अंतर - बीच चलती - औसत और लो-पास फिल्टर

ये उच्च, निम्न, और बैंड शब्द फ़्रिक्वेंसी का संदर्भ देते हैं। उच्च पास में, आप कम आवृत्तियों को दूर करने का प्रयास करते हैं। कम-पास में, आप उच्च हटाने की कोशिश करते हैं। बैंड पास में, आप केवल एक सतत फ़्रिक्वेंसी रेंज को ही रहने देते हैं। कट-ऑफ आवृत्ति का चयन आपके आवेदन पर निर्भर करता है। इन फ़िल्टर को कोडिंग आरसी सर्किट का अनुकरण करके या आपके समय-आधारित डेटा के फूरियर रूपांतरण के साथ चारों ओर खेलकर किया जा सकता है। कोड के उदाहरणों के लिए विकिपीडिया लेख देखें। उत्तर दिया गया है 30 अगस्त 08:58 यहां पर है कि कैसे आप कम वोल्टेज का उपयोग करके कनवल्वमेंट का उपयोग करते हैं: ध्यान दें कि उदाहरण अत्यंत सरलीकृत है। यह सीमा जांच नहीं करता है और किनारों को ठीक से नहीं संभालता है इस्तेमाल किया गया फिल्टर (बॉक्स-कार) एक विशेष रूप से खराब लोपास फिल्टर है, क्योंकि यह बहुत सारी कलाकृतियों (बजती) का कारण होगा फ़िल्टर डिज़ाइन पर पढ़ें आप आवृत्ति डोमेन में फ़िल्टर भी लागू कर सकते हैं। यहां FFT का उपयोग करते हुए आप एक उच्च पास वाले फ़िल्टर को लागू करते हैं: फिर, यह सरल होता है, लेकिन आपको यह विचार मिलता है। कोड गणित के रूप में जटिल नहीं दिखता। 17 सितंबर को 12:06 उत्तर दिया, बहुत ही कोड नमूने हैं। दूसरे मामले में एक मामले और एफएफटी में कन्वलन क्यों है 13 मार्च को 1 9। 03 पर डीफ्रैंको कोई विशेष कारण नहीं है। सिर्फ यह दिखाने के लिए कि यह कैसे अलग-अलग डोमेन में दिखता है इस को प्रतिबिंबित करने के लिए टेक्स्ट अपडेट किया गया धन्यवाद। ndash Hallgrim मार्च 16 09 पर 21:31 क्या आप निश्चित हैं कि आपके उत्तर का पहला भाग सही है, जहां आप एक आयताकार फ़ंक्शन का उपयोग करते समय समय डोमेन में रूपांतरण को लागू करते हैं, मैंने सोचा था कि समय के डोमेन में एक कम-पास फ़िल्टर को एक sinc फ़ंक्शन ndash stackoverflowuser2010 4 नवंबर 11 18:10 पर फ़िल्टरिंग डेटा के माध्यम से विभिन्न आवृत्तियों के लिए क्षीणन के विभिन्न स्तरों को लागू करने के तरीके से प्रसंस्करण डेटा के कार्य का वर्णन करता है। एक उच्च पास फ़िल्टर उच्च आवृत्तियों के लिए न्यूनतम एटकेंट्यूएशन (जैसे कि अवकाश के स्तर को अपरिवर्तित) लागू करेगा, लेकिन कम आवृत्तियों के लिए अधिकतम क्षीणन को लागू करता है। एक कम पास फ़िल्टर रिवर्स है - यह उच्च आवृत्तियों के लिए क्षीणन को लागू करके कम आवृत्तियों के लिए कोई क्षीणन लागू नहीं करेगा। वहाँ कई अलग-अलग छानने वाले एल्गोरिदम हैं जिनका प्रयोग किया जाता है। दोनों सरलतम संभवतः परिमित आवेग प्रतिक्रिया फ़िल्टर (उर्फ एफआईआर फिल्टर) और अनंत इंपल्स रिस्पांस