Wednesday 28 December 2016

Moviendo El Archivo M Promedio


Promedio móvil La función resultmovingmean (data, window, dim, option) calcula un promedio móvil centrado de los datos de la matriz de datos usando un tamaño de ventana especificado en la ventana en dim dimension, utilizando el algoritmo especificado en option. Dim y la opción son las entradas opcionales y por defecto a 1. Dim y la opción de entradas opcionales se pueden omitir por completo o se puede reemplazar con a. Por ejemplo movingmean (data, window) dará los mismos resultados que movingmean (data, window, 1,1) o movingmean (data, window ,, 1). El tamaño y la dimensión de la matriz de datos de entrada sólo están limitados por el tamaño máximo de la matriz para la plataforma. La ventana debe ser un entero y debe ser impar. Si la ventana es uniforme entonces se redondea abajo al siguiente número impar más bajo. La función calcula el promedio móvil que incorpora un punto central y (ventana-1) / 2 elementos antes y después en la dimensión especificada. En los bordes de la matriz se reduce el número de elementos antes o después de modo que el tamaño real de la ventana sea menor que la ventana especificada. La función se divide en dos partes, un algoritmo 1d-2d y un algoritmo 3D. Esto se hizo para optimizar la velocidad de la solución, especialmente en matrices más pequeñas (es decir, 1000 x 1). Además, se proporcionan varios algoritmos diferentes para el problema 1d-2d y 3d, ya que en ciertos casos el algoritmo por defecto no es el más rápido. Esto ocurre típicamente cuando la matriz es muy ancha (es decir 100 x 100000 o 10 x 1000 x 1000) y el promedio móvil se calcula en la dimensión más corta. El tamaño en el que el algoritmo predeterminado es más lento dependerá de la computadora. MATLAB 7.8 (R2009a) Etiquetas para este archivo Por favor, inicie sesión para etiquetar archivos. Inicia sesión para añadir un comentario o calificación. Comentarios y Calificaciones (8) La función se ocupa de los extremos cortando la parte trasera o delantera de la ventana y pasando a una media móvil principal o descendente en lugar de una media centrada. Para ir con el ejemplo que dio en su comentario si el tamaño de la ventana es 3 entonces en un centro de 1 la media de la función de datos de los puntos 1 y 2 en un centro de 2 puntos 1, 2 y 3 se promedian en un centro de 9 Los puntos 8, 9 y 10 se promedian y en un centro de 10 (se supone que el vector tiene 10 entradas) los puntos 9 y 10 se promedian. Cómo se mueve con los extremos Se empieza con un tamaño de ventana que abarca sólo el punto 1 en 1, luego 3 puntos en el punto 2, luego aumentando en el tamaño de la ventana hasta que el tamaño de la ventana sea el especificado en la entrada de la función Gracias. Bonito y simple. Gracias. Buen trabajo Muy útil como dijo Stephan Wolf. Justo lo que estaba buscando. Media móvil centrada que es capaz de trabajar en una trama en todo el ancho, sin tener que buscar el tamaño de ventana del filtro y mover el principio. Gran MathWorks Acelerar el ritmo de la ingeniería y la ciencia MathWorks es el desarrollador líder de software de computación matemática para ingenieros y científicos. Documentación tsmovavg salida tsmovavg (tsobj, s, lag) devuelve el promedio móvil simple para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. Lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual al calcular la media móvil. La salida tsmovavg (vector, s, lag, dim) devuelve el promedio móvil simple para un vector. Lag indica el número de puntos de datos anteriores utilizados con el punto de datos actual al calcular la media móvil. La salida tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) devuelve la media móvil ponderada exponencial para la serie de tiempo financiero, tsobj. