Nämä korkeat, matalat ja kaistan ilmaisut viittaavat taajuuksiin. High passissa yrität poistaa matalia taajuuksia. Alipäästöissä yrität poistaa korkean. Kaistanpäästössä sallitaan vain jatkuva taajuusalue. Valituksen rajoitustaajuus riippuu sovelluksesta. Näiden suodattimien koodaus voidaan tehdä joko simuloimalla RC-piirejä tai pelaamalla aikapohjaisten tietojen Fourier-muunnoksilla. Katso koodikuvia koskevat wikipedia-artikkelit. Vastaus: Elokuu 06, 08, 00:58 Tässä on, miten toteuttaa alipäästösuodatin konvoluutiolla: Huomaa, että esimerkki on äärimmäisen yksinkertaistettu. Se ei tee alueen tarkastuksia eikä käsittele reunoista oikein. Käytetty suodatin (box-car) on erityisen huono alipäästösuodatin, koska se aiheuttaa paljon esineitä (soittoääniä). Lue suodattimen suunnittelu. Voit myös toteuttaa suodattimet taajuustasossa. Tässä on esimerkki siitä, kuinka käytät ylipäästösuodatinta FFT: llä: Jälleen tämä yksinkertaistuu, mutta saat käsityksen. Koodi ei näytä yhtä monimutkaiselta kuin matematiikka. vastasi 17.9.2010 klo 12:06 Erittäin viileä saada koodinäytteitä. Miksi konvoluutio yhdessä tapauksessa ja FFT toisessa ndash dfrankow Mar 13 09 at 19:03 dfrankow Ei erityistä syytä. Näytä vain, kuinka se näyttää eri verkkotunnuksissa. Päivitetään teksti vastaamaan tätä. Kiitos. ndash Hallgrim Mar 16 09 at 21:31 Oletko varma, että vastauksen ensimmäinen osa on oikea, jossa käytät konvoluutiota aikatasossa käyttäen suorakaidefunktiota ajattelin, että alipäästösuodatin aikatasossa tarvitsi konvoluutio sinc funktio ndash stackoverflowuser2010 4. marraskuuta 11 klo 18:10 Suodatus kuvaa tietojen käsittelyn tapaa tavalla, joka soveltaa erilaisia vaimennustasoja eri taajuuksiin tietojen sisällä. Ylipäästösuodatin soveltaa vähäistä tarkkailua (eli jätä tasoja ennallaan) korkeille taajuuksille, mutta soveltaa maksimaalista vaimennusta alhaisiin taajuuksiin. Alipäästösuodatin on päinvastainen - sitä ei sovelleta vaimennukseen matalilla taajuuksilla soveltamalla vaimennusta korkeisiin taajuuksiin. Käytössä on useita erilaisia suodatusalgoritmeja. Kaksi yksinkertaisinta ovat todennäköisesti Finite Impulse Response - suodatin (eli FIR-suodatin) ja Infinite Impulse Response - suodatin (IIR-suodatin). FIR-suodatin toimii pitämällä sarjaa näytteitä ja kertomalla kukin näistä näytteistä kiinteällä kertoimella (joka perustuu sarjan kohtaan). Jokainen näistä kertolaskuista kertyy tuloksia ja se on kyseisen näytteen tuotos. Tätä kutsutaan Multiply-Accumulate - ja dedikoidulla DSP-laitteistolla on tietty MAC-ohje juuri tämän tekemiseksi. Kun seuraava näyte otetaan sen lisätyksi sarjan alkuun ja sarjasta vanhin näyte poistetaan ja prosessi toistetaan. Suodattimen käyttäytyminen on korjattu suodatinkertoimien valinnalla. Yksi yksinkertaisimmista suodattimista, joita usein tarjotaan kuvankäsittelyohjelmistolla, on keskimääräinen suodatin. Tämä voidaan toteuttaa FIR-suodattimella asettamalla kaikki suodatinkertoimet samaan arvoon. vastasi 5.10.2009 klo 2: 29Mikä ero on yksinkertaisen liikkuvan keskiarvon ja eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon välillä. Ainoa ero näiden kahden liikkuvan keskimääräisen tyypin välillä on herkkyys, joka kukin osoittaa laskennassa käytettävien tietojen muutoksiin. Tarkemmin sanottuna eksponentiaalinen liukuva keskiarvo (EMA) antaa aiempaa hinnoille suuremman painotuksen kuin yksinkertainen liukuva keskiarvo (SMA), kun taas SMA antaa samanarvoisen painotuksen kaikkiin arvoihin. Nämä