Movendo médio filtro cpp

Filtro médio, ou filtro médio. Categoria Digital de sinal e processamento de imagem DSP e DIP software development. Abstract O artigo é um guia prático para filtro médio, ou entendimento do filtro média e implementação artigo contém teoria, código fonte C, instruções de programação e aplicação de amostra. 1 Introdução ao filtro médio, ou filtro médio. Filtro médio ou filtro médio é filtro de janela de classe linear, que suaviza a imagem de sinal O filtro funciona como low-pass um A idéia básica por trás do filtro é para qualquer elemento da imagem de sinal tomar uma média Através de sua vizinhança Para entender como isso é feito na prática, vamos começar com a janela idea.2 janela de filtro ou mask. Let imaginar, você deve ler uma carta eo que você vê no texto restrito por buraco em stencil especial como this. Fig 1 Primeiro stencil. So, o resultado da leitura é som t Ok, vamos ler a carta novamente, mas com a ajuda de outro stencil. Fig 2 Segundo stencil. Now o resultado da leitura t é som Vamos fazer O terceiro try. Fig 3 Terceiro stencil. Now você está lendo a letra t como sound. What acontece aqui Para dizer que, em linguagem matemática, você está fazendo uma operação de leitura sobre letra elemento t E o resultado som depende do elemento vizinhança letras ao lado T. And que stencil, que ajuda a pegar bairro elemento, é janela Sim, janela é apenas um stencil ou padrão, através do qual você está selecionando o elemento bairro um conjunto de elementos em torno do dado para ajudá-lo a tomar decisão Outro Nome para a janela de filtro é a máscara 3 em 2D. In três dimensões Pense sobre a construção E agora sobre o quarto nesse edifício O quarto é como a janela 3D, que corta algum subespaço de todo o espaço do edifício Você pode encontrar janela 3D no volume voxel Processamento de imagem. Fig 6 Janela ou máscara de tamanho 3 3 3 em 3D.3 Compreendendo filtro médio. Agora vamos ver, como tomar uma média em toda a vizinhança elemento s A fórmula é simples resumir elementos e dividir a soma pelo número de Elementos FO Por exemplo, vamos calcular uma média para o caso, ilustrada na figura 7.Fig 7 Tomando uma média. E isso é tudo Sim, temos apenas filtrado 1D sinal por filtro médio Vamos fazer retomar e escrever passo a passo Instruções para o processamento pelo filtro médio. Filtro médio, ou algoritmo médio do filtro. Coloque uma janela sobre o elemento. Tome uma soma média acima dos elementos e divida a soma pelo número dos elementos. Agora, quando nós temos o algoritmo, é hora de escrever Algum código deixe-nos vir para baixo para programming.4 1D média filtro programming. In nesta seção desenvolvemos 1D médio filtro com janela de tamanho 5 Vamos ter 1D sinal de comprimento N como entrada O primeiro passo é janela colocação que fazemos que, alterando índice Do elemento líder. Atenção, que estamos começando com o terceiro elemento e terminando com o último mas dois O problema é que não podemos começar com o primeiro elemento, porque neste caso a parte esquerda da janela de filtro está vazia Vamos discutir Abaixo, como resolver esse problema. O segundo passo é t Aking a média, ok. Now, vamos escrever o algoritmo como function. Type elemento pode ser definido como.5 Tratando bordas. Para todos os filtros de janela há algum problema que é borda tratar Se você colocar a janela sobre o primeiro último elemento, o Esquerda para a direita da janela estará vazia Para preencher a lacuna, sinal deve ser estendido Para filtro médio há boa idéia para estender sinal ou imagem simetricamente, como este. Assim, antes de passar o sinal para a nossa função de filtro médio o sinal deve ser estendido Vamos anotar o wrapper, que faz todas as preparações. Como você pode ver, o nosso código leva em conta alguns problemas práticos Primeiro de tudo, verificamos os nossos parâmetros de entrada de sinal não deve ser NULL, eo comprimento do sinal deve ser positivo. Caso N 1 Este caso é especial, porque para construir a extensão precisamos de pelo menos dois elementos Para