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, en la que timeperiod especifica el período de tiempo. Las medias móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. Por ejemplo, una media móvil exponencial de 10 periodos pesa el precio más reciente en 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (WINDOWSIZE 1). La salida tsmovavg (vector, e, timeperiod, dim) devuelve la media móvil ponderada exponencial para un vector. La media móvil exponencial es una media móvil ponderada, en la que timeperiod especifica el período de tiempo. Las medias móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. Por ejemplo, una media móvil exponencial de 10 periodos pesa el precio más reciente en 18.18. (2 / (periodo de tiempo 1)). La salida tsmovavg (tsobj, t, numperiod) devuelve la media móvil triangular para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. La media móvil triangular dobla los datos. Tsmovavg calcula la primera media móvil simple con el ancho de la ventana de ceil (numperíodo 1) / 2. Luego calcula un segundo promedio móvil simple en el primer promedio móvil con el mismo tamaño de ventana. La salida tsmovavg (vector, t, numperiod, dim) devuelve el promedio móvil triangular de un vector. La media móvil triangular dobla los datos. Tsmovavg calcula la primera media móvil simple con el ancho de la ventana de ceil (numperíodo 1) / 2. Luego calcula un segundo promedio móvil simple en el primer promedio móvil con el mismo tamaño de ventana. La salida tsmovavg (tsobj, w, weights) devuelve la media móvil ponderada para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. Suministrando pesos para cada elemento en la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso mayores para precios más recientes y factores más pequeños para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. La salida tsmovavg (vector, w, pesos, dim) devuelve la media móvil ponderada del vector suministrando pesos para cada elemento de la ventana en movimiento. La longitud del vector de peso determina el tamaño de la ventana. Si se utilizan factores de peso mayores para precios más recientes y factores más pequeños para los precios anteriores, la tendencia es más sensible a los cambios recientes. La salida tsmovavg (tsobj, m, numperiod) devuelve la media móvil modificada para el objeto de serie temporal financiera, tsobj. La media móvil modificada es similar a la media móvil simple. Considere el argumento numperiod como el desfase de la media móvil simple. La primera media móvil modificada se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. La salida tsmovavg (vector, m, numperiod, dim) devuelve la media móvil modificada para el vector. La media móvil modificada es similar a la media móvil simple. Considere el argumento numperiod como el desfase de la media móvil simple. La primera media móvil modificada se calcula como una media móvil simple. Los valores subsiguientes se calculan sumando el nuevo precio y restando el último promedio de la suma resultante. Dim 8212 dimensión para operar a lo largo de entero positivo con valor 1 o 2 Dimensión para operar a lo largo, especificado como un entero positivo con un valor de 1 o 2. dim es un argumento de entrada opcional, y si no se incluye como una entrada, el valor predeterminado Se asume el valor 2. El valor predeterminado de dim 2 indica una matriz orientada a filas, donde cada fila es una variable y cada columna es una observación. Si dim 1. se supone que la entrada es un vector de columna o una matriz orientada a columnas, donde cada columna es una variable y cada fila una observación. E 8212 Indicador para el vector de caracteres de media móvil exponencial El promedio móvil exponencial es una media móvil ponderada, en la que el tiempo es el período de tiempo de la media móvil exponencial. Las medias móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. Por ejemplo, una media móvil exponencial de 10 periodos pesa el precio más reciente en 18.18. Porcentaje exponencial 2 / (TIMEPER 1) o 2 / (WINDOWSIZE 1) período de tiempo 8212 Duración del período de tiempo entero no negativo Seleccione su paísEste tutorial explica cómo utilizar MATLAB para el procesamiento de imágenes. Se asume una cierta familiaridad con MATLAB (usted debe saber utilizar matrices y escribir un M-archivo). Es útil tener la Caja de herramientas de procesamiento de imágenes de MATLAB, pero afortunadamente, no se necesitan cajas de herramientas para la mayoría de las operaciones. Los comandos que requieren el cuadro de herramientas de imagen se indican con Image Toolbox. Representación