Moving Gjennomsnittet 2d

Jeg har en matrise hvor diskrete sinewaveverdier registreres og lagres Jeg vil finne maks og min av bølgeformen Siden sinusbølgebildene registreres spenninger ved hjelp av en DAQ, vil det være litt støy, så jeg vil gjøre et veid gjennomsnitt. Forutsatt at det inneholder mine sinewaveverdier, her er koden min så langt. Mit problem synes å være i det andre for sløyfe, hvor avhengig av min gjennomsnittlige vindustørrelse filtre, vil jeg oppsummere verdiene i vinduet for å ta gjennomsnittet av dem jeg mottar en Feil å si. Jeg er en EE med svært lite erfaring med programmering, slik at noen hjelp vil bli verdsatt. Skrevet 29. mai kl 13 på 18 09. Paul, takk for anbefalingen Det skal imidlertid bemerkes at selv om xy ikke produserer en feil , vil det ikke gi det forventede resultatet i OP s-koden. Enten OP vil trenge å bruke korreksjonen din, men med yx filtre og ta ut av løkken eller summen skal fjernes, med xy indekseringen igjen på plass tom10 30. mai 13 klokken 17 18. tom10, jeg er sikker på at du har rett min answ Det var for det meste av noe intuisjon om hva problemet mest sannsynlig var, jeg er ikke kunnskapsrik om problemdomenet for å vite nøyaktigheten av den faktiske algoritmen. Derfor henviste jeg OP til ditt svar. Paul Woolcock 30. mai kl. 13 kl. 17 22. Den andre svarer riktig på feilen din, men denne typen problem ringer virkelig ut for å bruke numpy Numpy vil kjøre raskere, være mer minneeffektiv og mer uttrykksdyktig og praktisk for denne typen problem Her er et eksempel. Hvis du ikke vil å bruke numpy, bør det også bemerkes at det er en logisk feil i programmet ditt som resulterer i TypeError Problemet er det i linjen. Du bruker summen i løkken der du også beregner summen. Så du må også bruke summen uten løkken, eller loop gjennom arrayet og legge opp alle elementene, men ikke begge, og det gjør begge, dvs. å bruke summen til det indekserte arrayelementet, som fører til feilen i utgangspunktet Det er her to løsninger. Konkurrert onsdag, 0 8. oktober 2008 20 04 Sist oppdatert torsdag 14. mars 2013 01 29 Skrevet av Batuhan Osmanoglu Hits 41542.Moving Average I Matlab. Ofte finner jeg meg selv i behov av å beregne dataene jeg må redusere støyen litt jeg skrev noen funksjoner å gjøre akkurat det jeg vil, men matlabs innebygde filterfunksjon fungerer ganske bra også Her skriver jeg om 1D og 2D gjennomsnittlig data.1D-filteret kan realiseres ved hjelp av filterfunksjonen Filterfunksjonen krever minst tre inngangsparametere teller koeffisient for filteret b, nevnte koeffisient for filteret a og dataene X selvfølgelig. Et løpende gjennomsnittfilter kan defineres enkelt ved. For 2D-data kan vi bruke Matlab s filter2-funksjonen. For mer informasjon om hvordan filteret arbeider, du kan skrive. Her er en rask og skitten implementering av et 16 med 16 bevegelige gjennomsnittsfilter. Først må vi definere filteret Siden alt vi vil, er lik bidrag fra alle naboer, kan vi bare bruke de funksjonene. Vi deler hverandre med 256 16 16 siden vi ikke vil endre signalets generelle nivå amplitude. For å bruke filteret kan vi bare si følgende. Da er resultatene for fase av et SAR-interferogram I dette tilfellet er området i Y-aksen og Azimuth er kartlagt på X-aksen Filtret var 4 piksler bredt i rekkevidde og 16 piksler bredt i Azimuth. Beregning av flytende gjennomsnitt. Denne VI beregner og viser det bevegelige gjennomsnittet ved hjelp av et forhåndsvalgt nummer. Først initierer VI to skiftregister. Toppskiftet registeret initialiseres med ett element og legger kontinuerlig den forrige verdien med den nye verdien. Dette skiftregisteret lagrer summen av de siste x-målingene. Etter å dele resultatene av tilleggsfunksjonen med den forhåndsdefinerte verdien, beregner VI den glidende gjennomsnittsverdien. Bunnen skiftregister inneholder en matrise med dimensjonen Gjennomsnittlig Dette skiftregisteret beholder alle verdier av målingen. Erstatningsfunksjonen erstatter den nye verdien etter hver sløyfe. Denne VI er meget effektiv en d raskt fordi den bruker erstatningselementfunksjonen i løpet av løpet, og den initialiserer arrayet før den går inn i sløyfen. Denne VI ble opprettet i LabVIEW 6 1.Bookmark Share.