เรขาคณิต เคลื่อนไหว เฉลี่ย กรอง

ฉันต้องการที่จะทดสอบเทคนิคการประมวลผลภาพขั้นพื้นฐานบางอย่างใน Matlab ฉันต้องการที่จะทดสอบและเปรียบเทียบโดยเฉพาะอย่างยิ่งสองประเภทของตัวกรองหมายถึงตัวกรองและตัวกรองมัธยฐานเพื่อให้ภาพที่ราบรื่นโดยใช้การกรองค่ามัธยฐานมีฟังก์ชั่นที่ดี medfilt2 จากกล่องเครื่องมือการประมวลผลภาพมี สำหรับกรองเฉลี่ยหรือวิธีการใช้ filter2 function เพื่อสร้าง filter เฉลี่ยหนึ่งในสิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับฉันคือการมีความเป็นไปได้ในการตั้งค่ารัศมีของ filter I e สำหรับ median filter ถ้าต้องการ 3 x 3 promius mask ฉันต้องการ use. I ต้องการบรรลุสิ่งที่คล้ายกันสำหรับ filter. asked เฉลี่ยพฤศจิกายน 15 09 ที่ 16 12.I เห็นคำตอบที่ดีได้รับแล้ว แต่ฉันคิดว่ามันอาจจะดีเพียงแค่ให้วิธีการดำเนินการเฉลี่ยการกรองใน MATLAB ใช้ไม่มีฟังก์ชันพิเศษหรือ toolboxes นี่เป็นสิ่งที่ดีมากสำหรับการทำความเข้าใจว่ากระบวนการทำงานอย่างไรตามที่คุณต้องการในการกำหนดเคอร์เนล convolution เคอร์เนลของตัวกรองค่าเฉลี่ยเป็นโชคดีที่ใช้งานได้ง่ายโปรดทราบว่าสำหรับภาพสีที่คุณต้องการ ld ต้องนำไปใช้กับแต่ละช่องในภาพ user8264 I don t มีการเข้าถึงหนังสือในขณะนี้ แต่ปกติ kernel Gaussian ให้ผลเรียบเนียนและมีแนวโน้มที่จะรักษาขอบดีกว่าหมายความกรองที่มีขนาดเดียวกันคิดว่าการตอบสนองความถี่ของกรอง lowpass ในทั้งสองกรณี นี่คือหน้าเว็บที่มีคำอธิบายที่ดี Amro 1 สิงหาคมที่ 9 48. ต้องออกแบบตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีความถี่ตัดเป็น 7 8 Hz ฉันได้ใช้ตัวกรองเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อน แต่เท่าที่ฉันทราบ พารามิเตอร์เฉพาะที่สามารถป้อนได้คือจำนวนจุดที่จะเฉลี่ยวิธีนี้สามารถเกี่ยวข้องกับความถี่ cut - off ผกผันของ 7 8 Hz เป็น 30 ms และฉัน m ทำงานกับข้อมูลที่มีตัวอย่างที่ 1000 Hz นี้หมายความว่าฉันควรจะใช้ขนาดตัวกรองหน้าต่างเฉลี่ยเคลื่อนไหว 130 ตัวอย่างหรือมีอย่างอื่นที่ฉัน m หาย here. asked Jul 18 13 at 9 52.The กรองเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวกรองที่ใช้ในเวลา โดเมนเพื่อเอาเสียงเพิ่มและยังเรียบวัตถุประสงค์ แต่ถ้าคุณใช้ ave ย้ายเดียวกัน กรองความโกรธในโดเมนความถี่สำหรับการแยกความถี่แล้วประสิทธิภาพจะเลวร้ายที่สุดดังนั้นในกรณีที่ใช้ตัวกรองความถี่โดเมน user19373 กุมภาพันธ์ 3 16 ที่ 5 53.The กรองเฉลี่ยเคลื่อนที่บางครั้งเรียกขานเป็นตัวกรองรถจักรยานยนต์มีการตอบสนองต่อแรงเสียดทานสี่เหลี่ยมผืนผ้ากล่าว differentially. Remember ว่าการตอบสนองความถี่ของระบบ discrete-time เท่ากับการแปลงฟูเรียร์แบบไม่ต่อเนื่องเวลาของการตอบสนองต่อแรงกระตุ้นที่เราสามารถคำนวณได้ดังนี้สิ่งที่เราสนใจมากที่สุดสำหรับกรณีของคุณคือการตอบสนองขนาดของตัวกรอง, H