Diferencia Entre La Media Móvil Y El Filtro De Paso Bajo

Filtro de media Nombres comunes: La media de filtrado, suavizado, media, Caja filtrado Breve descripción La media de filtración es un método simple, intuitiva y fácil de implementar suavizado de imágenes, es decir, la reducción de la cantidad de variación de intensidad entre un píxel y el siguiente. A menudo se utiliza para reducir el ruido en las imágenes. Cómo funciona La idea de filtrado de media es simplemente para reemplazar cada valor de píxel de una imagen con el valor de la media (promedio) de sus vecinos, incluido él mismo. Esto tiene el efecto de eliminar valores de los píxeles que son representativos de su entorno. La media de filtrado se suele considerar como un filtro de convolución. Al igual que otros circunvoluciones que se basa en torno a un núcleo. lo que representa la forma y el tamaño de la vecindad a muestrear en el cálculo de la media. A menudo se utiliza un núcleo cuadrado 32.153, como se muestra en la Figura 1, aunque granos más grandes (por ejemplo, 52155 cuadrados) se pueden utilizar para el suavizado más grave. (Tenga en cuenta que un pequeño núcleo se puede aplicar más de una vez con el fin de producir un efecto similar pero no idéntica a la de una sola pasada con un gran núcleo.) Figura 1 32.153 promedio kernel utiliza a menudo en la media de filtración de Cálculo de la convolución directa de una imagen con este núcleo lleva a cabo el proceso de filtración media. Directrices para el filtrado de Uso media es más comúnmente utilizado como un método simple para reducir el ruido en una imagen. Se ilustra el filtro con muestra el original corrompida por ruido Gaussiano con media cero y una desviación estándar () de 8 muestra el efecto de aplicar un filtro de media 32153. Tenga en cuenta que el ruido es menos aparente, pero la imagen se ha suavizado. Si aumentamos el tamaño del filtro de media a 52155, se obtiene una imagen con menos ruido y menos detalle de alta frecuencia, como se muestra en la misma imagen más severamente dañado por el ruido gaussiano (con una media de cero y una de 13) se muestra en es el resultado de la media filtrado con un kernel 32153. Una tarea aún más difícil es proporcionada por muestra el efecto de suavizar la imagen con ruido con un filtro de media 32153. Dado que los valores de los píxeles de ruido tiro son a menudo muy diferentes de los valores de los alrededores, que tienden a distorsionar de manera significativa el promedio de píxeles calculado por el filtro de media. El uso de un filtro de 52.155 en lugar da Este resultado no es una mejora significativa en la reducción del ruido y, además, la imagen actual es muy borrosa. Estos ejemplos ilustran los dos principales problemas con el filtrado de media, que son: un solo píxel con un valor muy poco representativa puede afectar significativamente el valor medio de todos los píxeles en su vecindad. Cuando la zona de filtro extiende a ambos lados de un borde, el filtro interpolar nuevos valores para los píxeles en el borde y así va a difuminar ese borde. Esto puede ser un problema si se requieren los bordes afilados en la salida. Ambos de estos problemas son abordados por el filtro de mediana. el cual es a menudo una mejor filtro para reducir el ruido que el filtro de media, pero se necesita más tiempo para calcular. En general, el filtro de media actúa como un filtro de frecuencia de paso bajo y, por lo tanto, reduce los derivados de intensidad espacial presentes en la imagen. Ya hemos visto este efecto como un ablandamiento de los rasgos faciales en el ejemplo anterior. Consideremos ahora la imagen que representa una escena que contiene una gama más amplia de diferentes frecuencias espaciales. Después de suavizar una vez con un filtro de media 32153 obtenemos en cuenta que la información de baja frecuencia espacial en el fondo no se ha visto afectada de manera significativa por la filtración, pero los (quebradizo) una vez que los bordes del sujeto en primer plano se han suavizado considerablemente. Después de filtrar con un filtro de 72.157, se obtiene una ilustración aún más dramática de este fenómeno en comparación de este resultado con el obtenido mediante el paso de un filtro de 32153 sobre la imagen original de tres veces en variaciones comunes variantes en el filtro de suavizado media discutido aquí incluir de promedio de umbral en el que suavizado se aplica con la condición de que el valor del píxel central se cambia únicamente si la diferencia entre su valor original y el valor promedio es mayor que un umbral preestablecido. Esto tiene el efecto de que el ruido se alisa con