精华内容
下载资源
问答
  • matlab一维数据滤波函数
    千次阅读
    2021-01-18 18:10:47

    Matlab常见的一维数据滤波函数

    movmean:平均值滤波
    movmedian:中值滤波

    此外,同类函数还有获取规定窗口下的标准差与方差函数
    movstd:求标准差 ;
    movvar:求方差 ;

    其函数的记忆方法为mov+相应函数的名称

    更多相关内容
  • 一维中值滤波函数,调用函数,输入滤波窗口值和初始一维滤波向量,输出滤波后的向量
  • 一维二维中值滤波均值滤波matlab编码实现
  • 一维二维信号中值滤波均值滤波matlab实现,自己编码
  • MATLAB编程实现均值滤波算法?

    千次阅读 2021-04-28 01:34:41
    MATLAB编程实现均值滤波算法?关注:69答案:2手机版解决时间 2021-01-26 22:33提问者女人不需要倾国倾城2021-01-26 07:49用MATLAB编程实现均值滤波算法? (采用3×3的窗口) 要求简洁 明了最佳答案二级知识专家闪光的...

    用MATLAB编程实现均值滤波算法?

    关注:69  答案:2  手机版

    解决时间 2021-01-26 22:33

    提问者女人不需要倾国倾城

    2021-01-26 07:49

    用MATLAB编程实现均值滤波算法? (采用3×3的窗口) 要求简洁 明了

    最佳答案

    二级知识专家闪光的男人

    2021-01-26 08:52

    1:smoothingAverageFilterMain.mclc;clear;fid = fopen('lenai.raw');temp= fread(fid, [256,256]);LenaRaw=uint8(temp');subplot(1,2,1) Imshow(LenaRaw);title('原始图像')subplot(1,2,2) Imshow(smoothingAverageFilter(LenaRaw,3));title('自制函数,使用用3*3模板,均值滤波图像')2:smoothingAverageFilter.mfunction returnData=smoothingAverageFilter(arg,arg2)[Iwidth,Ilength]=size(arg);temp=double(arg);returnData=zeros(Iwidth,Ilength);totalLength=arg2*arg2;for i=1:Iwidth-arg2+1 for j=1:Ilength-arg2+1 % temp(i,j)=average(arg(i:i+arg2,j:j+arg2)); sum=0.0; for n=1:arg2 for k=1:arg2 sum=sum+temp(i+n-1,j+k-1); end end returnData(i,j)=sum/totalLength; endendreturnData=uint8(returnData);end

    全部回答

    1楼椥揂濃

    2021-01-26 09:11

    随便写了一个方法,没优化,运行速度有点慢。对于图像范围边界,只跟图像内部点做均值。

    clear all

    clc

    a=imread('manuo1.jpg');

    a=im2double(a);

    subplot(1,2,1)

    imshow(a);

    [line,row]=size(a);

    lines=0;

    rows=0;

    linee=0;

    rowe=0;

    temp=0;

    b=[];

    for i=1:1:line

    for j=1:1:row

    lines=i-1;

    linee=i+1;

    rows=j-1;

    rowe=j+1;

    if i==1

    lines=1;

    linee=2;

    end

    if i==line

    lines=line-1;

    linee=line;

    end

    if j==1

    rows=1;

    rowe=2;

    end

    if j==row

    rows=row-1;

    rowe=row;

    end

    temp=0;

    for m=lines:1:linee

    for n=rows:1:rowe

    temp=temp+a(m,n);

    end

    end

    b(i,j)=temp/((linee-lines+1)*(rowe-rows+1));

    end

    end

    subplot(1,2,2)

    imshow(b);

    我要举报

    如以上信息为低俗、色情、不良、暴力、侵权、涉及违法等信息,可以点下面链接进行举报!

    推荐资讯

    大家都在看

    展开全文
  • 图像二统计滤波步骤如下: 1. 使用个NxN的模板取出图像中部分值。 2. 将矩阵内的元素按升序进行排序。 3. 取出排序后序列的第k个值。 4. 使用第k个值替换模板中心点像素值。 5. 移动模板,重复步骤1,...
  • Matlab滤波函数

