Mudança média filtro ruído redução

O Cientista e Guia do Engenheiro para Processamento de Sinal Digital Por Steven W Smith, Ph D. Capítulo 15 Moving Average Filters. Noise Reduction vs Response Step. Muitos cientistas e engenheiros se sentem culpados por usar o filtro de média móvel Porque é tão simples, Filtro de média móvel é muitas vezes a primeira coisa que tentou quando confrontado com um problema Mesmo se o problema é completamente resolvido, ainda há a sensação de que algo mais deve ser feito Esta situação é verdadeiramente irônico Não é apenas o filtro de média móvel muito bom para muitas aplicações , É ideal para um problema comum, reduzindo o ruído branco aleatório enquanto mantém a resposta de passo mais nítida. A Figura 15-1 mostra um exemplo de como isso funciona O sinal em a é um pulso enterrado em ruído aleatório Em b e c, a ação de suavização Do filtro de média móvel diminui a amplitude do ruído aleatório bom, mas também reduz a nitidez das bordas ruim De todos os possíveis filtros lineares que poderiam ser utilizados, a média móvel produz O menor ruído para uma determinada nitidez da borda A quantidade de redução de ruído é igual à raiz quadrada do número de pontos na média Por exemplo, um filtro de média móvel de 100 pontos reduz o ruído por um factor de 10.Para entender por que a Média móvel se a melhor solução, imagine que queremos projetar um filtro com uma nitidez de borda fixa Por exemplo, vamos supor que nós fixar a nitidez da borda, especificando que há onze pontos no aumento da resposta passo Isso requer que o kernel filtro Tem onze pontos A questão da otimização é como escolher os onze valores no kernel do filtro para minimizar o ruído no sinal de saída Como o ruído que estamos tentando reduzir é aleatório, nenhum dos pontos de entrada é especial cada um é tão ruidoso quanto Seu vizinho Portanto, é inútil dar tratamento preferencial a qualquer um dos pontos de entrada, atribuindo-lhe um coeficiente maior no kernel do filtro O menor ruído é obtido quando todas as amostras de entrada são tratadas equ Isto é, nenhum filtro é melhor que a média móvel simples. Este exemplo mostra como usar filtros de média móvel e reamostragem para isolar o efeito de Componentes periódicos da hora do dia em leituras de temperatura horária, bem como remover o ruído de linha indesejável de uma medida de voltagem em malha aberta O exemplo também mostra como suavizar os níveis de um sinal de relógio, preservando as bordas usando um filtro mediano O exemplo Também mostra como usar um filtro Hampel para remover grandes outliers. Smoothing é como nós descobrimos padrões importantes em nossos dados, deixando de fora as coisas que são sem importância, ou seja, ruído que usamos a filtragem para realizar este alisamento O objetivo de suavização é produzir mudanças lentas no valor De modo que é mais fácil ver as tendências em nossos dados. Às vezes, quando você examinar os dados de entrada que você pode desejar para suavizar os dados, a fim de ver uma tendência no sinal Em nosso exemplo temos Um conjunto de leituras de temperatura em graus Celsius tomadas a cada hora no Aeroporto Logan para todo o mês de janeiro de 2017.Note que podemos visualmente ver o efeito que a hora do dia tem sobre as leituras de temperatura Se você está interessado apenas na variação diária de temperatura Durante o mês, as flutuações horárias só contribuem para o ruído, o que pode fazer as variações diárias difíceis de discernir Para remover o efeito da hora do dia, gostaríamos agora de suavizar os nossos dados, usando uma média móvel filter. A Moving Average Filter. Na sua forma mais simples, um filtro de média móvel de comprimento N toma a média de cada N amostras consecutivas da forma de onda. Para aplicar um filtro de média móvel a cada ponto de dados, construímos nossos coeficientes de nosso filtro para que cada ponto seja igualmente ponderado e Contribui 1 24 para a média total Isso nos dá a temperatura média em cada período de 24 horas. Retardo do Filtro. Note que a saída filtrada é adiada por cerca de doze horas Isto é devido ao fato de que a nossa Filtro de média móvel tem um delay. Any filtro simétrico de comprimento N terá um atraso de N-1 2 amostras Podemos conta para este atraso manual. Extracting Diferenças Média. Alternativamente, também podemos usar o filtro de média móvel para obter uma melhor estimativa De como a hora do dia afeta a temperatura total Para fazer isso, primeiro, subtraia os dados suavizados das medições de temperatura por hora Então, segmente