una pérdida menos dramática en detalles de la imagen. Otros filtros de convolución que no calculan la media de un barrio también se utilizan a menudo para suavizar. Uno de los más comunes de estos es el filtro de suavizado gaussiano. La experimentación interactiva se puede experimentar de forma interactiva con este operador haciendo clic aquí. Ejercicios El filtro de media se calcula utilizando una convolución. ¿Puede pensar en alguna forma en la que las propiedades especiales del kernel media filtro se puede utilizar para acelerar la convolución Cuál es la complejidad computacional de este convolución rápida Use un detector de bordes en la imagen y tenga en cuenta la fuerza de la salida. A continuación, aplicar un filtro de media 32.153 a la imagen original y ejecute el detector de borde de nuevo. Comentar la diferencia. ¿Qué ocurre si se utiliza un 52155 o un filtro 72157 32153 La aplicación de un filtro dos veces significa no produce exactamente el mismo resultado que la aplicación de un filtro de 52155 significa una vez. Sin embargo, un núcleo de convolución 52155 se puede construir, que es equivalente. Lo que se ve este núcleo, como crear un núcleo de convolución 72157 que tiene un efecto equivalente a tres pasadas con un filtro de media 32153. ¿Cómo cree que el filtro de media sería hacer frente a ruido gaussiano que no es simétrica alrededor de cero Pruebe algunos ejemplos. Referencias R. Boyle y R. Thomas Computer Vision: Un primer plato. Blackwell Scientific Publications, 1988, pp 32 - 34. E. Davies Visión artificial: Teoría, Algoritmos y prácticos. Academic Press, 1990, Cap. 3. D. Vernon visión artificial. Prentice-Hall, 1991, cap. 4. Información Información específica Local sobre este operador se puede encontrar aquí. asesoramiento más general sobre la instalación HIPR local está disponible en la información local section. These introductorias altas, bajas, y los términos se refieren a la banda de frecuencias. En paso alto, intenta quitar las frecuencias bajas. En paso bajo, intenta quitar alta. En paso de banda, que sólo permiten un rango de frecuencia continua permanezca. La elección de la frecuencia de corte depende de su aplicación. Codificación de estos filtros pueden realizar ya sea mediante la simulación de circuitos RC o jugando con transformadas de Fourier de los datos basados ​​en el tiempo. Vea los artículos de la Wikipedia para ejemplos de código. contestado correctamente al 30 Ago 08 a doce y cincuenta y ocho Aquí es cómo se implementa un filtro de paso bajo mediante convolución: Tenga en cuenta que el ejemplo está muy simplificado. No hace comprobaciones de rango y no maneja adecuadamente los bordes. El filtro utilizado (furgón de ferrocarril) es un filtro de paso bajo particularmente malo, porque va a causar una gran cantidad de artefactos (timbre). Lea sobre el diseño de filtros. También puede aplicar los filtros en el dominio de la frecuencia. Aquí es cómo se implementa un filtro de paso alto utilizando FFT: De nuevo, esto se simplifica, pero se entiende la idea. El código no se ve tan complicado como el de matemáticas. contestada 17 de Sep 08 a 12:06 Muy bueno tener ejemplos de código. ¿Por convolución en un caso y en el otro FFT dfrankow ndash Mar 13 de 09 en 19:03 dfrankow No hay ninguna razón en particular. Sólo para mostrar cómo se ve en los diferentes dominios. Actualizado el texto para reflejar esto. Gracias. ndash Hallgrim Mar 16 de 09 en 21:31 ¿Está seguro de la primera parte de su respuesta es correcta, donde se aplica la convolución en el dominio del tiempo usando una función rectángulo pensé un filtro de paso bajo en el dominio de tiempo requerido la convolución de una función sinc stackoverflowuser2010 función ndash 04 de noviembre 11 a las 18:10 Filtrado describe el acto de procesamiento de datos de una manera que aplica diferentes niveles de atenuación a diferentes frecuencias dentro de los datos. Un filtro de paso alto se aplicará la atenuación mínima (es decir. Dejar sin cambios los niveles) para altas frecuencias, sino que se aplica la atenuación máxima a bajas frecuencias. Un filtro de paso bajo es la inversa - se aplicará ninguna atenuación a frecuencias bajas por aplicación de atenuación de altas frecuencias. Hay un número de diferentes algoritmos de filtrado que se utilizan. Los dos más simple son probablemente el filtro de respuesta impulsiva finita (filtro FIR aka.) Y el filtro de respuesta infinita al impulso (aka. Filtro IIR). El filtro FIR funciona manteniendo una serie de muestras y multiplicando cada uno de las muestras por un coeficiente fijo (que se basa en la posición en la serie). Los