    千次阅读 2022-03-02 09:18:17
    imfilter、fspecial函数

    1. imfilter 多维图像的 N 维滤波

    B = imfilter(A,h)
    % 使用多维滤波器 h 对多维数组 A 进行滤波。
    
    B = imfilter(A,h,options,...) 
    % 根据一个或多个指定的选项执行多维滤波。
    
    选项说明
    数值标量,X数组边界之外的输入数组值被赋予值 X。如果未指定填充选项,默认值为 0
    ‘symmetric’数组边界之外的输入数组值是通过沿数组边界对数组进行镜面反射得到。
    ‘replicate’数组边界之外的输入数组值假定为等于最近的数组边界值
    ‘circular’数组边界之外的输入数组值是通过隐式假设输入数组具有周期性来计算的。
    ‘same’输出数组与输入数组大小相同。这是未指定输出大小选项时的默认行为。
    ‘full’输出数组是完全滤波后的结果,因此比输入数组大。
    ‘corr’imfilter 使用相关性执行多维滤波,这与 filter2 执行滤波的方式相同。当未指定相关性或卷积选项时,imfilter 使用相关性。
    ‘conv’imfilter 使用卷积执行多维滤波。

    1.1 卷积滤波

    nablaN = imfilter(diff_im,hN,'conv');
    

    1.2 均值滤波

    M = 35;   %均值滤波窗口
    h = 1/(M*M) * ones(M);
    b1 = imfilter(double(I1),double(h),'circular')
    

    2. fspecial 创建预定义的二维滤波器

    h = fspecial(type) 
    % 创建具有指定 type 的二维滤波器 h。
    
    type 值说明
    ‘average’平均值滤波器
    ‘disk’圆形平均值滤波器 (pillbox)
    ‘gaussian’高斯低通滤波器。不推荐。请改用 imgaussfilt 或 imgaussfilt3。
    ‘laplacian’逼近二维拉普拉斯算子
    ‘log’高斯拉普拉斯滤波器
    ‘motion’逼近照相机的线性运动:运动模糊
    ‘prewitt’Prewitt 水平边缘强调滤波器
    ‘sobel’Sobel 水平边缘强调滤波器

    3. medfilt2 二维中位数滤波

    J = medfilt2(I)
    % 对图像 I 执行二维中位数滤波。每个输出像素包含输入图像中对应像素周围 3×3 邻域的中位数值。
    
    N = 3;    %中值滤波窗口   
    Med1 = medfilt2(I1, [N N]);
    
    • 可以去除椒盐噪声
    说明
    ‘zeros’(默认值)用 0 填充图像。
    ‘symmetric’在边界处对称延伸图像。
    ‘indexed’如果 I 的类是 double,则用 1 填充图像;否则,用 0 填充。
    展开全文
  • D digital filterSyntaxy = filter(b,a,x)y = filter(b,a,x,zi)y = filter(b,a,x,zi,dim)[y,zf] = filter(___)Descriptiony= filter(b,a,x)使用由分子和分母系数 b 和 a 定义的有理传递函数对输入数据 x 进行滤波。...

    filter

    1-D digital filter

    Syntax

    y = filter(b,a,x)

    y = filter(b,a,x,zi)

    y = filter(b,a,x,zi,dim)

    [y,zf] = filter(___)

    Description

    y = filter(b,a,x) 使用由分子和分母系数 b 和 a 定义的有理传递函数对输入数据 x 进行滤波。

    If a(1) is not equal to 1, then filter normalizes the filter coefficients by a(1). Therefore, a(1) must be nonzero.

    If x is a vector, then filter returns the filtered data as a vector of the same size as x.

    If x is a matrix, then filter acts along the first dimension and returns the filtered data for each column.

    If x is a multidimensional array, then filter acts along the first array dimension whose size does not equal 1.

    针对这条语法举个例子:

    Moving-Average Filter

    移动平均滤波器是用于平滑噪声数据的常用方法。 此示例使用过滤器函数计算沿数据向量的平均值。

    Create a 1-by-100 row vector of sinusoidal data that is corrupted by random noise.

    t = linspace(-pi,pi,100);

    rng default %initialize random number generator

    x = sin(t) + 0.25*rand(size(t));

    A moving-average filter slides a window of length windowSize along the data, computing averages of the data contained in each window. The following difference equation defines a moving-average filter of a vector

    MovingAverageFilterOfVectorDataExample_eq02.png:

    5a5dc61341558818ff7d1086fc0ecf72.png

    For a window size of 5, compute the numerator and denominator coefficients for the rational transfer function.

    对于窗口大小为5,计算有理传递函数的分子和分母系数。

    windowSize = 5;

    b = (1/windowSize)*ones(1,windowSize);

    a = 1;

    Find the moving average of the data and plot it against the original data.