o sinal de 1 comprimento do elemento o resultado é o próprio sinal Bem, preste atenção, nosso filtro médio funciona no local, se o resultado do parâmetro de saída é NULL. Now Vamos alocar memória para extensão de sinal. E verificar a alocação de memória. Estou codificando algo no momento em que eu estou tendo um monte de valores ao longo do tempo de uma bússola de hardware Esta bússola é muito precisa e atualiza com muita freqüência, com o resultado de que se Jiggles ligeiramente, eu acabar com o valor estranho que s inconsistente descontroladamente com seus vizinhos Eu quero suavizar esses valores out. Having feito alguma leitura ao redor, parece que o que eu quero é um filtro passa-alta, um filtro passa-baixa Ou uma média móvel Eu posso começar com, basta manter um histórico dos últimos 5 valores ou o que quer que seja, e usar a média dos valores a jusante no meu código onde eu estava uma vez usando o valor mais recente. Isso deve, eu Acho que, suavizar os jiggles muito bem, mas parece-me que é provavelmente bastante ineficiente, e este é provavelmente um daqueles Problemas Conhecidos aos Programadores Adequados para que há uma solução de Matemática Inteligente realmente bacana. Eu sou, no entanto, um daqueles terrível Programador autodidacta S sem um pedaço de educação formal em qualquer coisa mesmo vagamente relacionado a CompSci ou Matemática Leitura em torno de um pouco sugere que este pode ser um filtro de alta ou baixa passagem, mas eu não posso encontrar qualquer coisa que explica em termos compreensíveis para um hack como eu o que O efeito desses algoritmos seria sobre uma matriz de valores, muito menos como a matemática funciona A resposta dada aqui, por exemplo, tecnicamente responde a minha pergunta, mas apenas em termos compreensíveis para aqueles que provavelmente já sabem como resolver o problema. Seria uma pessoa muito bonita e inteligente, de fato, quem poderia explicar o tipo de problema que é, e como as soluções funcionam, em termos compreensíveis para um graduado Arts. Perguntou setembro 21 10 em 13 01.Se a sua média móvel tem que ser longo em A fim de conseguir a suavização necessária, e você realmente não precisa de qualquer forma especial de kernel, então você está melhor se você usar uma média móvel exponencial decadência. Onde você escolher minúsculo para ser uma constante adequada, por exemplo, se você escolher minúsculo 1- 1 N, ele terá a mesma quantidade de média que uma janela de tamanho N, mas distribuído de forma diferente sobre pontos mais antigos. De qualquer forma, uma vez que o próximo valor da média móvel depende apenas da anterior e seus dados, você don t Tem que manter uma fila ou qualquer coisa E você pode pensar nisso como fazendo algo como, Bem, eu tenho um novo ponto, mas eu realmente não confio, então eu vou manter 80 da minha velha estimativa da medição, E só confiar neste novo ponto de dados 20 Isso é praticamente o mesmo que dizer, Bem, eu só confiar neste novo ponto 20, e eu vou usar outros 4 pontos que eu confio na mesma quantidade, exceto que em vez de tomar explicitamente os outros 4 Pontos, você está assumindo que a média que você fez na última vez foi sensato para que você possa usar o seu trabalho anterior. Respondido 21 de setembro 10 às 14 27.Hey, eu sei que isso é de 5 anos de atraso, mas obrigado por uma resposta incrível que eu estou trabalhando Um jogo onde o som muda com base na sua velocidade, mas devido à execução do jogo em um computador lento, a velocidade seria Flutuando muito, o que era bom para a direção, mas super irritante em termos de som Esta foi uma solução muito simples e barata para algo que eu pensei que seria um problema muito complexo Adam Mar 16 15 20 20.Se você está tentando remover o ocasional Um filtro passa-baixo é a melhor das três opções que você identificou. Os filtros passa-baixa permitem mudanças de baixa velocidade, como as causadas pela rotação de uma bússola à mão, ao mesmo tempo em que rejeitam mudanças de alta velocidade, como aquelas Causada por colisões na estrada, por