kaksi keskiarvoa ovat samankaltaisia, koska niitä tulkitaan samalla tavalla ja tekniset toimijat käyttävät niitä yleisesti hintatasojen tasaamiseksi. SMA on yleisin teknisten analyytikoiden keskimääräinen keskiarvo, ja se lasketaan jakamalla sarjan summa sarjassa olevien hintojen kokonaismäärän mukaan. Esimerkiksi seitsemän jakson liikkuva keskiarvo voidaan laskea lisäämällä seuraavat seitsemän hintaa yhteen ja jakamalla tulos seitsemän (tulos tunnetaan myös aritmeettisena keskiarvona). Esimerkki Seuraavien hintaluokkien mukaisesti: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 SMA-laskenta näyttäisi näin: 10111216171920 105 7-jakso SMA 1057 15 Koska EMAs korostaa aiempia tietoja , ne reagoivat viimeisimpiin hinnankorotuksiin kuin SMA: t, mikä tekee EMA: iden tulokset ajankohtaisemmaksi ja selittää sen, miksi EMA on suosituin keskiarvo monien kauppiaiden keskuudessa. Kuten alla olevasta taulukosta voi nähdä, lyhyellä aikavälillä toimivat kauppiaat eivät ehkä välitä siitä, mikä keskiarvo on käytetty, koska kahden keskiarvon ero on yleensä vain senttiä. Toisaalta pitemmällä aikavälillä pidettävien kauppiaiden olisi kiinnitettävä enemmän huomiota keskimäärään, jota he käyttävät, koska arvot voivat vaihdella muutamilla dollarilla, mikä riittää hintaeroon, joka viime kädessä osoittautuu vaikuttavaksi toteutuneista tuotoista - varsinkin kun olet kauppa suuri määrä varastossa. Kuten kaikki tekniset indikaattorit. ei ole olemassa yhtä tyyppistä keskimäärää, jota elinkeinonharjoittaja voi käyttää menestyksen takaamiseksi, mutta kokeilun ja virheen avulla voit epäilemättä parantaa mukavuustasosi kaikentyyppisten indikaattoreiden avulla ja siten lisätä mahdollisuuksiasi tehdä viisaita kaupankäyntipäätöksiä. Lisätietoja keskiarvojen liikkumisesta saat perusasiakirjoista ja perusasiakirjoista painotetuista liikkuvista keskiarvoista. 50 artikla on EU: n perustamissopimuksessa oleva neuvottelu - ja ratkaisuehdotus, jossa hahmotellaan toimenpiteitä, jotka on toteutettava kaikissa maissa, Beta on mittaus arvopaperin tai salkun volatiliteetin tai järjestelmällisen riskin suhteessa markkinoihin kokonaisuutena. Verotyyppi, joka kannetaan yksityishenkilöille ja yhteisöille aiheutuneista myyntivoitoista. Myyntivoitot ovat sijoittajan voittoja. Tilaus ostaa tietyn hinnan tietyllä hinnalla tai sen alapuolella. Ostarajoituksen ansiosta kauppiaat ja sijoittajat voivat määrittää. Sisäinen tulovirasto (IRS) - sääntö, joka mahdollistaa rangaistuksettomat nostot IRA-tililtä. Sääntö vaatii sen. Yksityisen yrityksen ensimmäinen varastojen myynti yleisölle. IPO: t myöntävät usein pienemmät, nuoremmat yritykset, jotka hakevat HOW-suodattimia. Suodatinta voidaan käyttää joko poistamaan virheellisiä tietoja tai parantamaan ominaisuuksia, jotka eivät muuten näy näkyvästi tietoihin. Suodattimet luovat lähtöarvot olennaisesti liikkuvaa, päällekkäistä 3x3-solua sisältävää ikkunaa, joka skannaa syöttörasterin läpi. Kun suodatin kulkee jokaisen tulosolun yli, tämän solun ja sen välittömien naapurimaiden arvoa käytetään lähtöarvon laskemiseen. Työkalussa on kahdenlaisia suodattimia: matala ja korkea. Suodattimen tyypit Suodatintyyppi LOW käyttää alipäästöä tai keskiarvoa, suodattaa syöttörasterin päälle ja olennaisesti tasoittaa datan. HIGH-suodattimen tyyppi käyttää yläsyöttösuodatinta parantamaan rasterissa näkyvien ominaisuuksien reunoja ja rajoja. Alipäästösuodatin Alipäästösuodatin sileä tiedot pienentämällä paikallista vaihtelua