    找到数据的移动平均值并根据原始数据绘制它。

    y = filter(b,a,x);

    plot(t,x)

    hold on

    plot(t,y)

    legend('Input Data','Filtered Data')

    d02ef3abbb648954145beb361f56192d.png

    y = filter(b,a,x,zi) uses initial conditions zi for the filter delays. The length of zi must equal max(length(a),length(b))-1.

    举例说明:

    Filter Data in Sections

    Use initial and final conditions for filter delays to filter data in sections, especially if memory limitations are a consideration.

    Generate a large random data sequence and split it into two segments, x1 and x2.

    x = randn(10000,1);

    x1 = x(1:5000);

    x2 = x(5001:end);

    The whole sequence, x, is the vertical concatenation of x1 and x2.

    Define the numerator and denominator coefficients for the rational transfer function,

    efad50c0712cdb7d395582db7118cbe6.png

    b = [2,3];

    a = [1,0.2];

    Filter the subsequences x1 and x2 one at a time. Output the final conditions from filtering x1 to store the internal status of the filter at the end of the first segment.

    [y1,zf] = filter(b,a,x1);

    Use the final conditions from filtering x1 as initial conditions to filter the second segment, x2.

    y2 = filter(b,a,x2,zf);

    y1 is the filtered data from x1, and y2 is the filtered data from x2. The entire filtered sequence is the vertical concatenation of y1 and y2.

    Filter the entire sequence simultaneously for comparison.

    y = filter(b,a,x);

    isequal(y,[y1;y2])

    ans = logical

    1

    y = filter(b,a,x,zi,dim) acts along dimension dim. For example, if x is a matrix, then filter(b,a,x,zi,2) returns the filtered data for each row.

    举例:

    This example filters a matrix of data with the following rational transfer function.

    78d992e21ab7a1a00f6be573ec18bb7c.png

    Create a 2-by-15 matrix of random input data.

    rng default %initialize random number generator

    x = rand(2,15);

    Define the numerator and denominator coefficients for the rational transfer function.

    b = 1;

    a = [1 -0.2];

    Apply the transfer function along the second dimension of x and return the 1-D digital filter of each row. Plot the first row of original data against the filtered data.

    y = filter(b,a,x,[],2);

    t = 0:length(x)-1; %index vector

    plot(t,x(1,:))

    hold on

    plot(t,y(1,:))

    legend('Input Data','Filtered Data')

    title('First Row')

    c6a1be44cc7d2ccb28d5d584027a7db4.png

    Plot the second row of input data against the filtered data.

    figure

    plot(t,x(2,:))

    hold on

    plot(t,y(2,:))

    legend('Input Data','Filtered Data')

    title('Second Row')

    797a6e1eea4ef479e12e69572f49b426.png

    [y,zf] = filter(___) also returns the final conditions zf of the filter delays, using any of the previous syntaxes.

    这个形式的例子同:

    y = filter(b,a,x,zi)

    Output Arguments

    y — Filtered data

    vector | matrix | multidimensional array

    Filtered data, returned as a vector, matrix, or multidimensional array of the same size as the input data, x.

    If x is of type single, then filter natively computes in single precision, and y is also of type single. Otherwise, y is returned as type double.

    Data Types:double | single

    zf — Final conditions for filter delays

    vector | matrix | multidimensional array

    Final conditions for filter delays, returned as a vector, matrix, or multidimensional array.

    If x is a vector, then zf is a column vector of length max(length(a),length(b))-1.

    If x is a matrix or multidimensional array, then zf is an array of column vectors of length max(length(a),length(b))-1, such that the number of columns in zf is equivalent to the number of columns in x. For example, consider using filter along the second dimension (dim = 2) of a 3-by-4-by-5 array x. The array zf has size [max(length(a),length(b))-1]-by-3-by-5.

    Data Types:double | single

    本文同步分享在 博客“李锐博恩”(CSDN)。

    如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。

    本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

    展开全文
  • MATLAB编写的中值滤波函数,可用于一维数据的平滑处理。
  • filter2,二数字滤波器。 用法:Y = filter( X , H )根据矩阵H中的系数,对数据矩阵X应用有限脉冲响应滤波器。 、生成fir滤波器 fs = 600000; f1 = 37.2; f2 = 37.8; wn = [f1 f2]*1000*2/fs; b_BPF = fir1...
  • matlab滤波函数