फ़िल्टर (उर्फ IIR फ़िल्टर) हैं। एफआईआर फिल्टर एक नमूने की श्रृंखला रखता है और एक निश्चित गुणांक (जो श्रृंखला में स्थिति पर आधारित है) द्वारा उन नमूनों में से प्रत्येक को गुणा करके काम करता है। इन गुणों में से प्रत्येक के परिणाम संचित हैं और उस नमूने के लिए आउटपुट हैं। इसे एक गुणा-संचय के रूप में संदर्भित किया जाता है - और समर्पित डीएसपी हार्डवेयर में ऐसा करने के लिए विशिष्ट मैक निर्देश है। जब अगले नमूना को श्रृंखला की शुरुआत में जोड़ दिया जाता है, और श्रृंखला में सबसे पुराना नमूना निकाल दिया जाता है, और प्रक्रिया दोहरायी जाती है फ़िल्टर गुणक के चयन के द्वारा फिल्टर का व्यवहार तय होता है। इमेज प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर द्वारा प्रायः सबसे सरल फ़िल्टर में से एक है औसत फिल्टर। यह फ़िल्टर गुणक सभी मूल्यों को समान मूल्य के लिए सेट करके एफआईआर फिल्टर द्वारा कार्यान्वित किया जा सकता है। उत्तर दिया Oct 5 08 2: 29 सरल चलती औसत और एक घातीय चलती औसत के बीच अंतर क्या है इन दो प्रकार की चलती औसत के बीच एकमात्र अंतर संवेदनशीलता है, प्रत्येक व्यक्ति अपनी गणना में उपयोग किए गए डेटा में परिवर्तन को दिखाता है। अधिक विशेष रूप से, घातीय चलती औसत (एएमए) हाल की कीमतों को सरल चलती औसत (एसएमए) की तुलना में अधिक महत्व देता है, जबकि एसएमए सभी मूल्यों के बराबर भार रखता है। दो औसत समान हैं क्योंकि उन्हें उसी तरीके से व्याख्या की जाती है और कीमतों में उतार-चढ़ाव को कम करने के लिए तकनीकी व्यापारियों द्वारा सामान्यतः दोनों का उपयोग किया जाता है। एसएमए तकनीकी विश्लेषक द्वारा उपयोग किए जाने वाले औसत प्रकार का औसत है और श्रृंखला में पाए जाने वाले मूल्यों की कुल संख्या से कीमतों के एक सेट को विभाजित करके गणना की जाती है। उदाहरण के लिए, सात-सात अवधि की चलती औसत की गणना निम्न सात कीमतों को एक साथ जोड़कर की जा सकती है और फिर सात (परिणाम को अंकगणित औसत औसत के रूप में भी जाना जाता है) के परिणामस्वरूप विभाजित करते हैं। उदाहरण कीमतों की निम्नलिखित श्रृंखला को देखते हुए: 10, 11, 12, 16, 17, 1 9, 20 एसएमए गणना इस प्रकार दिखाई देगी: 10111216171920 105 7-अवधि एसएमए 1057 15 चूंकि ईएमए पुराने आंकड़ों की तुलना में हाल के आंकड़ों पर अधिक महत्व रखते हैं , वे एसएमए की तुलना में नवीनतम मूल्य में बदलाव के लिए अधिक प्रतिक्रियाशील हैं, जो परिणाम को समय-समय पर ईएमए से बना देता है और बताता है कि ईएमए क्यों कई व्यापारियों के बीच पसंदीदा औसत है। जैसा कि आप नीचे दी गई चार्ट से देख सकते हैं, अल्पकालिक परिप्रेक्ष्य वाले व्यापारियों को इसकी परवाह नहीं हो सकती