Matlab De Filtro De Suavizado Medio Móvil

Necesito probar algunas técnicas básicas de procesamiento de imágenes en Matlab. Tengo que probar y comparar especialmente dos tipos de filtros: filtro medio y filtro mediano. Para suavizar la imagen mediante el filtrado medio, hay una gran función medfilt2 de la herramienta de procesamiento de imágenes. Existe alguna función similar para el filtro medio o cómo utilizar la función filter2 para crear el filtro medio Una de las cosas más importantes para mí es tener la posibilidad de configurar el radio del filtro. Es decir. Para el filtro mediano, si quiero el radio 3 x 3 (máscara), sólo uso me gustaría lograr algo similar para el filtro de media. No tengo acceso al libro en este momento, pero por lo general el núcleo gaussiano proporciona un efecto suavizante más suave y tiende a conservar los bordes mejor que un filtro medio del mismo tamaño. Piense en la respuesta de frecuencia del filtro de paso bajo en ambos casos. Aquí está una página con una buena explicación: homepages. inf. ed. ac. uk/rbf/HIPR2/gsmooth. htm ndash Amro Aug 1 14 at 9: 48Qué es suavizar y cómo puedo hacerlo Tengo una matriz en Matlab que Es el espectro de magnitud de una señal de voz (la magnitud de 128 puntos de FFT). Cómo puedo suavizar esto usando un promedio móvil De lo que entiendo, debo tomar un tamaño de la ventana de un cierto número de elementos, toma el promedio, y éste se convierte en el nuevo 1r elemento. A continuación, cambie la ventana a la derecha por un elemento, tome media que se convierte en el elemento 2, y así sucesivamente. Es así como funciona? No estoy seguro de mí mismo ya que si lo hago, en mi resultado final tendré menos de 128 elementos. Entonces, cómo funciona y cómo ayuda a suavizar los puntos de datos O hay alguna otra manera que puedo hacer suavizado de los datos solicitados Oct 15 12 a las 6:30 migrado de stackoverflow Oct 15 12 at 14:51 Esta pregunta vino de nuestro Sitio para programadores profesionales y entusiastas. Para un espectro que probablemente desee promedio conjunto (en la dimensión del tiempo) espectro múltiple en lugar de un promedio de ejecución a lo largo del eje de frecuencia de un solo espectro ndash endolith Oct 16 12 a 1:04 endolith ambas son técnicas válidas. El promedio en el dominio de la frecuencia (a veces llamado Periodograma de Danielle) es el mismo que el de ventana en el dominio del tiempo. El promedio de los periodogramas múltiples (quotspectraquot) es un intento de imitar el promedio del conjunto requerido del Periodograma verdadero (esto se llama Periodograma Welch). Además, como cuestión de semántica, yo diría que quotsmoothingquot es el filtrado de paso bajo no causal. Ver Kalman filtración vs Kalman suavizado, Wiener filtración v Wiener suavizado, etc Hay una distinción no trivial y depende de la aplicación. El alisado se puede hacer de muchas maneras, pero en términos muy básicos y generales significa que incluso una señal, mezclando sus elementos con sus vecinos. Usted mancha / desdibujar la señal un poco con el fin de deshacerse del ruido. Por ejemplo, una técnica de suavizado muy simple sería recalcular cada elemento de señal f (t) a 0.8 del valor original, más 0.1 de cada uno de sus vecinos: Observe cómo los factores de multiplicación, o pesos, se suman a uno. Así que si la señal es bastante constante, suavizado no cambia mucho. Pero si la señal contenía un repentino cambio brusco, entonces la contribución de sus vecinos ayudará a aclarar ese ruido un poco. Los pesos que utilice en esta función de recálculo se pueden denominar kernel. Una función Gaussiana unidimensional o cualquier otro kernel básico debe hacer en su caso. Buen ejemplo de un tipo particular de suavizado: Arriba: señal sin pulir Abajo: señal suavizada Ejemplos de algunos núcleos: Además de la buena respuesta de Junuxx me gustaría dejar unas cuantas notas. El suavizado está relacionado con el filtrado (por desgracia bastante vago artículo de Wikipedia) - debe elegir el más suave en función de sus propiedades. Uno de mis favoritos es el filtro mediano. Este es un ejemplo de un filtro no lineal. Tiene algunas propiedades interesantes, conserva bordes y es bastante robusto bajo ruido grande. Si usted tiene un modelo de cómo su señal se comporta un filtro de Kalman vale la pena mirar. Su suavizado es en realidad una estimación bayesiana de máxima verosimilitud de la señal basada en observaciones. Respondió Oct 15 12 at 11:07 1 para mencionar el kalman filtro ndash Diego 13/12 a las 18:48 Suavizado implica el uso de información de muestras vecinas con el fin de cambiar la relación entre muestras vecinas. Para vectores finitos, en los extremos, no hay información vecina a un lado. Sus opciones son: no suavizar / filtrar los extremos, aceptar un vector suavizado resultante más corto, componer datos y suavizar con eso (depende de la precisión / utilidad de cualquier predicción de los extremos), o tal vez utilizando diferentes núcleos de suavizado asimétrico en los extremos (Que termina acortando el contenido de la información en la señal de todos modos). Respondió Oct 15 12 at 19:44 Otros han mencionado cómo hacer suavizado, Id me gustaría mencionar por qué funciona el alisado. Si superamuestra correctamente su señal, variará relativamente poco de