omega ใช้สอง manipulations ง่ายเราจะได้รับในรูปแบบที่ง่ายต่อการเข้าใจนี้อาจไม่ง่ายเข้าใจ แต่เนื่องจากบัตรประจำตัวของ Euler จำได้ว่าดังนั้นเราสามารถเขียนข้างต้น as. As ฉัน กล่าวก่อนสิ่งที่คุณกังวลมากเกี่ยวกับการเป็นขนาดของการตอบสนองความถี่ดังนั้นเราจึงสามารถใช้ขนาดของข้างต้นเพื่อลดความซับซ้อนของมันต่อไปหมายเหตุเราสามารถที่จะลดเงื่อนไขการชี้แจงออกเพราะพวกเขา don t af fect ขนาดของผลลัพธ์ e 1 สำหรับค่าโอเมก้าทั้งหมดตั้งแต่ xy xy สำหรับสองจำนวนเชิงซ้อนที่ จำกัด x และ y เราสามารถสรุปได้ว่าการมีคำ exponential don t ส่งผลกระทบต่อการตอบสนองของขนาดโดยรวมแทนที่จะส่งผลต่อระบบ s phase response ฟังก์ชันที่เกิดขึ้นภายในวงเล็บขนาดคือรูปแบบของเคอร์เนล Dirichlet บางครั้งเรียกว่าฟังก์ชัน sinc เป็นระยะเพราะมันคล้ายคลึงกับฟังก์ชัน sinc ในรูปลักษณ์ แต่เป็นระยะแทนอย่างไรก็ตามเนื่องจากความหมายของความถี่ cutoff คือ บางจุดที่ไม่ได้ระบุ -3 เดซิเบลจุด -6 dB จุดแรก sidelobe โมฆะคุณสามารถใช้สมการด้านบนเพื่อแก้ปัญหาสำหรับสิ่งที่คุณต้องการโดยเฉพาะอย่างยิ่งคุณสามารถทำต่อไปนี้กำหนดเอชโอเมก้าค่าที่สอดคล้องกับการตอบสนองตัวกรองที่คุณต้องการที่ ความถี่ในการตัดความถี่ Set omega เท่ากับความถี่ cutoff การแม็ปความถี่แบบต่อเนื่องกับโดเมน discrete-time โปรดจำไว้ว่า omega 2 pi frac โดยที่ fs เป็นอัตราตัวอย่างของคุณค้นหาค่า N ที่ให้ข้อตกลงที่ดีที่สุดระหว่างด้านซ้ายและด้านขวาของสมการที่ควรจะเป็นความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณถ้า N คือความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าประมาณ F ที่ถูกต้องสำหรับ N 2 ใน normalised ความถี่ F f fs คือผกผันของสูตรนี้เป็นสูตรที่ถูกต้องสำหรับ asymptotically ใหญ่ N และมีข้อผิดพลาด 2 สำหรับ N 2 และน้อยกว่า 0 5 สำหรับ N 4 PS หลังจากสองปีที่นี่ในที่สุดสิ่งที่เป็นวิธีการ ตามผลที่ได้ขึ้นอยู่กับการประมาณสเปกตรัมความกว้างของคลื่นวิทยุรอบ f 0 เป็นชุดลำดับที่ 2 ของพาราโบลาตาม MA Omega ประมาณ 1 Frac - Frac Omega 2 ซึ่งสามารถทำขึ้นได้อย่างแม่นยำใกล้ศูนย์ข้ามของ MA Omega - Frac โดยการคูณโอเมก้าโดยค่าสัมประสิทธิ์การใช้ Omega ประมาณ 1 0 907523 Frac - Frac Omega 2 การแก้ปัญหาของ MA Omega - frac 0 ให้ผลลัพธ์ข้างต้นโดยที่ 2 pi F Omega. All จากข้างต้นเกี่ยวข้องกับ -3dB ตัดความถี่เรื่องของโพสต์นี้บางครั้งแม้ว่าจะเป็นเรื่องที่น่าสนใจที่จะได้รับการลดทอนโปรไฟล์ในวงหยุดซึ่งเทียบเท่า กับที่ 1 สั่ง IIR Low Pass กรองเสาเดียว LPF กับ -3dB ตัดความถี่เช่น LPF เรียกว่า integrator รั่วมีขั้วไม่ตรงที่ DC แต่ใกล้ it. In ความเป็นจริงทั้ง MA และ 1 ลำดับ IIR LPF มีความลาดชันในช่วงทศวรรษที่ 20dB ในแถบหยุดหนึ่งต้องมีขนาดใหญ่กว่า