है कि किस औसत का उपयोग किया जाता है, क्योंकि दो औसत के बीच का अंतर आमतौर पर मात्र सेंट का मामला है। दूसरी ओर, लंबे समय तक के परिप्रेक्ष्य वाले व्यापारियों को औसत पर अधिक ध्यान देना चाहिए क्योंकि वे कुछ डॉलर के हिसाब से मूल्य बदल सकते हैं, जो कि कीमत में पर्याप्त अंतर है, जो अंततः प्रतिफल वाले रिटर्न पर प्रभावशाली साबित होते हैं - खासकर जब आप स्टॉक की एक बड़ी मात्रा में कारोबार करना सभी तकनीकी संकेतकों के साथ कोई भी औसत नहीं है कि एक व्यापारी सफलता की गारंटी के लिए उपयोग कर सकता है, लेकिन परीक्षण और त्रुटि का उपयोग करके आप निश्चित रूप से सभी प्रकार के संकेतकों के साथ अपने आराम के स्तर में सुधार कर सकते हैं और परिणामस्वरूप, बुद्धिमान ट्रेडिंग फैसले बनाने के अपने बाधाओं को बढ़ा सकते हैं। मूविंग एवरेज के बारे में अधिक जानने के लिए, बेसिक्स ऑफ़ मूविंग एवरेज और बेसिक्स ऑफ़ वेटेड मूविंग एवरेज देखें। अनुच्छेद 50 यूरोपीय संघ संधि में एक वार्ता और निपटान खंड है जो किसी भी देश के लिए किए जाने वाले कदमों को रेखांकित करता है। बीटा पूरे बाजार के मुकाबले एक सुरक्षा या पोर्टफोलियो की अस्थिरता या व्यवस्थित जोखिम का एक उपाय है। व्यक्तियों और निगमों द्वारा किए गए पूंजीगत लाभ पर लगाए गए एक प्रकार का कर। पूंजीगत लाभ लाभ है कि एक निवेशक किसी निर्दिष्ट कीमत से कम या नीचे एक सुरक्षा खरीदने का आदेश। एक खरीद सीमा आदेश व्यापारियों और निवेशकों को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है। एक आंतरिक राजस्व सेवा (आईआरएस) नियम जो IRA खाते से जुर्माना-मुक्त निकासी की अनुमति देता है। नियम की आवश्यकता है कि। जनता के लिए एक निजी कंपनी द्वारा स्टॉक की पहली बिक्री। आईपीओ अक्सर छोटी, छोटी कंपनियों द्वारा मांगे जाते हैं। फ़िल्टर कैसे काम करता है फ़िल्टर उपकरण का उपयोग नकली डेटा को समाप्त करने या अन्यथा विशेष रूप से डेटा में स्पष्ट रूप से प्रकट करने के लिए किया जा सकता है। फिल्टर अनिवार्य रूप से एक बढ़ते, ओवरलैपिंग 3x3 सेल पड़ोस खिड़की से इनपुट मान बनाते हैं जो इनपुट रास्टर के माध्यम से स्कैन करता है। जैसा कि प्रत्येक इनपुट सेल पर फ़िल्टर गुजरता है, उस सेल के मूल्य और उसके 8 तत्काल पड़ोसियों को आउटपुट मान की गणना के लिए उपयोग किया जाता है उपकरण में उपलब्ध दो प्रकार के फिल्टर होते हैं: कम पास और उच्च पास फ़िल्टर के प्रकार फ़िल्टर प्रकार कम एक कम पास, या औसतन, इनपुट रास्टर पर फ़िल्टर और आवश्यक रूप से डेटा सुचारू रूप से कार्य करता है। हाई फिल्टर प्रकार रास्टर में प्रदर्शित सुविधाओं के बीच की किनारों और सीमाओं को बढ़ाने के लिए एक उच्च पास फ़िल्टर का उपयोग करता