de imágenes Hay cinco tipos de imágenes en MATLAB. Escala de grises Una imagen de escala de grises M píxeles de altura y N píxeles de ancho se representa como una matriz de doble tipo de datos de tamaño M N. Los valores de los elementos (por ejemplo, MyImage (m, n)) indican las intensidades de escala de grises de los píxeles en 0,1 con 0 negro y 1 blanco. Truecolor RGB. Una imagen truecolor rojo-verde-azul (RGB) se representa como una matriz doble M N 3 tridimensional. Cada pixel tiene componentes rojos, verdes y azules a lo largo de la tercera dimensión con valores en 0,1, por ejemplo, los componentes de color de píxel (m, n) son MyImage (m, n, 1) rojo, MyImage (m, n, 2) verde, MyImage (m, n, 3) blue. Indexed. Las imágenes indexadas (paletadas) se representan con una matriz de índice de tamaño M N y una matriz de mapa de color de tamaño K 3. El mapa de color contiene todos los colores utilizados en la imagen y la matriz de índice representa los píxeles haciendo referencia a los colores del mapa de colores. Por ejemplo, si el color 22 es magenta MyColormap (22, :) 1,0,1. Entonces MyImage (m, n) 22 es un pixel de color magenta. Una imagen binaria está representada por una matriz lógica M N donde los valores de píxel son 1 (verdadero) o 0 (falso).uint8. Este tipo utiliza menos memoria y algunas operaciones calculan más rápido que con tipos dobles. Por simplicidad, este tutorial no discute más uint8. La escala de grises suele ser el formato preferido para el procesamiento de imágenes. En los casos que requieren color, una imagen en color RGB puede ser descompuesta y manejada como tres imágenes en escala de grises separadas. Las imágenes indexadas deben convertirse a escala de grises o RGB para la mayoría de las operaciones. A continuación se presentan algunas manipulaciones y conversiones comunes. Algunos comandos requieren el cuadro de herramientas de imagen y se indican con cuadro de herramientas de imagen. Lectura y escritura de archivos de imagen MATLAB puede leer y escribir imágenes con los comandos imread e imwrite. Aunque un número razonable de formatos de archivo son compatibles, algunos no lo son. Utilice imformats para ver lo que su instalación apoya: Al leer imágenes, un problema lamentable es que imread devuelve los datos de la imagen en el tipo de datos uint8, que debe ser convertido en doble y reescalado antes de su uso. Así que en lugar de llamar a imread directamente, utilizo la siguiente función M-file para leer y convertir imágenes: Haga clic con el botón derecho del ratón y guarde getimage. m para usar esta función M. Si image baboon. png está en el directorio actual (o en algún lugar de la ruta de búsqueda de MATLAB), puede leerlo con MyImage getimage (baboon. png). También puede utilizar rutas parciales, por ejemplo si la imagen está en lt directorio actual gt / images / con getimage (images / baboon. png). Para escribir una imagen en escala de grises o RGB, utilice Tenga cuidado de que MyImage sea una matriz doble con elementos en 0,1if incorrectamente escalado, el archivo guardado probablemente estará en blanco. Al escribir archivos de imagen, recomiendo usar el formato de archivo PNG. Este formato es una opción confiable ya que es sin pérdidas, soporta truecolor RGB, y comprime bastante bien. Utilice otros formatos con precaución. Operaciones básicas A continuación se muestran algunas operaciones básicas en una imagen de escala de grises u. Los comandos que requieren el cuadro de herramientas de imagen se indican con Image Toolbox. (Nota: Para cualquier array, la sintaxis u (:) significa desenrollar u en un vector de columna, por ejemplo, si u 1,50,2. Entonces u (:) es 1052). Por ejemplo, la potencia de la señal de imagen se utiliza en Informando la relación señal-ruido (SNR) y la relación pico de señal a ruido (PSNR). Dado imagen limpia uclean y la imagen contaminada por el ruido u, Tenga cuidado con la norma. El comportamiento es norma (v) en el vector v calcula sqrt (suma (v.2)). Pero la norma (A) de la matriz A calcula la norma de la matriz L 2 inducida, por lo que la norma (A) no es ciertamente sqrt (suma (A (:) .2)). Sin embargo, es un error fácil usar la norma (A) donde