ja poistamalla kohinaa. Se laskee keskimääräisen keskiarvon jokaiselle 3 x 3 naapurustolle. Se on lähinnä Focal Statistics - työkalua, jolla on Keskimääräinen tilastollinen vaihtoehto. Vaikutus on, että kunkin naapuruston korkeat ja matalat arvot lasketaan keskimäärin, mikä pienentää tietojen ääriarvoja. Seuraavassa on esimerkki yhdestä prosessointisolusta syötetyn naapurisympäristön arvot, keskisolu, jonka arvo on 8. Prosessointisolun (keskusintosolutun arvo 8) laskeminen on löytää syöttösolujen keskiarvo. Tämä on kaikkien naapurustossa olevien syötteiden summa jaettuna naapuruston solujen määrällä (3 x 3 9). Prosessointisolun sijainnin lähtöarvo on 4,22. Koska keskiarvo lasketaan kaikista syöttöarvoista, luettelon suurin arvo, joka on käsittelysolun arvo 8, lasketaan keskiarvona. Tämä esimerkki näyttää tuloksena olevan rasterin, jonka Suodatin tuottaa LOW-vaihtoehdolla pienellä 5x5-solurasterilla. Esimerkiksi NoData-solujen käsittelyn havainnollistamiseksi lähtöarvot Ignore NoData - parametrilla asetettuina Data, sitten NODATA seuraavat: Syöttöarvo: Lähtösolun arvot DATA-asetuksella (NoData - solut suodattimen ikkunassa jätetään huomiotta laskennassa): Output soluarvot NODATA-asetuksella (ulostulo on NoData mikäli mikä tahansa solu suodatinikkunassa on NoData): Seuraavassa esimerkissä syöttörasterissa on virheenmuodostettu datapiste, joka aiheutuu tiedonkeruuvirheestä. LOW-vaihtoehdon keskimääräiset ominaisuudet ovat tasoittaneet epänomainen datapiste. Esimerkki Suodatinlähdöstä LOW-vaihtoehdolla Ylisuurensuodatin Ylisuurensuodatin korostaa solujen arvojen ja sen naapureiden vertailevaa eroa. Sen vaikutus on korostettu ominaisuuksien välillä (esim. Jossa vesistö täyttää metsän), mikä terävöittää reunoja esineiden välillä. Sitä kutsutaan yleensä reunavahvistussuodattimeksi. HIGH-vaihtoehdolla yhdeksän sisääntulon z-arvot painotetaan siten, että poistetaan alhaiset taajuusmuunnelmat ja korostetaan alueiden välistä rajaa. Korkean vaihtoehdon 3 x 3 - suodatin on: Huomaa, että ytimen arvot ovat 0, koska ne normalisoidaan. High Pass - suodatin on olennaisilta osiltaan samanlainen Focal Statistics - työkalulla Sum-tilastollisella vaihtoehdolla ja tietty painotettu ydin. Lähtön z-arvot osoittavat pinnan sileyttä, mutta niillä ei ole mitään yhteyttä alkuperäisiin z-arvoihin. Z-arvot jakautuvat nollaan positiivisilla arvoilla reunan yläpuolella ja negatiivisilla arvoilla alemmalla puolella. Alueet, joissa z-arvot ovat lähellä nollaa, ovat alueita, joilla on lähes jatkuva kaltevuus. Alueet, joiden arvot ovat z-min ja z-max lähellä, ovat alueita, joissa kaltevuus muuttuu nopeasti. Seuraavassa on yksinkertainen esimerkki yhden laskentayhdistelmän laskemista varten (keskisolu, jonka arvo on 8): Prosessointisolun (keskisolu, arvo 8) laskeminen on seuraava: Prosessointisolun lähtöarvo on 29.5. Antamalla negatiivisia painoja naapureilleen, suodatin korostaa paikallista yksityiskohtia vetämällä eroja tai rajoja esineiden välillä. Alla olevassa esimerkissä syöttörasterilla on terävä reuna alueella, jossa arvot muuttuvat 5,0: stä 9,0: een. HIGH-vaihtoehdon reunaparannusominaisuus on havainnut reunan. NoDatan käsittelysignaalit Ohita NoData in calculations - valinnassa ohjaa kuinka lähi-ikkunassa olevat NoData-solut käsitellään. Kun tämä vaihtoehto on valittu (DATA-vaihtoehto), kaikki naapurustossa olevat NoData-solut jätetään huomiotta laskentasolun arvon laskennassa. Kun valittomia (NODATA-vaihtoehto), jos jonkin solun naapurustossa on NoData, lähtö solu on NoData. Jos itse käsittelysolu on NoData, kun valitaan Ignore NoData - vaihtoehto, solun lähtöarvo lasketaan muiden naapurialueiden solujen perusteella, joilla on kelvollinen arvo. Tietenkin, jos kaikki solualueen solut ovat NoData, ulostulo on NoData riippumatta tämän parametrin asetuksesta. Viitteet Gonzalez, R. C. ja P. Wintz. 