什么是滑動均值濾波
滑動平均濾波就是把連續(xù)取得的N個采樣值看成一個隊列,隊列的長度固定為N,每次采樣得到一個新數(shù)據(jù)放到隊尾,并丟掉原來隊首的一次數(shù)據(jù),把隊列中的N個數(shù)據(jù)進行平均運算,就可以獲得新的濾波結(jié)果。
具體的matlab代碼
clear
clc
load boxinfo.mat %載入音頻數(shù)據(jù)
T = data;
figure(1)
plot(T,'-*')
title('原始數(shù)據(jù)')
hold on;
%%
%滑動平滑濾波
L = length(T);
N=10; % 窗口大下
k = 0;
m =0 ;
for i = 1:L
m = m+1;
if i+N-1 > L
break
else
for j = i:N+i-1
k = k+1;
W(k) = T(j) ;
end
T1(m) = mean(W);
k = 0;
end
end
plot(T1,'r-o')
grid
legend('原始數(shù)據(jù)','濾波之后')
濾波前后對比圖
簡單分析一下
經(jīng)過滑動濾波之后,波形整體變得平滑,這里我們重點關(guān)注一下x軸附近的點,可以發(fā)現(xiàn),在波形與x軸交叉的地方,波形都平穩(wěn)過度,這極大方便的我們后期進行統(tǒng)計。
窗口大小選擇
從代碼中我們可以發(fā)現(xiàn)窗口大小我們選擇的是10,如何選擇窗口大小,這里我們需要進行一些簡單的分析和測試。如果x軸附近的噪點數(shù)量(一上一下)比較多,那么窗口大小就應(yīng)該大一些,反之,小一些。但是過大又會出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象,所以可以多取幾個值,然后對比一下,選擇一個最好的即可。
不同的窗口大小對比圖
簡單分析一下
從圖中我們可以很明顯的看出,當(dāng)N=4的時候,濾波效果還不是很好,在x軸附近依然有噪點(一上一下),當(dāng)N=7的時候,已經(jīng)基本滿足我們的要求,圖形已經(jīng)可以很平穩(wěn)的過度了,但是從右邊的標(biāo)記處可以看出還是不是很平穩(wěn),所以可以繼續(xù)提高N值,當(dāng)N=10的時候,波形就完全能夠達(dá)到我們的要求,所以取10即可。
滑動平均(movingaverage):在地球物理異常圖上,選定某一尺寸的窗口,將窗口內(nèi)的所有異常值做算術(shù)平均,將平均值作為窗口中心點的異常值。按點距或線距移動窗口,重復(fù)此平均方法,直到對整幅圖完成上述過程,這種過程稱為滑動平均。
滑動平均相當(dāng)于低通濾波,在重力勘探和測井資料處理解釋中常用此方法。如果滑動窗長為n的話,滑動平均就是讓數(shù)據(jù)通過一個n點的FIR濾波器,濾波器抽頭系數(shù)都是1,這樣取滑動平均就是起到序列平滑的作用。
利用filter函數(shù)求滑動平均
Matlab有多種計算滑動平均的方法,現(xiàn)介紹基于filter函數(shù)的計算方法。設(shè)原始數(shù)據(jù)為x,平均窗口設(shè)為a(a為正整數(shù)),那么無權(quán)重滑動平均后的數(shù)據(jù)y為:windowSize =a;y=filter(ones(1,windowSize)/windowSize,1,x);上述命令實際上計算的是:y(1)=(1/a)*x(1);y(2)=(1/a)*x(2)+(1/a)*x(1);... ...y(a)=(1/a)*x(a)+(1/a)*x(a-1)+...+(1/a)*x(1);... ...y(i)=(1/a)*x(i)+(1/a)*x(i-1)+...+(1/a)*x(i-a+1);... ....可以看出,計算某一位置處的平均值時,窗口的前端位于該處。有時為了將窗口中部放在所計算的位置處,這樣上述計算方式則變?yōu)椋閿⑹龇奖闫鹨姡O(shè)a為奇數(shù)):y(1)=(1/a)*x(1)+(1/a)*x(2)+...+(1/a)*x((a+1)/2);y(2)=(1/a)*x(1)+(1/a)*x(2)+...+(1/a)*x((a+1)/2+1);... ...y((a+1)/2)=(1/a)*x(1)+(1/a)*x(2)+...+(1/a)*x((a+1)/2)+...+(1/a)*x(a);... ...y(i)=(1/a)*x(i-(a-1)/2)+(1/a)*x(i-(a-1)/2+1)+...+(1/a)*x(i)+...+(1/a)*x(i+(a-1)/2);... ...這種方式的滑動平均稱為中心滑動平均,其Matlab的計算語句為:windowSize =a;y1=filter(ones(1,a/2+1)/windowSize,1,x);y2=filter(ones(1,a/2+1)/windowSize,1,fliplr(x));y=y1+fliplr(y2)-(1/a)*x;如利用1-2-1 濾波器計算有權(quán)重的中心滑動平均,其Matlab語句為:y1=filter([0.50.25],1,x);y2=filter([0.5 0.25],1,fliplr(x));y=y1+fliplr(y2)-0.5*x;
-
matlab
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數(shù)據(jù)
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原文標(biāo)題:matlab實現(xiàn)滑動平均濾波
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