Engee 文档

Median Filter

的中值滤波器。

blockType: MedianFilter

median filter

图书馆路径:

/Signal Operations/Statistics/Median Filter

资料描述

座 Median Filter 独立计算每个通道的输入信号随时间的移动中值。 块采用滑动窗法计算滑动中值。 在该方法中，通过每个通道移动给定长度的窗口，逐个采样，并且块计算窗口中数据的中值。 该块随时间对输入数据执行中值滤波。

港口

入口处

Port_1-数据输入通行证：q[<br>] 列向量 | 向量字符串 | 矩阵

块用于计算移动中值的数据。 块接受真实或复杂的多通道和多维输入数据，即维度的输入数据 上 ，在哪里 和 .

<无转换>*数据类型*: 漂浮物16, 漂浮物32, 漂浮64, Int8, Int16, Int32, Int64, Int128, UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, UInt128</无翻译>

支持复数:是

出口；出口

Port_1-pass的移动中位数的输出：q[<br>] 列向量 | 向量字符串 | 矩阵

移动中值输出的大小对应于输入数据的大小。 块采用滑动窗法计算移动中值。

<无转换>*数据类型*: 漂浮64</无翻译>

支持复数:是

参数

窗口长度-滑动窗口通过的长度：q[<br>] 5(默认) | 正标量整数

窗口长度 定义样本中滑动窗口的长度。

算法

滑动窗口方法

在滑动窗口方法中，每个输入样本的输出是当前样本的中位数和 以前的选择。 —这是样品中窗口的长度。

来计算第一输出数据 当窗口中还没有足够的数据时，算法会用零填充窗口。 作为示例，为计算第二输入样本到达时的中值，算法填充窗口。 用零。 的数据向量, ，则表示两个数据样本，依次为 零。 该对象随时间对输入数据执行中值滤波。

让我们考虑使用滑动窗口方法计算流式输入数据的移动中位数的示例。 该算法使用长度的窗口 4. 对于每个输入样本，窗口很长 4 沿着数据移动。

movmed slidewin

实例