resultados de cada una de estas multiplicaciones se acumula y es la salida para esa muestra. Esto se conoce como adiciones y multiplicaciones - y en el hardware DSP dedicado que haya una instrucción específica MAC para hacer precisamente esto. Cuando se toma la siguiente muestra su añadido al inicio de la serie, y se retira la muestra más antigua en la serie, y el proceso se repite. El comportamiento del filtro se fija mediante la selección de los coeficientes de filtro. Uno de los filtros más simples que a menudo se proporcionan por el software de procesamiento de imágenes es el filtro de promedio. Esto se puede implementar por un filtro FIR mediante el establecimiento de todos los coeficientes de filtro para el mismo valor. Oct 5 contestado 08 a 2: 29What es la diferencia entre una media móvil simple y una media móvil exponencial La única diferencia entre estos dos tipos de media móvil es la sensibilidad de cada uno de ellos muestra a los cambios en los datos utilizados en el cálculo. Más específicamente, la media móvil exponencial (EMA) da una mayor ponderación a los precios recientes que la media móvil simple (SMA) lo hace, mientras que el SMA asigna una ponderación igual a todos los valores. Las dos medias son similares porque se interpretan de la misma manera y ambos están comúnmente utilizados por los operadores técnicos para suavizar las fluctuaciones de precios. El SMA es el tipo más común de medio utilizado por los analistas técnicos y se calcula dividiendo la suma de un conjunto de precios por el número total de los precios encontrados en la serie. Por ejemplo, una media móvil de siete período se puede calcular mediante la adición de los siguientes siete precios juntos y luego dividiendo el resultado por siete (el resultado es también conocida como una media aritmética media). Ejemplo Dada la siguiente serie de precios: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 El SMA cálculo sería el siguiente: 10111216171920 105 de 7 períodos SMA 105/7 15 Desde EMA lugar una ponderación más alta en los datos recientes que en las los datos más antiguos, que son más reactivos a los últimos cambios de precios que son las SMA, lo que hace que los resultados de la EMA más oportuna y explica por qué la EMA es el medio preferido entre muchos comerciantes. Como se puede ver en el gráfico a continuación, los comerciantes con una perspectiva a corto plazo pueden no se preocupan por el que se utiliza la media, ya que la diferencia entre las dos medias es generalmente una cuestión de pocos centavos. Por otro lado, los comerciantes con una perspectiva a largo plazo deberían tener más en cuenta el promedio se utilizan porque los valores pueden variar de unos pocos dólares, lo que es suficiente de una diferencia de precio de probar en última instancia influyente en las declaraciones realizadas - especialmente cuando estás el comercio de una gran cantidad de stock. Al igual que con todos los indicadores técnicos. no hay un tipo de media que un comerciante puede utilizar para garantizar el éxito, pero mediante el uso de ensayo y error que, sin duda puede mejorar su nivel de comodidad con todos los tipos de indicadores y, en consecuencia, aumentar sus probabilidades de toma de decisiones comerciales acertadas. Para aprender más acerca de las medias móviles, consulte Conceptos básicos de las medias móviles y los fundamentos de los promedios móviles ponderados. Una persona que comercia con derivados, materias primas, bonos, acciones o divisas con un riesgo más alto de lo normal a cambio de. quotHINTquot es un acrónimo que significa para los ingresos quothigh sin taxes. quot Se aplica a altos ingresos que evitan el pago de la renta federal. Un creador de mercado que compra y vende bonos corporativos extremadamente corto plazo denominados papeles comerciales. Un distribuidor de papel es típicamente. Un pedido realizado a una casa de valores para comprar o vender un número determinado de acciones a un precio determinado o mejor. El libre adquisición y venta de bienes y servicios entre los países sin la imposición de restricciones tales como. En el mundo de los negocios, un unicornio es una empresa, por lo general una start-up que no tiene un record. FIR filtros de desempeño establecidos, filtros IIR, y el lineal con coeficientes constantes ecuación de diferencia causal de media móvil (FIR) Filtros Hemos discuten sistemas en el que cada muestra de la salida es una suma ponderada de (seguro de la) las muestras de la entrada. Vamos a echar un sistema de suma ponderada causal, donde significa causal que una muestra de salida dada depende solamente de la muestra