debería haber sido la norma (A (:)). Filtros lineales El filtrado lineal es la técnica fundamental del procesamiento de señales. Para introducir brevemente, un filtro lineal es una operación donde en cada píxel x m, n de una imagen, se evalúa una función lineal sobre el píxel y sus vecinos para calcular un nuevo valor de píxel y m, n. Un filtro lineal en dos dimensiones tiene la forma general donde x es la entrada, y es la salida, yh es la respuesta del impulso del filtro. Las diferentes opciones de h conducen a filtros que suavizan, agudizan y detectan bordes, por nombrar algunas aplicaciones. El lado derecho de la ecuación anterior se denomina concisamente como hx y se denomina convolución de h y x. Filtrado de dominio espacial El filtrado lineal bidimensional se implementa en MATLAB con conv2. Lamentablemente, conv2 sólo puede manejar el filtrado cerca de los límites de la imagen por cero-relleno, lo que significa que los resultados de filtrado son por lo general inadecuado para los píxeles cerca del límite. Para evitar esto, podemos rellenar la imagen de entrada y utilizar la opción válida al llamar a conv2. La siguiente función M lo hace. Haga clic con el botón derecho del ratón y guarde conv2padded. m para usar esta función M. He aquí algunos ejemplos: Se dice que un filtro 2D h es separable si puede expresarse como el producto externo de dos filtros 1D h1 y h2. Es decir, h h1 (:) h2 (:). Es más rápido pasar h1 y h2 que h. Como se hace arriba para la ventana de media móvil y el filtro gaussiano. De hecho, los filtros de Sobel hx e hy son también separablesque son h1 y h2 Filtrado de dominio de Fourier El filtrado de dominio espacial con conv2 es fácilmente una operación computacionalmente costosa. Para un filtro K K en una imagen M N, conv2 cuesta O (MNK 2) adiciones y multiplicaciones, o O (N 4) suponiendo M N K. Para filtros grandes, el filtrado en el dominio de Fourier es más rápido ya que el coste computacional se reduce a O (N 2 log N). Usando la propiedad de convolución-multiplicación de la transformada de Fourier, la circunvolución es calculada equivalente por el resultado es equivalente a conv2padded (x, h) excepto cerca del límite, donde el cálculo anterior usa la extensión periódica del límite. El filtrado basado en Fourier también puede realizarse con una extensión de contorno simétrica, reflejando la entrada en cada dirección: (Nota: Un método aún más eficiente es el filtro de superposición de FFT-add. La herramienta de procesamiento de señales implementa la superposición FFT-add en una dimensión en fftfilt .) Filtros no lineales Un filtro no lineal es una operación en la que cada pixel filtrado ym, n es una función no lineal de xm, n y sus vecinos. Aquí discutimos brevemente algunos tipos de filtros no lineales. Filtros de estadística de pedido Si tiene el cuadro de herramientas de imagen, los filtros de estadística de pedido se pueden realizar con ordfilt2 y medfilt2. Un filtro de estadística de orden ordena los valores de píxeles sobre un vecindario y selecciona el k mayor valor. Los filtros min, max y mediano son casos especiales. Filtros morfológicos Si tiene la Caja de herramientas de imagen, bwmorph implementa diversas operaciones morfológicas en imágenes binarias, como erosión, dilatación, apertura, cierre y esqueleto. También hay comandos disponibles para la morfología en imágenes en escala de grises: imerode. Imidato e imtofato. entre otros. Construya su propio filtro Ocasionalmente queremos usar un nuevo filtro que MATLAB no tiene. El siguiente código es una plantilla para implementar filtros. (Nota: Una afirmación errónea frecuente es que los bucles en MATLAB son lentos y deben ser evitados Esto era una vez verdad, en MATLAB 5 y anteriores, pero los bucles en versiones modernas son razonablemente rápidos). Por ejemplo, Ignora los valores más bajos de d / 2 y d / 2 más altos en la ventana, y promedia los valores restantes (2 r 1) 2 d. El filtro es un equilibrio entre un filtro mediano y un filtro medio. El filtro de media recortada alfa puede implementarse en la plantilla como otro ejemplo, el filtro bilateral es

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