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均值滤波器

中值滤波器是一种数字滤波器，广泛应用于数字信号和图像处理中，以减少噪声。中值滤波器是一种非线性 FIR 滤波器。

在本示例中，我们将研究它的简化实现，并了解其工作原理，下图显示了实现滤波器的模型。

image.png

在这个模型中，window 参数定义了滤波器窗口的大小。

接下来，让我们定义模型开始的函数，并声明滤波窗口大小的几种变量。

In [ ]: 
# Подключение вспомогательной функции запуска модели.
function run_model( name_model)
    
    Path = (@__DIR__) * "/" * name_model * ".engee"
    
    if name_model in [m.name for m in engee.get_all_models()] # Проверка условия загрузки модели в ядро
        model = engee.open( name_model ) # Открыть модель
        model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
    else
        model = engee.load( Path, force=true ) # Загрузить модель
        model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
        engee.close( name_model, force=true ); # Закрыть модель
    end
    sleep(5)
    return model_output
end
Out[0]:
run_model (generic function with 1 method)
In [ ]: 
window_arr = Int64[10,20,100,1e3];

然后，让我们用不同的平均窗口参数循环运行该模型，并比较结果。

In [ ]: 
out_arr = zeros(1001,4)
window = 0;
for i in 1:4  
    window = window_arr[i]
    run_model("Averaging_filter") # Запуск модели.
    out = collect(simout["Averaging_filter/out"]);
    out_arr[:,i] = out.value
end 

plot(out_arr, label=["окно = 10" "окно = 20" "окно = 100" "окно = 1000"])

Building...
Progress 100%
Building...
Progress 100%
Building...
Progress 100%
Building...
Progress 100%
Out[0]:

输出结果

从结果图中我们可以看到，减薄窗口越大，信号振幅越小，这是由于输入是正弦波，而在较大的平均窗口中，我们可以找到信号所有可能值的平均值，包括函数的最大值和最小值，因此滤波器本身工作正常，完成了其主要功能。

示例中使用的块