de entrada actual y otras entradas anteriores en la secuencia. Ni los sistemas lineales en los sistemas generales, ni de respuesta impulsional finita, en particular, necesitan ser causal. Sin embargo, la causalidad es conveniente para un tipo de análisis que se va a explorar pronto. Si simbolizamos los parámetros en función de los valores de un vector x. y las salidas como valores de un vector y correspondiente. a continuación, un sistema de este tipo se puede escribir como donde los valores b se aplican quotweightsquot a las muestras de entrada actuales y anteriores para obtener la muestra de salida actual. Podemos pensar en la expresión como una ecuación, con el signo igual iguales que significa, o como una instrucción de procedimiento, con el signo igual significa asignación. Le permite escribir la expresión para cada muestra de salida como un bucle MATLAB de instrucciones de asignación, donde x es un vector de N-longitud de muestras de entrada, y b es un vector M-longitud de pesos. Con el fin de tratar el caso especial en el inicio, vamos a incrustar x en un vector de xhat ya cuyo primer M-1 muestras son iguales a cero. Vamos a escribir la suma ponderada para cada y (n) como un producto interno, y haremos algunas manipulaciones de las entradas (como revertir b) para este fin. Este tipo de sistema se suele denominar un filtro de media móvil, por razones obvias. De nuestras discusiones anteriores, debería ser obvio que un sistema de este tipo es lineal y el desplazamiento invariante. Por supuesto, sería mucho más rápido para utilizar la función de convolución conv MATLAB () en lugar de nuestra mafilt (). En lugar de considerar los primeros M-1 muestras de la entrada a ser cero, se podría pensar en ellos para ser el mismo que los últimos M-1 muestras. Este es el mismo que el tratamiento de la entrada como periódica. Así utilizar cmafilt () como el nombre de la función, una pequeña modificación de la anterior mafilt función (). En la determinación de la respuesta al impulso de un sistema, generalmente no hay diferencia entre estos dos, ya que todas las muestras no iniciales de la entrada son cero: Puesto que un sistema de este tipo es lineal y Shift-invariante, sabemos que su efecto sobre cualquier sinusoide será sólo a escala y desplazarlo. Aquí lo importante es que usamos la versión circular la versión circularmente convolución se desplaza y se escala un poco, mientras que la versión con convolución ordinaria se distorsiona al inicio. Vamos a ver lo que la escala exacta y el cambio es mediante el uso de una FFT: Tanto la entrada y salida tienen amplitud solamente en las frecuencias 1 y -1, que es como debe ser, dado que la entrada era una sinusoide y el sistema fue lineal. Los valores de salida son mayores en una proporción de 10.6251 / 8 1,3281. Esta es la ganancia del sistema. ¿Qué pasa con la fase Tan sólo hay que mirar donde la amplitud es distinto de cero: La entrada tiene una fase de pi / 2, ya que habíamos solicitado. La fase de salida se desplaza por un adicional de 1,0594 (con signo contrario para la frecuencia negativa), o aproximadamente 1/6 de un ciclo a la derecha, como podemos ver en el gráfico. Ahora vamos a probar una sinusoide con la misma frecuencia (1), pero en lugar de amplitud 1 y PI / fase 2, vamos a tratar de amplitud y fase 1.5 0. Sabemos que sólo la frecuencia de 1 y -1 tendrán amplitud distinta de cero, por lo que permite simplemente mirarlos: Una vez más la relación de amplitud (15.9377 / 12.0000) es 1,3281 - y en cuanto a la fase de nuevo se cambió por 1,0594 Si estos ejemplos son típicos, podemos predecir el efecto de nuestro sistema (respuesta de impulso 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5) en cualquier sinusoidal con una frecuencia 1 - la amplitud se incrementará en un factor de 1,3281 y la fase (frecuencia positiva) será desplazado por 1.0594. Podríamos seguir para calcular el efecto de este sistema de sinusoides de otras frecuencias mediante los mismos métodos. Pero hay una manera mucho más sencilla, y uno que establece el punto general. Desde convolución (circular) en el dominio del tiempo significa la multiplicación en el dominio de la frecuencia, de ella se deduce que En otras palabras, la DFT de la respuesta de impulso es la relación de la DFT de la salida de la DFT de la entrada. En esta relación los coeficientes DFT son números complejos. Desde abs (c1 / c2) abs (c1) / abs (c2) para todos los números c1 complejos, c2, esta ecuación nos dice que el espectro de amplitud de la respuesta al impulso será siempre la relación del espectro de amplitud de la salida a la de la entrada. En