medfilt1

Страница в процессе разработки.

Одномерная медианная фильтрация.

Библиотека

EngeeDSP

Синтаксис

Вызов функции

y = medfilt1(x) — применяет одномерный медианный фильтр третьего порядка к входному вектору x. Функция считает, что сигнал равен 0 за пределами граничных значений. Выходной сигнал y имеет ту же размерность, что и x.

y = medfilt1(x, n) — применяет одномерный медианный фильтр n-го порядка к x.

y = medfilt1(x, n, [], dim) — использует размерность dim, по которой работает фильтр. Аргумент [] требуется для обратной совместимости и игнорируется.

y = medfilt1(___, nanflag, padding) — использует nanflag, чтобы определить, как обрабатываются значения NaN в каждом сегменте, с использованием любых входных аргументов из предыдущих синтаксисов. Этот синтаксис также определяет заполнение padding — тип фильтрации, выполняемой на границах сигнала.

Аргументы nanflag и padding могут располагаться в любом месте после x в вызове функции.

Аргументы

Входные аргументы

# x — входной сигнал
вектор | матрица | N-мерный массив

Details

Входной сигнал, заданный как вещественный вектор, матрица или многомерный массив.

Типы данных

Float32, Float64

# n — порядок фильтра
3 (по умолчанию) | скаляр

Details

Порядок одномерного медианного фильтра, заданный как положительный целый скаляр:

Если n нечетное, то y(k) — медиана x(k-(n-1)//2:k+(n-1)//2).
Если n четное, то y(k) — медиана x(k-n/2:k+(n/2)-1). В этом случае функция сортирует числа и вычисляет среднее арифметическое двух средних элементов отсортированного списка.

Типы данных

Float64

# dim — фильтруемое измерение
скаляр

Details

Фильтруемое измерение, заданное как положительный целый скаляр. По умолчанию функция работает с первым измерением многомерного x. В частности, если x — матрица, функция фильтрует ее столбцы так, что:

y(:,i) = medfilt1(x(:,i),n).

Типы данных

Float64

# nanflag — условие NaN
"includenan" (по умолчанию) | "omitnan"

Details

Условие NaN, заданное как "includenan" или "omitnan":

"includenan" возвращает отфильтрованный сигнал таким образом, что медиана любого сегмента, содержащего NaN, также равна NaN.
"omitnan" возвращает отфильтрованный сигнал таким образом, что медиана любого сегмента, содержащего NaN, равна медиане значений, отличных от NaN. Если все элементы сегмента являются NaN, результатом будет NaN.

# padding — фильтрация граничных значений
"zeropad" (по умолчанию) | "truncate"

Details

Фильтрация граничных значений, задается как "zeropad" или "truncate":

"zeropad" считает сигнал равным нулю за пределами граничных значений.
"truncate" вычисляет медианы меньших сегментов по мере достижения границ сигнала.

Выходные аргументы

# y — отфильтрованный сигнал
вектор | матрица | N-мерный массив

Details

Отфильтрованный сигнал, возвращаемый как вещественный вектор, матрица или многомерный массив. Размерность y такая же, как у x.

Типы данных

Float64

Примеры

Подавление шума с помощью медианной фильтрации

Details

Сгенерируем синусоидальный сигнал с частотой дискретизации 100 Гц в течение 1 секунды. Добавим синусоиду более высокой частоты для имитации шума. Используем медианный фильтр 10-го порядка для сглаживания сигнала. Построим график.

import EngeeDSP.Functions: medfilt1

fs = 100
t = range(0, 1, step=1/fs)
x = sin.(2π * t * 3) .+ 0.25 * sin.(2π * t * 40)

y = medfilt1(x, 10)

p = plot(t, x, label="Original", linewidth=1.5)
plot!(p, t, y, label="Filtered", linewidth=2)


plot!(p, legend=:topright, framestyle=:box)

medfilt1 1

Литература

Pratt, William K. Digital Image Processing. 4th Ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2007.