Filtro De Ventana Medio Móvil Matlab

La mejor manera de hacer esto (en mi opinión) sería utilizar un buffer circular para almacenar sus imágenes. En un buffer circular o de anillo, el elemento de datos más antiguo de la matriz es sobrescrito por el elemento más nuevo insertado en la matriz. Los conceptos básicos de la creación de una estructura de este tipo se describen en el breve video de Mathworks Implementación de un buffer circular simple. Para cada iteración de su bucle principal que se ocupa de una sola imagen, sólo cargue una nueva imagen en el buffer circular y luego utilice la función MATLAB s built in mean para tomar el promedio de manera eficiente. Si necesita aplicar una función de ventana a los datos, haga una copia temporal de los fotogramas multiplicada por la función de ventana y tome el promedio de la copia en cada iteración del bucle. Respondió ago 6 12 at 10:11 calcula una especie de media móvil para cada una de las 10 bandas sobre todas sus imágenes. Esta línea calcula un promedio móvil de valor medio sobre sus imágenes: Para ambos, querrá agregar una estructura de búfer que mantenga sólo las últimas 10 imágenes. Para simplificarlo, también puede guardar todo en la memoria. Aquí hay un ejemplo para Yout: Cambiar esta línea: (Añadir una dimensión) Y cambiar esto: Entonces para mostrar el uso que haría algo. Similar para meanvalue respondió Ago 6 12 at 14:19 Su respuesta 2016 Stack Exchange, IncMoving-Average Filtro de datos de tráfico Este ejemplo muestra cómo suavizar los datos de flujo de tráfico utilizando un filtro de media móvil con una ventana deslizante de 4 horas. La siguiente ecuación de diferencias describe un filtro que promedia la hora actual y las tres horas anteriores de datos. Importe los datos de tráfico y asigne la primera columna de conteo de vehículos al vector x. Cree los vectores de coeficiente de filtro. Calcule el promedio móvil de 4 horas de los datos y trace los datos originales y los datos filtrados. MATLAB y Simulink son marcas comerciales registradas de The MathWorks, Inc. Consulte mathworks / marcas comerciales para obtener una lista de otras marcas comerciales propiedad de The MathWorks, Inc. Otros nombres de productos o marcas son marcas comerciales o marcas registradas de sus respectivos propietarios. Seleccione su filtro CountryDocumentation y filtro (b, a, x) filtra los datos de entrada x usando una función de transferencia racional definida por los coeficientes numerador y denominador b y a. Si a (1) no es igual a 1. entonces el filtro normaliza los coeficientes del filtro por a (1). Por lo tanto, un (1) debe ser distinto de cero. Si x es un vector, entonces el filtro devuelve los datos filtrados como un vector del mismo tamaño que x. Si x es una matriz, el filtro actúa a lo largo de la primera dimensión y devuelve los datos filtrados para cada columna. Si x es un array multidimensional, entonces el filtro actúa a lo largo de la primera dimensión del array cuyo tamaño no es igual a 1. y filter (b, a, x, zi) usa las condiciones iniciales zi para los retardos del filtro. La longitud de zi debe ser igual a max (longitud (a), longitud (b)) - 1. El filtro y (b, a, x, zi, dim) actúa a lo largo de la dimensión dim. Por ejemplo, si x es una matriz, entonces el filtro (b, a, x, zi, 2) devuelve los datos filtrados para cada fila. Y, zf filter () también devuelve las condiciones finales zf de los retardos del filtro, utilizando cualquiera de las sintaxis anteriores. Función de transferencia Racional La descripción de entrada-salida de la operación de filtro en un vector en el dominio de transformada Z es una función de transferencia racional. Una función de transferencia racional es de la forma, Y (z) b (1) b (2) z x2212 1. B (n b 1) z x 2212 n b 1 a (2) z x 2212 1. A (n a 1) z x 2212 n a X (z). Que maneja los filtros FIR y IIR 1. n a es el orden del filtro de realimentación, y n b es el orden del filtro feedforward. También puede expresar la función de transferencia racional como la siguiente ecuación de diferencia, a (1) y (n) b (1) x (n) b (2) x (n x2212 1). B (n b 1) x (n x 2212 n b) x 2212 a (2) y (n x 2212 1) x2212. X2212 a (n a 1) y (n x 2212 n a). Además, puede representar la función de transferencia racional utilizando su implementación de transposición de forma directa II, como en el siguiente diagrama. Debido a la normalización, asumir un (1) 1. El funcionamiento del filtro en la muestra m está dado por las ecuaciones de diferencia del dominio del tiempo 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 x2212 Zn 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). Sugerencias Si tiene la Herramienta de Procesamiento de Señalesx2122, puede diseñar un filtro, d. Utilizando designfilt. A continuación, puede utilizar filtro Y (d, X) para filtrar sus datos. Selecciona tu pais