el caso del espectro de fase, el ángulo (c1 / c2) ángulo (c1) - ángulo (c2) para todos c1, c2 (con la condición de que las fases que difieren en n2pi se consideran iguales). Por tanto, el espectro de fase de la respuesta de impulsos siempre será la diferencia entre los espectros de fase de la salida y la entrada (con lo que las correcciones por 2pi son necesarios para mantener el resultado entre - pi y pi). Podemos ver los efectos de fase más claramente si desenvuelva la representación de fase, es decir, si añadimos varios múltiplos de 2pi según sea necesario para minimizar los saltos que son producidos por la naturaleza periódica de la función de ángulo (). A pesar de la amplitud y la fase se utilizan generalmente para la presentación gráfica e incluso de tabla, ya que son una forma intuitiva de pensar acerca de los efectos de un sistema sobre los distintos componentes de frecuencia de su entrada, los coeficientes de Fourier complejos son más útiles algebraica, ya que permiten la simple expresión de la relación el enfoque general que acabamos de ver trabajará con filtros arbitrarios del tipo esbozado, en el que cada muestra de salida es una suma ponderada de un conjunto de muestras de entrada. Como se mencionó anteriormente, estos son a menudo llamados filtros de respuesta de impulso finito, porque la respuesta al impulso es de tamaño finito, o, a veces en movimiento filtros Promedio. Podemos determinar las características de respuesta de frecuencia de un filtro de este tipo a partir de la FFT de su respuesta al impulso, y también podemos diseñar nuevos filtros con características deseadas por IFFT a partir de una especificación de la respuesta de frecuencia. Autorregresivo (IIR) Filtros Habría mucho sentido tener nombres para filtros FIR a menos que hubiera algún otro tipo (s) para distinguirlos de, y por lo tanto los que han estudiado la pragmática no se sorprenda al saber que efectivamente existe otra clase importante del filtro invariante en el tiempo lineal. Estos filtros se llaman a veces recursivo ya que las cuestiones del valor de los productos anteriores (así como las entradas anteriores), aunque los algoritmos son generalmente escritos utilizando construcciones iterativas. También se llaman filtros de respuesta al impulso infinita (IIR), porque en general su respuesta a un impulso continúa para siempre. También se denominan a veces filtros autorregresivos, debido a que los coeficientes pueden ser considerados como el resultado de hacer la regresión lineal para expresar los valores de señal como una función de valores de la señal anteriores. La relación de los filtros FIR e IIR se puede ver claramente en una ecuación de diferencia-coeficiente lineal constante, es decir, el establecimiento de una suma ponderada de salidas igual a una suma ponderada de las entradas. Esto es como la ecuación que dio anteriormente para el filtro FIR causal, excepto que, además de la suma ponderada de las entradas, también tenemos una suma ponderada de las salidas. Si queremos pensar en esto como un procedimiento para la generación de muestras de salida, tenemos que reorganizar la ecuación para obtener una expresión para la muestra y la salida de corriente (n), la adopción de la convención de que un (1) 1 (por ejemplo, mediante la ampliación a otros como y BS), que pueden deshacerse de la 1 / a (1) término: y (n) b (1) x (n) b (2) x (n-1). b (Nb1) x (n-nb) - a (2) y (n-1) -. - A (Na1) y (n-na) Si todos los a (n) que no sea un (1) son cero, esto se reduce a nuestro viejo amigo el filtro FIR causal. Este es el caso general de un (causal) filtro LTI, y se implementa por el filtro de la función MATLAB. Veamos el caso de que los b coeficientes distintos de b (1) son iguales a cero (en lugar de la caja de la FIR, en el que un (n) son cero): En este caso, la muestra y la salida de corriente (n) se calcula como una combinación ponderada de la muestra de entrada actual x (n) y las anteriores muestras de salida y (n-1), y (n-2), etc. Para tener una idea de lo que sucede con este tipo de filtros, vamos a empezar con el caso en: es decir, la muestra de salida actual es la suma de la muestra de entrada actual y la mitad de la muestra de salida anterior. Así tener un impulso de entrada a través de unos pasos de tiempo, uno a la vez. Debe quedar claro en este punto que podemos escribir fácilmente una expresión para el valor de la muestra de salida enésimo: es simplemente (Si MATLAB cuenta a partir de 0, esto sería simplemente .5n). Dado que lo que estamos calculando es la respuesta de impulso del sistema, hemos demostrado por ejemplo que la respuesta de impulso de hecho