N ที่ใช้ในรูปที่ N 32 เพื่อดู แต่ในขณะที่ MA มีค่า null ของสเปกตรัมที่ F k N และ evelope 1 เท่า IIR ตัวกรองมีเพียง 1 เฟรมหากใครอยากได้ตัวกรอง MA ที่มีคุณสมบัติในการกรองสัญญาณรบกวนเช่นเดียวกับ I IR กรองและตรงกับ 3dB ตัดความถี่ที่จะเหมือนกันเมื่อเปรียบเทียบสองสเปกตรัมเขาจะตระหนักว่าระลอกคลื่นวงหยุดของตัวกรอง MA up.3dB สิ้นสุดลงด้านล่างของตัวกรอง IIR เพื่อให้ได้เหมือนกัน หยุดการระดมคลื่นแบนเช่นการลดทอนสัญญาณเสียงเดียวกันเป็นตัวกรอง IIR สูตรสามารถแก้ไขได้ดังนี้ฉันพบกลับสคริปต์ Mathematica ที่ฉันคำนวณตัดออกหลายตัวกรองรวมทั้ง MA หนึ่งผลที่ได้ขึ้นอยู่กับการประมาณสเปกตรัมของ MA รอบ f 0 เป็นพาราโบลาตาม MA Omega Sin Omega N 2 Sin Omega 2 Omega 2 pi F MA F ประมาณ N 1 6 F 2 NN 3 pi 2 และมาข้ามกับ 1 sqrt จากที่นั่น Massimo 17 มกราคม 16 ที่ 2 08 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MABREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MA เป็นตัวอย่าง SMA พิจารณาการรักษาความปลอดภัยโดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วัน 1 สัปดาห์ 5 วัน 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 days 26, 28 , 26, 29, 27.Week 3 5 วัน 28, 30, 27, 29, 28. MA 10 วันเฉลี่ยจะออกจากราคาปิดใน 10 วันแรก s เป็นจุดข้อมูลแรกจุดข้อมูลถัดไปจะลดราคาเร็วที่สุดเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ตามที่แสดงด้านล่างดังที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs ล่าช้าในการดำเนินการราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมา ระยะเวลาที่มากขึ้นสำหรับ MA นั้นยิ่งมีความล่าช้ามากขึ้นดังนั้น 200 วัน MA จะมีความล่าช้ามากกว่า MA 20 วันเนื่องจากมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมาความยาวของ MA จะขึ้นอยู่กับ สำหรับวัตถุประสงค์การซื้อขาย MAs สั้นที่ใช้สำหรับการซื้อขายระยะสั้นและ MAs ระยะยาวเหมาะสำหรับนักลงทุนระยะยาวนักลงทุนและผู้ค้าจะได้รับความนิยมจากนักลงทุนและผู้ค้ามากขึ้นโดยมีการพักตัวเหนือและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญนอกจากนี้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญยังช่วยให้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญของตัวเองหรือเมื่อสองค่าเฉลี่ยข้ามไปที่ MA เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นในขณะที่ MA ลดลงแสดงให้เห็นว่ามันอยู่ในขาลงในทำนองเดียวกันโมเมนตัมขึ้นได้รับการยืนยันด้วย รุกครอสโอเวอร์ whi ch เกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุเหนือโมเมนตัมเชิงมุมระยะยาวในระยะยาวได้รับการยืนยันโดยการครอสโอเวอร์แบบลบซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุต่ำกว่า MA ระยะยาว