है। कम पास फ़िल्टर एक कम पास फ़िल्टर स्थानीय भिन्नता को कम करने और शोर को हटाने के द्वारा डेटा को सुगम बनाता है। यह प्रत्येक 3 x 3 पड़ोस के औसत (औसत) मान की गणना करता है यह मूल रूप से मीन सांख्यिकी विकल्प के साथ फोकल सांख्यिकी उपकरण के बराबर है। प्रभाव यह है कि प्रत्येक पड़ोस के भीतर उच्च और निम्न मान औसत हो जाएंगे, डेटा में चरम मूल्यों को कम कर देंगे। निम्नलिखित एक प्रसंस्करण सेल, मूल्य के साथ केंद्र सेल के इनपुट पड़ोस मानों का एक उदाहरण है। प्रोसेसिंग सेल (मान 8 के साथ केंद्र इनपुट सेल) की गणना इनपुट कोशिकाओं के औसत को खोजने के लिए है। यह आस पड़ोस में निहित इनपुट के सभी मूल्यों का योग है, जो पड़ोस (3 x 3 9) में कोशिकाओं की संख्या से विभाजित है। प्रसंस्करण सेल स्थान के लिए आउटपुट मूल्य 4.22 होगा। चूंकि मतलब सभी इनपुट मूल्यों से गणना की जा रही है, सूची में सर्वोच्च मूल्य, जो प्रोसेसिंग सेल का मूल्य 8 है, औसत से बाहर है। यह उदाहरण छोटे 5x5 सेल रेखापुंज पर कम विकल्प के साथ फ़िल्टर द्वारा उत्पन्न परिणामस्वरूप रेखापुंज दिखाता है। उदाहरण के लिए कि कैसे नोडडा कोशिकाओं का संचालन किया जाता है, आउटपुट को अनदेखा नोडडेटा पैरामीटर के साथ डेटा को सेट किया जाता है तो नोडैट का पालन करें: इनपुट सेल मान: डेटा विकल्प विकल्प के साथ आउटपुट सेल मान (फ़िल्टर विंडो में नोडाटा सेल को गणना में अनदेखा कर दिया जाएगा): आउटपुट NODATA विकल्प सेट के साथ सेल मूल्य (फ़िल्टर आउटडाउन नोडडा हो जाएगा यदि फ़िल्टर विंडो में कोई सेल नोडाटा है): निम्न उदाहरण में, इनपुट रास्टर में डेटा संग्रहण त्रुटि के कारण एक विषम डेटा बिंदु होता है निम्न विकल्प की औसत विशेषताएँ विषम डेटा बिंदु को आसान बना देती हैं लो विकल्प के साथ फ़िल्टर आउटपुट का उदाहरण उच्च पास फ़िल्टर उच्च पास फ़िल्टर कोशिकाओं के मूल्यों और उसके पड़ोसियों के बीच तुलनात्मक अंतर पर बल देता है। इसमें सुविधाओं के बीच सीमाओं को उजागर करने का प्रभाव होता है (उदाहरण के लिए, जहां एक जल निकाय जंगल से मिलता है), इस प्रकार वस्तुओं के बीच किनारों को तेज करना यह आम तौर पर बढ़त-वृद्धि फ़िल्टर के रूप में संदर्भित किया जाता है उच्च विकल्प के साथ, नौ इनपुट z - मान इस तरह से भारित होते हैं कि कम आवृत्ति भिन्नताएं निकालती हैं और विभिन्न क्षेत्रों के बीच सीमा को हाइलाइट करती है। हाई ऑप्शन के लिए 3 एक्स 3 फिल्टर है: नोट करें कि कर्नेल में मान 0 से जोड़ते हैं, क्योंकि वे सामान्य होते हैं। हाई पास फ़िल्टर अनिवार्य रूप से समरूप सांख्यिकी उपकरण का उपयोग करके समरूपता विकल्प और विशिष्ट भारित कर्नेल के बराबर है। आउटपुट z - मान सतह की चिकनाई