dati con una media mobile in MATLAB (Originariamente pubblicato su Dougs MATLAB Video tutorial blog.) Io insegno l'introduzione di classi MATLAB per tutti i nuovi assunti in il gruppo di assistenza tecnica al MathWorks. Uno dei partecipanti ha voluto sapere come fare una media mobile in MATLAB. Questo può essere utile per il filtraggio o smoothing, dati rumorosi. Mi sono reso conto che non avevo mai coperto che sul blog, ecco andiamo mostro come fare questo da zero utilizzando conv. Se avete il Curve Fitting Toolbox, si potrebbe voler controllare liscia. che aggiunge alcuni metodi più elaborato leviganti. Uno sguardo ai prodotti Seleziona il tuo Paese