1977. Digitaalinen kuvankäsittely. Massachusetts: AddisonWesley. Hord, R. M. 1982. Kaukokartoitettujen digitaalisten tietojen käsittely. New York: Akateeminen. Moik, J. G. 1980. Kaukokartoitettujen kuvien digitaalinen käsittely. New York: Akateeminen. Richards, J. A. 1986. Kaukokartoituksen digitaalinen kuva-analyysi: Johdanto. Berliini: Springer-Verlag. Rosenfeld, A. 1978. Kuvankäsittely ja - tunnistus. Tekninen raportti 664. University of Maryland Computer Vision Laboratory. Aiheeseen liittyvät aiheetMuistinen keskisuodatin (MA-suodatin) Loading. Liikkuva keskimääräinen suodatin on yksinkertainen alipäästösuodatin (Finite Impulse Response) - suodatin, jota käytetään yleisesti näytteenoton datasignaalin tasoittamiseen. Se ottaa näytteitä M kerrallaan ja ottaa näiden M-näytteiden keskiarvon ja tuottaa yhden lähtöpisteen. Se on hyvin yksinkertainen LPF (Low Pass Filter) - rakenne, joka on kätevä, kun tiedemiehet ja insinöörit suodattavat ei-toivottua meluisaa komponenttia suunnitelluista tiedoista. Suodattimen pituuden kasvaessa (parametri M) ulostulon sujuvuus kasvaa, kun taas datan terävät siirtymät ovat yhä tylsiä. Tämä merkitsee sitä, että tällä suodattimella on erinomainen aika-alueen vastaus, mutta huono taajuusvaste. MA-suodatin suorittaa kolme tärkeää tehtävää: 1) Se ottaa M-syöttöpisteet, laskee näiden M-pisteiden keskiarvon ja tuottaa yhden lähtöpisteen 2) Käytettyjen laskentakilaskelmien vuoksi. suodatin tuo määrätyn määrän viivettä 3) Suodatin toimii alipäästösuodattimena (huono taajuusalueen vastaus ja hyvä aika-alueen vastaus). Matlab-koodi: Matlab-koodin jäljitteleminen M-pisteen Moving Average - suodattimen aikavälien vasteena ja piirtää myös taajuusvasteen eri suodattimien pituuksille. Aika Domain Response: Ensimmäisellä piirroksella meillä on syöttö, joka menee liikkuvaan keskisuodattimeen. Tulo on meluisa ja tavoitteemme on vähentää melua. Seuraava luku on 3-pisteen Moving Average - suodattimen tuotosvaste. Kuviosta voidaan päätellä, että 3-pisteinen Moving Average - suodatin ei ole tehnyt paljon suodattamalla kohinaa. Lisäämme suodattimen hanat 51 pisteeseen ja voimme nähdä, että ulostulon kohina on vähentynyt paljon, mikä kuvataan seuraavassa kuvassa. Lisäämme hanat edelleen 101: een ja 501: een, ja voimme havaita, että vaikka melua on melkein nolla, siirtymät on irrotettu voimakkaasti (tarkkaile signaalin molemmin puolin kaltevuutta ja verrataan niitä ihanteelliseen tiiliseinän siirtymään meidän panoksemme). Taajuusvaste: Taajuusvasteesta voidaan todeta, että rullaus on hyvin hidasta ja pysähtymän nauhan vaimeneminen ei ole hyvä. Tämän pysäytyskaistan vaimennuksen vuoksi selkeästi liikkuvan keskiarvosuodatin ei voi erottaa yhtä taajuuskaistaa toiselta. Kuten tiedämme, hyvä aikataulun suorituskyky johtaa taajuusalueen heikkoon suorituskykyyn ja päinvastoin. Lyhyesti sanottuna liikkuva keskiarvo on poikkeuksellisen hyvä tasoitussuodatin (aika-alueen toiminta), mutta poikkeuksellisen huono alipäästösuodin (taajuusalueen toiminta). Ulkoiset linkit: Suositeltavat kirjat: Ensisijainen sivupalkki
No comments:
Post a Comment