का संकेत हैं, लेकिन उनका मूल z - मानों का कोई संबंध नहीं है। शून्य के ऊपरी हिस्से पर सकारात्मक मान के साथ शून्य के बारे में शून्य के बारे में वितरित किया जाता है और निचले हिस्से पर नकारात्मक मूल्य क्षेत्र जहां z - मान शून्य के करीब हैं, लगभग निरंतर ढलान वाले क्षेत्र हैं Z-min और z - अधिकतम पास वाले क्षेत्रों के क्षेत्र हैं जहां ढलान तेजी से बदल रहा है। एक प्रसंस्करण सेल (मूल्य 8 के साथ केंद्र सेल) के लिए गणना का एक सरल उदाहरण निम्नलिखित है: प्रोसेसिंग सेल (मान 8 के साथ केंद्र सेल) की गणना इस प्रकार है: प्रसंस्करण सेल के लिए आउटपुट मूल्य होगा 29.5। अपने पड़ोसी देशों को नकारात्मक वजन देने के द्वारा, फिल्टर, भिन्नताएं या वस्तुओं के बीच की सीमाओं को खींचकर स्थानीय विस्तार पर बल देता है। नीचे दिए गए उदाहरण में, इनपुट रेखापुंज की उस क्षेत्र के साथ एक तेज धार है जहां मूल्य 5.0 से 9.0 से बदलते हैं। उच्च विकल्प की बढ़त बढ़ाने की विशेषता किनारे का पता लगा है। नोडडा की प्रसंस्करण कोशिकाओं गणना में अनदेखा नोडडेटा विकल्प नियंत्रण करता है कि पड़ोस खिड़की के भीतर नोडडा कोशिकाओं को कैसे नियंत्रित किया जाता है। जब इस विकल्प की जांच की जाती है (डेटा विकल्प), तो आस-पास के किसी भी कक्ष को आउटपुट सेल मूल्य की गणना में नोडाटा को अनदेखा कर दिया जाएगा। जब अनदेखा (नोडेटा विकल्प), पड़ोस में कोई भी सेल नोडडा है, तो आउटपुट सेल नोडाटा होगा। यदि प्रसंस्करण सेल ही नोडाटा है, तो अनदेखा नोडडा विकल्प का चयन करके, सेल के लिए आउटपुट मान की गणना पड़ोस के अन्य कक्षों के आधार पर की जाएगी, जिनके पास मान्य मान है। बेशक, यदि आस-पास के सभी कोशिका नोडाटा हैं, तो आउटपुट नोडडा हो जाएगा, इस पैरामीटर के लिए सेटिंग की परवाह किए बिना। संदर्भ गोंजालेज, आर सी। और पी। विंट्स 1 9 77. डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग मैसाचुसेट्स: एडिसनवेस्ले होर्ड, आर. एम. 1982. दूरस्थ रूप से डेटा के डिजिटल छवि प्रसंस्करण। न्यूयॉर्क: शैक्षणिक मोइक, जे जी। 1 9 80. दूरस्थ प्रोसेसिंग ऑफ रिमॉली सेंस इमेज न्यूयॉर्क: शैक्षणिक रिचर्ड्स, जे ए। 1986. रिमोट सेंसिंग डिजिटल इमेज विश्लेषण: एक परिचय बर्लिन: स्प्रिंगर-वेरलाग रोसेनफेल्ड, ए 1 9 78. इमेज प्रोसेसिंग एंड रिकॉग्निशन। तकनीकी रिपोर्ट 664. मैरीलैंड कंप्यूटर विजन प्रयोगशाला विश्वविद्यालय। संबंधित विषयमुख्य औसत फ़िल्टर (एमए फ़िल्टर) लोड हो रहा है। चलती औसत फिल्टर सामान्यतया कम पास एफआईआर (परिमित इंपल्स रिस्पांस) फ़िल्टर है जिसे आमतौर पर नमूनाकृत डेटासिगल के सरणी को चौरसाई करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसमें एक समय