Difference between revisions of "Filtre"

From RoboWiki
Jump to: navigation, search
(Moving Average Filter)
Line 4: Line 4:
  
 
== Moving Average Filter ==
 
== Moving Average Filter ==
 +
 +
== Plávajúci priemer ==
 +
 +
% Toto je moj vlastny plavajuci priemer
 +
%
 +
% Verzia 1.0 na prvy pokus 5. 6. 2008 R.B.
 +
%
 +
 +
function y = movingaverage (x, M)
 +
 +
%  x je vstupny vektor, ktory filtrujeme
 +
%  M je rad filtra, kolko clenov priemerujeme
 +
 +
y=[zeros(1,M-1) x];    % predlzime vektor o M-1 nul na zaciatku
 +
                        % aby sa aj prva hodnota zaratala do priemeru
 +
for i=1 : length(x)
 +
  y(i) = sum( y( i : (i+M-1) ) );      % spocitavame M-tice
 +
endfor
 +
 
 +
y=y/M;                                % napokon to vydelime
 +
 +
y=y(1:length(x));                      % a vektor zasa skratime o ten
 +
                                        % pridavok, lenze na konci
 +
 +
endfunction
 +
 +
 +
[[Media:movingaverage.m|movingaverage.m]]
 +
 +
=== Príklad použitia ===
 +
 +
% Priklad na pouzivanie MA filtra:
 +
 +
SignalSinus=sin(linspace(1,6*pi,300))
 +
 
 +
 +
% Najprv sa pozrime, ako poskodi MA filter povodny harmonicky
 +
% signal pri roznych velkostiach okienka:
 +
 +
plot(SignalSinus);  hold on;
 +
plot(movingaverage(SignalSinus,5));
 +
plot(movingaverage(SignalSinus,25));
 +
plot(movingaverage(SignalSinus,100));
 +
 +
 +
% Teraz uz naozaj ideme filtrovat. Vidno, ze ak jed MA filter
 +
% normalny cisty signal mierne tlmi, tuto sa to neprejavi, pretoze
 +
% sum niektore hodnoty rozhodi aj smerom nahor, aj nadol. Takze
 +
% vyfiltrovany sinus je niekedy aj vacsi ako povodny...
 +
 +
clg;
 +
 +
noise    = 0 + 0.1 * randn(size(SignalSinus)); % \mu = 0, \sigma = 0.1
 +
 +
plot(SignalSinus+noise); hold on;
 +
plot(movingaverage(SignalSinus+noise,10),"r");
 +
plot(SignalSinus,"g");
 +
 +
 +
 +
% Teraz ideme filtrovat realne data z teplomera:
 +
 +
clg;
 +
data; % nacita vektor temperature s teplotami:
 +
 +
 +
t1 = movingaverage(temperature(:,2)',10);  % skus rozlicne M = 10, 30, 100
 +
plot(t1);
 +
hold on;
 +
plot(temperature(:,2),"g");
 +
 +
 +
[[Media:MAexample.m|MAexample.m]]
 +
[[Media:data.m|data.m]]
  
  

Revision as of 15:25, 18 June 2008


Moving Average Filter

Plávajúci priemer

% Toto je moj vlastny plavajuci priemer
% 
% Verzia 1.0 na prvy pokus 5. 6. 2008 R.B.
%

function y = movingaverage (x, M)

%  x je vstupny vektor, ktory filtrujeme
%  M je rad filtra, kolko clenov priemerujeme

y=[zeros(1,M-1) x];     % predlzime vektor o M-1 nul na zaciatku
                        % aby sa aj prva hodnota zaratala do priemeru
for i=1 : length(x)
 y(i) = sum( y( i : (i+M-1) ) );       % spocitavame M-tice
endfor
 
y=y/M;                                 % napokon to vydelime

y=y(1:length(x));                      % a vektor zasa skratime o ten 
                                       % pridavok, lenze na konci

endfunction

movingaverage.m

Príklad použitia

% Priklad na pouzivanie MA filtra:

SignalSinus=sin(linspace(1,6*pi,300))
 

% Najprv sa pozrime, ako poskodi MA filter povodny harmonicky
% signal pri roznych velkostiach okienka:

plot(SignalSinus);  hold on;
plot(movingaverage(SignalSinus,5));
plot(movingaverage(SignalSinus,25));
plot(movingaverage(SignalSinus,100));


% Teraz uz naozaj ideme filtrovat. Vidno, ze ak jed MA filter
% normalny cisty signal mierne tlmi, tuto sa to neprejavi, pretoze
% sum niektore hodnoty rozhodi aj smerom nahor, aj nadol. Takze
% vyfiltrovany sinus je niekedy aj vacsi ako povodny... 

clg;

noise    = 0 + 0.1 * randn(size(SignalSinus)); % \mu = 0, \sigma = 0.1

plot(SignalSinus+noise); hold on;
plot(movingaverage(SignalSinus+noise,10),"r");
plot(SignalSinus,"g");



% Teraz ideme filtrovat realne data z teplomera:

clg;
data; % nacita vektor temperature s teplotami:


t1 = movingaverage(temperature(:,2)',10);  % skus rozlicne M = 10, 30, 100
plot(t1);
hold on;
plot(temperature(:,2),"g");


MAexample.m data.m


MA-TimeChar.jpg


MA-FreqChar.jpg