puede tener un número infinito de muestras que no son cero. Para implementar este filtro de primer orden trivial en MATLAB, podríamos usar filtro. La llamada se verá así: y el resultado es: ¿Es este negocio realmente todavía lineales Podemos mirar esta manera empírica: Para un enfoque más general, tenga en cuenta el valor de una muestra de salida y (n). Por sustitución sucesiva podríamos escribir esto como Esto es igual que nuestro viejo amigo el formulario de convolución suma de un filtro FIR, con la respuesta al impulso proporcionado por el .5k expresión. y la longitud de la respuesta al impulso es infinito. Así, los mismos argumentos que hemos utilizado para demostrar que los filtros FIR fueron lineales se aplicará ahora aquí. Hasta el momento esto puede parecer como un montón de alboroto por no mucho. ¿Qué es toda esta línea de investigación para la buena Bueno responder a esta pregunta en etapas, comenzando con un ejemplo. No es una gran sorpresa que podemos calcular una multiplicación exponencial muestreada por recursiva. Veamos un filtro recursivo que hace algo menos obvio. Esta vez también lo convierten en un filtro de segundo orden, para que la llamada al filtro será de la forma Permite establecer el segundo coeficiente de salida a2 a -2cos (2 pi / 40), y el tercer coeficiente a3 salida a 1, y mira la respuesta de impulso. No es muy útil como un filtro, en realidad, pero sí genera una onda sinusoidal muestreada (de un impulso) con tres multiplicar-añade por muestra Con el fin de entender cómo y por qué se hace esto, y como filtros recursiva puede ser diseñado y analizado en el caso más general, tenemos que dar un paso atrás y echar un vistazo a algunas otras propiedades de los números complejos, en el camino hacia la comprensión de la z transform. I hizo que mi propio filtro de paso bajo en Matlab mediante la adopción de una media móvil de los datos de la señal. Pero si una media móvil crea un filtro de paso bajo, ¿cómo se hace exactamente para diseñar una ecuación para un filtro de paso alto entiendo la intuición en relación con el uso de un medio de paso bajo (altas frecuencias promediarán a cero, pero las frecuencias bajas tendrán un promedio a una número cercano al valor de la señal). Pero ¿hay alguna ecuación utilizada para el filtro de paso alto se le preguntó Ago 27 de 13 a las 23:51 cerrado por ser demasiado general por Andrew Barbero 23 de de mayo de 14 a las 20:11 Hay demasiado muchas respuestas posibles, o buenas respuestas serían demasiado larga para este formato . Por favor, añadir detalles a estrechar el conjunto de respuestas o para aislar un problema que puede ser respondida en unos pocos párrafos. Si esta pregunta puede reformularse para adaptarse a las normas del centro de ayuda. por favor, edite la pregunta. Hay una gran cantidad de ecuaciones para que tal vez la más simple es la función de diferencia de retardo de una muestra, o bien, a su transformada Z Donde H (z) Y (z) / X (z) es la ecuación del sistema para el filtro. Usando AudioLazy con matplotlib (Python), se puede ver un gráfico de la respuesta de frecuencia para este filtro de paso alto escribiendo. (Revelación: yo soy el autor de AudioLazy) Se puede aplicar a una señal, así Resultando en los primeros 7 muestras: El mismo se puede hacer en GNU Octave (o MatLab): Eso es un filtro FIR en un 6-muestra - señal periódica que se descompone a partir de -33 a -22 rango de amplitud gama en este ejemplo. Si intenta con una señal de 12 muestras (menor frecuencia): Ahora el resultado es otra onda cuadrada, pero en el rango de -11. Usted debe tratar de la misma con sinusoides, que sean significativos para la respuesta de frecuencia y deben mantener la otra sinusoide como la salida del filtro, con la misma frecuencia. También puede utilizar un resonador a la frecuencia de Nyquist, que le da un filtro IIR. Hay varios otros filtros de diseño que puede hacerlo (por ejemplo, Butterworth, Chebyshev, elíptica), para diferentes necesidades. fase mínima, fase lineal, la estabilidad del filtro y reducir al mínimo la amplitud de rizado son algunos de los posibles objetivos de diseño (o limitaciones) que puede tener mientras que el diseño de un filtro. contestada 28 de Ago 13 a las doce y diecisiete Un filtro de media móvil (1 z-1. z (M-1)) 47M necesita conocer tanto el halfquot quotfirst y la halfquot quotsecond de las muestras M it39s tomando el promedio de, por lo we39d necesitar un desfase de muestras M472 para que sea causal y centrada en cualquier it39s tomando el promedio de, además de la necesidad de los retrasos de hasta Z - (M-1). ndash H. D. Aug 29 de 13 a las 03:59