exemplo. Uma média móvel provavelmente não será suficiente, uma vez que os efeitos de um único blip em seus dados afetarão vários valores subseqüentes, dependendo do tamanho de sua janela de média móvel. Se os valores ímpares forem Facilmente detectado, você pode até ser melhor com um algoritmo de remoção de glitch que completamente ignora them. Here é um gráfico de guick para ilustrar. O primeiro gráfico é o sinal de entrada, com uma falha desagradável O segundo gráfico mostra o efeito de um 10- Amostra em movimento Média O gráfico final é uma combinação da média de 10 amostras eo algoritmo de detecção de falhas simples mostrado acima Quando a falha é detectada, a média de 10 amostras é usada em vez do valor real. , E pontos de bônus para o gráfico Henry Cooke 22 de setembro 10 em 0 50.Wow Seldomly viu uma resposta tão agradável Muis Jun 4 13 em 9 14. A média móvel é um filtro de baixa passagem nomen Oct 21 13 at 19 36.Try a running Streaming mediana em vez de kert 25 de abril de 22 em 22 09.Moving média eu posso começar para baixo com mas me parece que é provavelmente bastante inefficient. There s realmente nenhuma razão uma média móvel deve ser ineficiente Você manter o número de pontos de dados que você quer em Algum buffer novo como uma fila circular Em cada ponto de dados novo, você estala o valor o mais velho e subtrai-lo de uma soma, e empurra o mais novo e adiciona-o à soma Assim cada ponto de dados novo realmente só implica um empurrão de PNF, uma adição e um Subtração Sua média móvel é sempre esta soma móvel dividida por O número de valores em seu buffer. It fica um pouco mais complicado se você estiver recebendo dados simultaneamente a partir de vários segmentos, mas desde que seus dados vem de um dispositivo de hardware que parece altamente duvidoso para mim. Oh e também terrível autodidata programadores unir. A média móvel parecia ineficiente para mim, porque você tem que armazenar um buffer de valores - melhor apenas fazer algumas Matemática inteligente com o seu valor de entrada e valor de trabalho atual Eu acho que é como a média móvel exponencial funciona Uma otimização que eu vi para este tipo de A média móvel envolve o uso de uma fila de comprimento fixo um ponteiro para onde você está nessa fila, e apenas envolver o ponteiro ao redor com ou um Voila Nenhum impulso caro empurrar para os amadores, irmão Henry Cooke 22 Set 10 em 0 54. Henry Para uma média móvel direta você precisa do buffer simplesmente para que você saiba o valor obtém estourou quando o próximo valor é empurrado Dito isto, a fila de comprimento fixo um ponteiro que você está descrevendo é exatamente o que eu quis dizer por circular Fila É por isso que eu estava dizendo que não é ineficiente O que você acha que eu quis dizer E se sua resposta é uma matriz que muda seus valores de volta em cada remoção indexada como std vetor em C bem, então, eu estou tão machucado nem mesmo Quero falar com você mais Dan Tao Sep 22 10 em 1 58. Henry Eu não sei sobre AS3, mas um programador Java tem coleções como CircularQueue em sua disposição Eu não sou um desenvolvedor Java, então eu tenho certeza que há melhores exemplos Lá fora, que é apenas o que eu encontrei a partir de uma pesquisa rápida do Google, que implementa precisamente a funcionalidade estamos falando sobre Eu estou bastante confiante a maioria das linguagens de médio e baixo nível com bibliotecas padrão têm algo semelhante, por exemplo, lá s Queue T Anyway , Eu era a filosofia mim mesmo, assim que tudo é perdoado Dan Tao Sep 22 10 em 12 44.An exponencialmente decadente média móvel pode ser calculado manualmente com apenas a tendência se você usar os valores apropriados Veja para uma idéia sobre como fazer isso rapidamente com Uma caneta e papel se você estiver procurando Exponencialmente suavizada média móvel com 10 suavização Mas desde que você tem um computador, você provavelmente quer fazer deslocamento binário ao contrário de deslocamento decimal. Desta forma, tudo que você precisa é uma variável para o seu valor atual e um para a média A próxima média pode Em seguida, ser calculado a partir dessa resposta. 