os dados diferenciados em dias e tome a média durante todos os 31 dias no mês. Extraindo Peak Envelope. Sometimes Também gostaríamos de ter uma estimativa suavemente variável de como os altos e baixos do nosso sinal de temperatura mudar diariamente Para fazer isso, podemos usar a função envelope para conectar altos e baixos extremos detectados em um subconjunto do período de 24 horas Neste exemplo, Nós asseguramos que haja pelo menos 16 horas entre cada extrema alta e extrema baixa Também podemos ter uma noção de como os altos e baixos estão tendendo tomando a média entre os dois extremos. Filtros de idade. Outros tipos de filtros de média móvel não pesam cada amostra ingualmente. Outro filtro comum segue a expansão binomial de Este tipo de filtro aproxima uma curva normal para valores grandes de n É útil para filtrar para fora o ruído de alta freqüência para n pequeno Encontrar os coeficientes para o filtro binomial, convolve-se consigo mesmo e, em seguida, converte iterativamente a saída com um número prescrito de vezes. Neste exemplo, use cinco iterações totais. Outro filtro um pouco semelhante ao filtro de expansão gaussiano é o filtro de média móvel exponencial. Filtro de média móvel ponderada é fácil de construir e não requer um tamanho de janela grande. Você ajustar um filtro de média móvel exponencialmente ponderada por um parâmetro alfa entre zero e um Um valor mais alto de alfa terá menos suavização. Zoom em sobre as leituras para um Dia. Selecione o seu país. Movir Filtro de filtragem média MA. Loading O filtro de média móvel é um simples Low Pass FIR Finite Impulse Response fil Ter comumente usado para suavizar uma matriz de sinal de dados amostrados Ele toma M amostras de entrada de cada vez e pegue a média dessas M-amostras e produz um único ponto de saída É um muito simples LPF Low Pass Filter estrutura que vem a calhar para os cientistas E engenheiros para filtrar o componente ruidoso não desejado dos dados pretendidos. À medida que o comprimento do filtro aumenta o parâmetro M, a suavidade da saída aumenta, enquanto que as transições nítidas nos dados são tornadas cada vez mais bruscas Isto implica que este filtro tem excelente resposta no domínio do tempo, O filtro de MA executa três funções importantes.1 Demora M pontos de entrada, calcula a média desses pontos M e produz um único ponto de saída 2 Devido aos cálculos de cálculo envolvidos, o filtro introduz uma quantidade definida de atraso Filtro age como um filtro de baixa passagem com resposta de domínio de freqüência pobres e uma resposta de bom tempo domínio. Matlab Code. Following código matlab simula o respo de domínio de tempo Nse de um filtro M-point Moving Average e também plots a resposta de freqüência para vários comprimentos de filtro. Time Domain Response. Input to MA filtro.3-point MA filtro output. Input to Moving médio filter. Response de 3 pontos Filtro média móvel. Saída de filtro de MA de 51 pontos. Saída de filtro de MA de 101 pontos. Resposta de filtro de média móvel de 51 pontos. Resposta de filtro de média de 101 pontos Filtro de filtro MA de 501 pontos. Resposta de 501 pontos Filtro médio móvel. No primeiro Temos a entrada que está entrando no filtro de média móvel A entrada é barulhenta e nosso objetivo é reduzir o ruído A próxima figura é a resposta de saída de um filtro de média móvel de 3 pontos Pode-se deduzir a partir da figura que o O filtro de média móvel de 3 pontos não tem feito muito na filtragem do ruído. Nós aumentamos os toques do filtro para 51 pontos e podemos ver que o ruído na saída reduziu muito, o que é mostrado na próxima figura. Filtros médios de vários comprimentos. As derivações ainda mais para 101 e 501 e podemos observar que mesmo que o ruído é quase zero, as transições são atenuadas drasticamente observar a inclinação em ambos os lados do sinal e compará-los com a transição de parede de tijolo ideal em nossa entrada. Frequency Response. A partir da resposta de freqüência pode-se afirmar que o roll-off é muito lento ea atenuação de banda de parada não é bom Dada esta atenuação de banda de parada, claramente, o filtro de média móvel não pode separar uma banda de freqüências de outro Como sabemos Que um bom desempenho no domínio do tempo resulta em fraco desempenho no domínio da freqüência, e vice-versa Em suma, a média móvel é um filtro de suavização excepcionalmente bom a ação no domínio do tempo, mas um filtro low-pass excepcionalmente ruim a ação em O domínio de freqüência. Livros Externos. Recomendado Books. Primary Sidebar.