    千次阅读 2021-04-20 08:26:12
    matlab自带滤波器函数小结(图像处理) 1 线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序: I=imread(' c4.jpg '); subplot(231) imshow(I) title('原始图像') flag = isrgb(I); if flag==true I=rgb2gray(I); ...
  • 可以有效的对地震数据进行滤波提高数据的分辨率
  • 一维数据中位值平均滤波MATLAB代码 简介 中位值平均滤波法又称防脉冲干扰平均滤波法,是算术平均值滤波法和中值滤波法结合。可有效去除脉冲噪声。 MATLAB程序 程序已封装成函数,可以直接调用。 input_y为输入一维...
  • 均值滤波的原理是对图像以个区域(方形,圆形)等为模板,对该区域内的数据求平均后赋值给区域的中心这种滤波方式原理简单,但是在滤波的同时会造成图像模糊。本文将尝试对matlab中的filter2()均值函数用自定义函数...
  • 自适应中值滤波MATLAB

    2018-09-07 09:42:00
    自适应中值滤波函数
  • matlab中,图像滤波有很多中,比如平滑滤波(smooth()函数);中值滤波medfilt2()函数),这些相对简单,可以直接参考函数解释,不做详细解说 这里重点讲解一下傅里叶滤波,在matlab中,常用的为快速傅里叶...
  • 4 fdatool 参考信号处理常用matlab之16数据链信号生成 5 firpm b = firpm(n,f,a) 参见matlab使用firpm函数设计自定义响应的FIR数字滤波器 6 filter filter函数一维的数字滤波器,主要的应用语法:y = filter(b,a,...
  • MATLAB常用的滤波函数比较:均值滤波 和 中值滤波

    万次阅读 多人点赞 2019-03-14 10:11:12
    MATLAB常用的滤波函数比较:均值滤波和中值滤波 均值滤波中值滤波运行结果程序代码 均值滤波 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给个模板,...
  • matlab导向滤波函数

    2016-09-02 15:47:54
    matlab导向滤波,M文件
  • matlab实现一维信号的高斯滤波

    万次阅读 2017-11-06 08:15:25
    高斯滤波使用的是高斯函数,即我们熟悉的正态分布的概率密度函数:  f(x)=1σ2π−−√exp(−(x−μ)22σ2) 我们生成的高斯模板就是从这个公式来的。例如要生成个大小为3,标准差为1的模板,则只需要代...
  • 本文对中值滤波的作用、原理以及MATALB实现进行了完整的讲述。
  • MATLAB的卡尔曼滤波函数与实例

    万次阅读 多人点赞 2019-04-27 10:46:31
    卡尔曼滤波是很很常用的预测和估计方法,自己学习了也挺久,这里将自己写的卡尔曼滤波函数分享一下。卡尔曼滤波的讲解网上有很多,这里不对此进行叙述,只是对MATLAB中的函数做讲解。函数主体来自...
  • 【信号】用matlab实现一维信号的高斯滤波

    万次阅读 多人点赞 2016-11-07 20:57:17
    1.从正态分布说起高斯滤波使用的是高斯函数,即我们熟悉的正态分布的概率密度函数: f(x)=1σ2π−−√exp(−(x−μ)22σ2) f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} exp(- \frac{(x - \mu)^2}{2 \sigma^2}) 我们生成...
  • matlab 半径滤波

    2022-01-03 10:22:06
    对于点云中的任意个点,如果该点在某邻域范围内的近邻点少于指定个数,则将该点作为噪点删除。
  • Matlab 常用的滤波函数
  • python的中值滤波使用起来,不如matlab的方便。matlab直接能对数组进行滤波,只需要传入数据和窗宽就行。python的中值滤波函数对数组的数要求严格,打个比方你用维数为(20
  • Matlab滤波操作的相关函数

    万次阅读 2018-10-20 15:28:53
    Matlab中与滤波相关的函数:imfilter 和fspecial。imfilter完成滤波操作,fspecial用于创建一些预定义的二滤波器供imfilter调用。 imfilter函数 函数格式:g=imfilter(f, w, option1, option2,…) 参数说明: f是...
  • Matlab 滑动窗口平均滤波

    千次阅读 2020-07-17 21:12:14
    MAF 滑动窗口平均滤波 拿个撞线炸机的气压计高度来分析下。 新建气压高度变量:BaroAlt.mat 写个获取气压数据的函数: function h = GetAlt() persistent BaroAlt % BaroAlt...写滑动窗口平均滤波函数: fu
  • 最近想改进先前开发的轮廓变形技术,需要对一维数据进行平滑,以得到更加理想的平滑轮廓,联想到以前介绍加权最小二乘变形的文章,对原程序做了点儿改动进行了实验,效果还挺满意。下面给大家分享一下。 原始的...
  • C++ 实现matlab中值滤波函数medfilt2

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 7,571
精华内容 3,028
热门标签
关键字:

matlab一维数据滤波函数