MATLAB 中的均值滤波器,无需循环或信号处理工具箱

发布于 2024-08-27 04:28:44 字数 621 浏览 10 评论 0原文

我需要在数据集上实现均值滤波器,但我无权访问信号处理工具箱。有没有办法在不使用 for 循环的情况下做到这一点?这是我正在工作的代码:

x=0:.1:10*pi;     
noise=0.5*(rand(1,length(x))-0.5);
y=sin(x)+noise;      %generate noisy signal
a=10;                %specify moving window size
my=zeros(1,length(y)-a);
for n=a/2+1:length(y)-a/2
  my(n-a/2)=mean(y(n-a/2:n+a/2));       %calculate mean for each window
end
mx=x(a/2+1:end-a/2);                    %truncate x array to match

plot(x,y)
hold on
plot(mx,my,'r')

编辑:

在实现merv的解决方案之后,内置滤波器方法滞后于原始信号。有办法解决这个问题吗? 替代文本

I need to implement a mean filter on a data set, but I don't have access to the signal processing toolbox. Is there a way to do this without using a for loop? Here's the code I've got working:

x=0:.1:10*pi;     
noise=0.5*(rand(1,length(x))-0.5);
y=sin(x)+noise;      %generate noisy signal
a=10;                %specify moving window size
my=zeros(1,length(y)-a);
for n=a/2+1:length(y)-a/2
  my(n-a/2)=mean(y(n-a/2:n+a/2));       %calculate mean for each window
end
mx=x(a/2+1:end-a/2);                    %truncate x array to match

plot(x,y)
hold on
plot(mx,my,'r')

EDIT:

After implementing merv's solution, the built-in filter method lags the original signal. Is there a way around this?
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评论(1

一个人的旅程 2024-09-03 04:28:44

使用内置的 FILTER 函数

%# generate noisy signal
x = sin(0:.1:10*pi);
x = x + 0.5*(rand(1,length(x))-0.5); 

%# moving average smoothing
window = 15;
h = ones(window,1)/window;
y = filter(h, 1, x);

%# plot
subplot(211), plot(x), ylim([-1 1]), title('noisy')
subplot(212), plot(y), ylim([-1 1]), title('filtered')

来解决滞后问题,请尝试以下操作:

s = ceil(window/2);
yy = y(s:end);
n = length(x);
plot(1:n, x, 'b'), hold on, plot(1:n-s+1, yy,'r'), hold off
legend({'noisy' 'filtered'})

替代文字

Use the built-in FILTER function

%# generate noisy signal
x = sin(0:.1:10*pi);
x = x + 0.5*(rand(1,length(x))-0.5); 

%# moving average smoothing
window = 15;
h = ones(window,1)/window;
y = filter(h, 1, x);

%# plot
subplot(211), plot(x), ylim([-1 1]), title('noisy')
subplot(212), plot(y), ylim([-1 1]), title('filtered')

To solve the lag problem, try something like this:

s = ceil(window/2);
yy = y(s:end);
n = length(x);
plot(1:n, x, 'b'), hold on, plot(1:n-s+1, yy,'r'), hold off
legend({'noisy' 'filtered'})

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