39. Existe uma técnica chamada de porta de intervalo que funciona bem com amostras espúrias de baixa ocorrência, assumindo o uso de uma das técnicas de filtro mencionadas acima, média móvel, exponencial, quando tiver suficiente História uma Constante de Tempo você pode testar a amostra de dados nova, de entrada para a razoabilidade, antes que seja adicionada à computação. Algum conhecimento da taxa de mudança razoável máxima do sinal é requerido a amostra crua é comparada à mais recente suavizada Valor, e se o valor absoluto dessa diferença for maior do que o intervalo permitido, essa amostra é descartada ou substituída por alguma heurística, por exemplo, uma previsão baseada no diferencial de Valor de previsão de tendência de dupla exponencial suavização. resposta Apr 30 16 at 6 56.É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de samples. I ve descobri que eu posso otimizar um pouco, escolhendo um tamanho de janela Que sa poder de dois para permitir bit-deslocamento em vez de dividir, mas não precisando de um buffer seria bom Existe uma maneira de expressar uma nova média móvel resultado apenas como uma função do antigo resultado e da nova amostra. Define um exemplo Média móvel, através de uma janela de 4 amostras para ser. Add nova amostra eA média móvel pode ser implementada recursivamente, mas para um cálculo exato da média móvel você tem que lembrar a mais antiga amostra de entrada na soma ou seja, o a no seu exemplo Para Um comprimento N média móvel você compute. where yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada Eq 1 pode ser escrito recursivamente as. So você sempre precisa lembrar a amostra x nN, a fim de calcular 2.As apontado por Conrad Turner , Você pode usar um exponencial infinitamente longo Mas isso não é uma média móvel não-ponderada padrão, mas uma média móvel exponencialmente ponderada, onde as amostras mais adiante no passado obtêm um peso menor, mas a Pelo menos na teoria você nunca esquece nada os pesos apenas ficam menores e menores para amostras longe no passado. Eu implementei uma média móvel sem memória item individual para um programa de rastreamento GPS que eu escrevi. Começo com 1 amostra e divida por 1 para obter o Corrente avg. I em seguida, adicionar outra amostra e dividir por 2 para o atual avg. This continua até chegar ao comprimento da média. Cada vez depois, eu adiciono na nova amostra, obter a média e remover essa média da Eu não sou um matemático, mas isso parecia ser uma boa maneira de fazê-lo eu imaginei que iria transformar o estômago de um cara de matemática real, mas ele se mostra é uma das formas aceitas de fazê-lo E funciona bem Basta lembrar Que quanto maior o seu le Ngth o mais lento está seguindo o que você quer seguir Isso não pode importar a maioria do tempo mas ao seguir satélites, se você for lento, a fuga poderia ser distante da posição real e olhará mau Você poderia ter uma abertura entre o Sat e os pontos de arrasto eu escolhi um comprimento de 15 atualizado 6 vezes por minuto para obter suavização adequada e não ficar muito longe da posição real sentado com a trilha alisada dots. answered 16 de novembro de 16 às 23 03.initialize total 0, contagem 0 Cada vez que vê um valor novo. Então um scanf da entrada, um adiciona o newValue total, uma contagem do incremento, uma contagem média total da divisão. Esta seria uma média movente sobre todas as entradas. Para calcular a média sobre somente as 4 entradas passadas, 4 variáveis ​​de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga, então calculando a nova média móvel como soma das 4 variáveis ​​de entrada, dividida pela 4 direita 2 seria bom se todas as entradas fossem positivas para fazer o cálculo médio. Às 16h Na vontade calcularão realmente a média total e NÃO a média móvel Como a contagem começa mais grande o impacto de toda a amostra nova do entrada torna-se desvanecer-se pequeno Hilmar 3 de fevereiro 15 em 13 53. Sua resposta.2017 Stack Exchange, Inc.