में इनपुट के एम नमूने लेते हैं और उन एम-नमूनों का औसत लेते हैं और एक आउटपुट पॉइंट का उत्पादन करते हैं। यह एक बहुत ही सरल एलपीएफ (निम्न पास फ़िल्टर) संरचना है जो वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के लिए इच्छित डेटा से अवांछित शोर घटक फ़िल्टर करने के लिए आसान आता है। जैसा कि फिल्टर की लंबाई बढ़ जाती है (पैरामीटर एम) उत्पादन की चिकनाई बढ़ जाती है, जबकि डेटा में तेज़ परिवर्तन तेजी से कुंद होते हैं। इसका अर्थ है कि इस फिल्टर में उत्कृष्ट समय डोमेन की प्रतिक्रिया है लेकिन एक खराब आवृत्ति प्रतिक्रिया है। एमए फ़िल्टर तीन महत्वपूर्ण कार्य करता है: 1) यह एम इनपुट पॉइंट लेता है, उन एम-पॉइंट के औसत की गणना करता है और एक आउटपुट पॉइंट का उत्पादन करता है 2) इसमें गणना की गई गणनाएं शामिल हैं फ़िल्टर में देरी की एक निश्चित मात्रा का परिचय होता है 3) फ़िल्टर एक कम पास फ़िल्टर के रूप में कार्य करता है (खराब आवृत्ति डोमेन प्रतिक्रिया और एक अच्छा समय डोमेन प्रतिक्रिया के साथ) Matlab कोड: निम्नलिखित matlab कोड एम-पॉइंट मूविंग औसत फिल्टर के समय डोमेन प्रतिक्रिया को simulates और विभिन्न फिल्टर लंबाई के लिए आवृत्ति प्रतिक्रिया भी भूखंड। टाइम डोमेन रिस्पांस: पहली साजिश पर, हमारे पास इनपुट है जो चल औसत औसत फिल्टर में जा रहा है। इनपुट शोर है और हमारा उद्देश्य शोर को कम करना है। अगला आंकड़ा 3-बिंदु मूविंग औसत फिल्टर का आउटपुट प्रतिक्रिया है। यह आंकड़ा से अनुमान लगाया जा सकता है कि 3-पॉइंट मूविंग औसत फिल्टर ने शोर को फ़िल्टर करने में बहुत कुछ नहीं किया है। हम फिल्टर नल को 51-अंकों में बढ़ाते हैं और हम देख सकते हैं कि आउटपुट में शोर बहुत कम हो गया है, जिसे अगले आंकड़े में दर्शाया गया है। हम नल को आगे बढ़कर 101 और 501 तक बढ़ा सकते हैं और हम यह देख सकते हैं कि शोर लगभग शून्य है, फिर भी बदलाव बहुत ही कम हो गए हैं (संकेत के दोनों तरफ ढलान का निरीक्षण करें और उन्हें आदर्श ईंट दीवार संक्रमण के साथ तुलना करें हमारे इनपुट)। आवृत्ति प्रतिक्रिया: आवृत्ति प्रतिक्रिया से यह कहा जा सकता है कि रोल-ऑफ बहुत धीमा है और स्टॉप बैंड क्षीणन अच्छा नहीं है। इस रोक बैंड क्षीणन को देखते हुए, स्पष्ट रूप से, चलती औसत फिल्टर दूसरे से आवृत्तियों के एक बैंड को अलग नहीं कर सकता। जैसा कि हम जानते हैं कि समय डोमेन में एक अच्छा प्रदर्शन आवृत्ति डोमेन में खराब प्रदर्शन और इसके विपरीत। संक्षेप में, चलती औसत एक असाधारण अच्छा चौरसाई फ़िल्टर (समय डोमेन में क्रिया) है, लेकिन एक असाधारण खराब कम-पास फ़िल्टर (आवृत्ति डोमेन में क्रिया) बाहरी लिंक: अनुशंसित पुस्तकें: प्राथमिक साइडबार