una muestra a la siguiente (puntos de tiempo de muestra, píxeles, etc.), y se espera que tenga una apariencia suave general. En otras palabras, su señal contiene pocas frecuencias altas, es decir, componentes de señal que varían a una velocidad similar a su frecuencia de muestreo. Sin embargo, las mediciones son a menudo corrompidas por el ruido. En una primera aproximación, usualmente consideramos que el ruido sigue una distribución gaussiana con media cero y una desviación estándar determinada que se añade simplemente encima de la señal. Para reducir el ruido en nuestra señal, comúnmente hacemos los siguientes cuatro supuestos: el ruido es aleatorio, no está correlacionado entre muestras, tiene una media de cero y la señal está suficientemente sobremuestreada. Con estas suposiciones, podemos usar un filtro de promedio deslizante. Considérese, por ejemplo, tres muestras consecutivas. Puesto que la señal está altamente sobremuestreada, la señal subyacente se puede considerar que cambia linealmente, lo que significa que el promedio de la señal a través de las tres muestras sería igual a la señal verdadera en la muestra central. En contraste, el ruido tiene un cero medio y no está correlacionado, lo que significa que su promedio debe tender a cero. Por lo tanto, podemos aplicar un filtro de media de deslizamiento de tres muestras, en el que reemplazar cada muestra con el promedio entre sí y sus dos vecinos adyacentes. Por supuesto, cuanto más grande hacemos la ventana, más ruido promediaremos a cero, pero menos nuestra suposición de linealidad de la señal verdadera se mantiene. Por lo tanto, tenemos que hacer un trade-off. Una manera de intentar sacar lo mejor de ambos mundos es usar un promedio ponderado, donde le daremos a las muestras más alejadas pesos más pequeños, de modo que los efectos de ruido promedio de los rangos más grandes, sin ponderar la verdadera señal demasiado donde se desvíe de nuestra linealidad suposición. La forma de poner los pesos depende del ruido, la señal y la eficiencia computacional, y, por supuesto, el equilibrio entre eliminar el ruido y cortar la señal. Tenga en cuenta que en los últimos años se ha trabajado mucho para relajar algunos de los cuatro supuestos, por ejemplo, diseñando esquemas de suavizado con ventanas de filtro variable (difusión anisotrópica) o esquemas que realmente no usan ventanas (Medios no locales). Respondió Dec 27 12 at 15: 10Moving promedio de filtro (filtro MA) Loading. El filtro de media móvil es un simple filtro FIR de paso bajo (respuesta de impulso finito) comúnmente utilizado para suavizar una matriz de datos / señal muestreados. Se toman M muestras de entrada a la vez y tomar el promedio de esas M-muestras y produce un solo punto de salida. Se trata de una simple LPF (Low Pass Filter) estructura que viene práctico para los científicos y los ingenieros para filtrar el componente ruidoso no deseado de los datos previstos. A medida que aumenta la longitud del filtro (el parámetro M) aumenta la suavidad de la salida, mientras que las transiciones bruscas en los datos se hacen cada vez más contundentes. Esto implica que este filtro tiene excelente respuesta en el dominio del tiempo pero una respuesta de frecuencia pobre. El filtro MA realiza tres funciones importantes: 1) toma M puntos de entrada, calcula el promedio de esos puntos M y produce un único punto de salida. 2) Debido al cálculo / cálculos involucrados. El filtro introduce una cantidad definida de retardo 3) El filtro actúa como un filtro de paso bajo (con una respuesta de dominio de frecuencia pobre y una buena respuesta de dominio de tiempo). Código Matlab: El siguiente código matlab simula la respuesta en el dominio del tiempo de un filtro M-point Moving Average y también traza la respuesta de frecuencia para varias longitudes de filtro. Respuesta de Dominio de Tiempo: En la primera trama, tenemos la entrada que va en el filtro de media móvil. La entrada es ruidosa y nuestro objetivo es reducir el ruido. La siguiente figura es la respuesta de salida de un filtro de media móvil de 3 puntos. Puede deducirse de la figura que el filtro de media móvil de 3 puntos no ha hecho mucho en filtrar el ruido. Aumentamos los grifos de filtro a 51 puntos y podemos ver que el ruido en la salida se ha reducido mucho, que se representa en la siguiente figura. Aumentamos los grifos más allá de 101 y 501 y podemos observar que aunque el ruido sea casi cero, las transiciones se atenuan drásticamente (observe la pendiente en cada lado de la señal y compárelas con la transición ideal de pared de ladrillo en Nuestra entrada). Respuesta de Frecuencia: A partir de la respuesta de frecuencia se puede afirmar que el roll-off es muy lento y la atenuación de banda de parada no es buena. Dada esta atenuación de banda de parada, claramente, el filtro de media móvil no puede separar una banda de frecuencias de otra. Como sabemos que un buen rendimiento en el dominio del tiempo da como resultado un rendimiento pobre en el dominio de la frecuencia, y viceversa. En resumen, el promedio móvil es un filtro de suavizado excepcionalmente bueno (la acción en el dominio del tiempo), pero un filtro de paso bajo excepcionalmente malo (la acción en el dominio de la frecuencia) Enlaces externos: Libros recomendados: