Filtre De Fenêtre Moyenne Mobile Matlab

La meilleure façon de le faire (à mon avis) serait d'utiliser un buffer circulaire pour stocker vos images. Dans un buffer circulaire ou en anneau, l'élément de données le plus ancien du tableau est écrasé par l'élément le plus récent introduit dans le tableau. Les bases de la réalisation d'une telle structure sont décrites dans la courte vidéo de Mathworks. Implémentation d'un tampon circulaire simple. Pour chaque itération de votre boucle principale qui traite d'une seule image, il suffit de charger une nouvelle image dans le buffer circulaire, puis d'utiliser MATLAB s construit dans la fonction moyenne pour prendre la moyenne efficacement. Si vous devez appliquer une fonction de fenêtre aux données, puis faire une copie temporaire des cadres multiplié par la fonction de fenêtre et prendre la moyenne de la copie à chaque itération de la boucle. A répondu 6 août à 10:11 calcule une sorte de moyenne mobile pour chacun des 10 bandes sur toutes vos images. Cette ligne calcule une moyenne mobile de la valeur moyenne sur vos images: Pour les deux, vous voulez ajouter une structure de tampon qui ne conserve que les 10 dernières images. Pour simplifier, vous pouvez également tout garder en mémoire. Voici un exemple pour Yout: Changez cette ligne: (Ajouter une dimension) Et changez ceci: Ensuite, pour afficher l'utilisation Vous ferez sth. (Tsobj, s, lag) renvoie la moyenne mobile simple par pour l'objet série chronologique financière, tsobj. Lag indique le nombre de points de données précédents utilisés avec le point de données courant lors du calcul de la moyenne mobile. La sortie tsmovavg (vecteur, s, lag, dim) renvoie la moyenne mobile simple pour un vecteur. Lag indique le nombre de points de données précédents utilisés avec le point de données courant lors du calcul de la moyenne mobile. La sortie tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) renvoie la moyenne mobile pondérée exponentielle pour l'objet série chronologique financière, tsobj. La moyenne mobile exponentielle est une moyenne mobile pondérée, où timeperiod spécifie la période de temps. Les moyennes mobiles exponentielles réduisent le décalage en appliquant plus de poids aux prix récents. Par exemple, une moyenne mobile exponentielle de 10 périodes pondère le prix le plus récent de 18,18. Pourcentage exponentiel 2 (TIMEPER 1) ou 2 (WINDOWSIZE 1). La sortie tsmovavg (vecteur, e, timeperiod, dim) renvoie la moyenne mobile pondérée exponentielle pour un vecteur. La moyenne mobile exponentielle est une moyenne mobile pondérée, où timeperiod spécifie la période de temps. Les moyennes mobiles exponentielles réduisent le décalage en appliquant plus de poids aux prix récents. Par exemple, une moyenne mobile exponentielle de 10 périodes pondère le prix le plus récent de 18,18. (2 (durée 1)). La sortie tsmovavg (tsobj, t, numperiod) renvoie la moyenne mobile triangulaire pour la série chronologique de temps, tsobj. La moyenne mobile triangulaire double les données. Tsmovavg calcule la première moyenne mobile simple avec la largeur de la fenêtre de ceil (numperiod 1) 2. Ensuite, il calcule une seconde moyenne mobile simple sur la première moyenne mobile avec la même taille de fenêtre. La sortie tsmovavg (vecteur, t, numperiod, dim) renvoie la moyenne mobile triangulaire pour un vecteur. La moyenne mobile triangulaire double les données. Tsmovavg calcule la première moyenne mobile simple avec la largeur de la fenêtre de ceil (numperiod 1) 2. Ensuite, il calcule une seconde moyenne mobile simple sur la première moyenne mobile avec la même taille de fenêtre. La sortie tsmovavg (tsobj, w, weights) renvoie la moyenne mobile pondérée de l'objet série chronologique financière, tsobj. En fournissant des poids pour chaque élément dans la fenêtre mobile. La longueur du vecteur de poids détermine la taille de la fenêtre. Si des facteurs de poids plus importants sont utilisés pour des prix plus récents et des facteurs plus faibles pour les prix antérieurs, la tendance est plus sensible aux changements récents. La sortie tsmovavg (vecteur, w, poids, dim) renvoie la moyenne mobile pondérée pour le vecteur en fournissant des poids pour chaque élément de la fenêtre en mouvement. La longueur du vecteur de poids détermine la taille de la fenêtre. Si des facteurs de poids plus importants sont utilisés pour des prix plus récents et des facteurs plus faibles pour les prix antérieurs, la tendance est plus sensible aux changements récents. La sortie tsmovavg (tsobj, m, numperiod) renvoie la moyenne mobile modifiée pour l'objet série chronologique financière, tsobj. La moyenne mobile modifiée est semblable à la moyenne mobile simple. Considérons l'argument numperiod comme le décalage de la moyenne mobile simple. La première moyenne mobile modifiée est calculée comme une moyenne mobile simple. Les valeurs suivantes sont calculées en ajoutant le nouveau prix et en soustrayant la dernière moyenne de la somme obtenue. La sortie tsmovavg (vecteur, m, numperiod, dim) renvoie la moyenne mobile modifiée pour le vecteur. La moyenne mobile modifiée est semblable à la moyenne mobile simple. Considérons l'argument numperiod comme le décalage de la moyenne mobile simple. La première moyenne mobile modifiée est calculée comme une moyenne mobile simple. Les valeurs suivantes sont calculées en ajoutant le nouveau prix et en soustrayant la dernière moyenne de la somme obtenue. Dim 8212 dimension pour fonctionner le long d'un entier positif avec une valeur 1 ou 2 Dimension à utiliser, spécifié comme un entier positif avec une valeur de 1 ou 2. dim est un argument d'entrée facultatif et s'il n'est pas inclus comme entrée, la valeur par défaut La valeur 2 est supposée. La valeur par défaut de dim 2 indique une matrice orientée vers les lignes, chaque ligne étant une variable et chaque colonne étant une observation. Si dim 1. l'entrée est supposée être un vecteur colonne ou une matrice orientée colonne, où chaque colonne est une variable et chaque ligne une observation. E 8212 Indicateur pour le vecteur de caractères de moyenne mobile exponentielle La moyenne mobile exponentielle est une moyenne mobile pondérée, où la période de temps est la période de temps de la moyenne mobile exponentielle. Les moyennes mobiles exponentielles réduisent le décalage en appliquant plus de poids aux prix récents. Par exemple, une moyenne mobile exponentielle de 10 périodes pondère le prix le plus récent de 18,18. (B, a, x) filtre les données d'entrée x en utilisant une fonction de transfert rationnelle définie par le numérateur et les coefficients de dénominateur B et a. Si a (1) n'est pas égal à 1. alors le filtre normalise les coefficients de filtre par a (1). Par conséquent, a (1) doit être différent de zéro. Si x est un vecteur, le filtre renvoie les données filtrées comme un vecteur de même taille que x. Si x est une matrice, alors filtre agit le long de la première dimension et renvoie les données filtrées pour chaque colonne. Si x est un tableau multidimensionnel, alors le filtre agit le long de la première dimension du tableau dont la taille n'est pas égale à 1. y filtre (b, a, x, zi) utilise les conditions initiales zi pour les retards du filtre. La longueur de zi doit être égale à max (longueur (a), longueur (b)) - 1. Y filtre (b, a, x, zi, dim) agit le long de la dimension dim. Par exemple, si x est une matrice, alors le filtre (b, a, x, zi, 2) renvoie les données filtrées pour chaque ligne. Y, zf filter () renvoie également les conditions finales zf des retards du filtre, en utilisant l'une des syntaxes précédentes. Fonction de transfert rationnelle La description entrée-sortie de l'opération de filtrage sur un vecteur dans le domaine de la transformation Z est une fonction de transfert rationnelle. Une fonction de transfert rationnelle est de la forme, Y (z) b (1) b (2) z x2212 1. B (n b 1) z x 2212 n b 1 a (2) z x2212 1. A (n a 1) z x 2212 n a X (z). Qui gère à la fois les filtres FIR et IIR 1. n a est l'ordre du filtre de rétroaction, et n b est l'ordre du filtre feedforward. Vous pouvez aussi exprimer la fonction de transfert rationnel comme l'équation de différence suivante: a (1) y (n) b (1) x (n) b (2) x (n x2212 1). B (nb 1) x (n x 2212 n b) x2212 a (2) y (n x2212 1) x2212. X2212 a (n a 1) y (n x2212 n a). De plus, vous pouvez représenter la fonction de transfert rationnel en utilisant l'implémentation transposée directe de la forme II, comme dans le diagramme suivant. En raison de la normalisation, supposons a (1) 1. Le fonctionnement du filtre à l'échantillon m est donné par les équations de différence dans le domaine temporel y (m) b (1) x (m) z 1 (m x 2212 1) z 1 (m) b (2) x (m) z 2 m x2212 1) x2212 un (2) y (m) x00A0x00A0 x22EE x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x22EE x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x22EE zn x2212 2 (m) b (n x2212 1) x (m) x2212 zn 1 (m x2212 1) x2212 un (n x2212 1 ) Y (m) zn x2212 1 (m) b (n) x (m) x2212 a (n) y (m). Si vous possédez le logiciel Signal Processing Toolboxx2122, vous pouvez concevoir un filtre, d. En utilisant designfilt. Ensuite, vous pouvez utiliser le filtre Y (d, X) pour filtrer vos données. Sélectionnez votre pays