A melhor maneira de fazer isso (na minha opinião) seria usar um buffer circular para armazenar suas imagens. Em um buffer circular ou anel, o elemento de dados mais antigo na matriz é substituído pelo elemento mais novo inserido na matriz. Os conceitos básicos de fazer tal estrutura são descritos no pequeno vídeo Mathworks Implementando um buffer circular simples. Para cada iteração de seu loop principal que lida com uma única imagem, basta carregar uma nova imagem no buffer circular e, em seguida, usar MATLAB s construído na função média para levar a média de forma eficiente. Se você precisar aplicar uma função de janela aos dados, faça uma cópia temporária dos quadros multiplicada pela função da janela e tome a média da cópia em cada iteração do loop. Respondeu 6 de agosto de 12 às 10:11, calcula um tipo de média móvel para cada uma das 10 bandas em todas as suas imagens. Esta linha calcula uma média móvel do valor médio sobre suas imagens: para ambos, você deseja adicionar uma estrutura de buffer que tenha apenas as últimas 10 imagens. Para simplificar, você também pode apenas manter tudo na memória. Aqui está um exemplo para Yout: Mude esta linha: (Adicione uma dimensão) E altere isso: então, para exibir o uso, você faria algo. Similar para meanvalue respondido 6 de agosto 12 às 14:19 Sua resposta 2017 Stack Exchange, saída de dados de exportação tsmovavg (tsobj, s, lag) retorna a média móvel simples para o objeto da série de tempo financeiro, tsobj. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. Output tsmovavg (vector, s, lag, dim) retorna a média móvel simples para um vetor. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. Saída tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) retorna a média móvel ponderada exponencial para o objeto da série temporária financeira, tsobj. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que o período de tempo especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pesa o preço mais recente em 18.18. Porcentagem Exponencial 2 (TIMEPER 1) ou 2 (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (vector, e, timeperiod, dim) retorna a média móvel ponderada exponencial para um vetor. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que o período de tempo especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pesa o preço mais recente em 18.18. (2 (período de tempo 1)). Saída tsmovavg (tsobj, t, numperiod) retorna a média móvel triangular para o objeto da série temporária financeira, tsobj. A média móvel triangular suaviza os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela do ceil (numperiod 1) 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. Saída tsmovavg (vetor, t, numperiod, dim) retorna a média móvel triangular para um vetor. A média móvel triangular suaviza os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela do ceil (numperiod 1) 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. Saída tsmovavg (tsobj, w, pesos) retorna a média móvel ponderada para o objeto da série temporária financeira, tsobj. Fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais sensível às mudanças recentes. Saída tsmovavg (vetor, w, pesos, dim) retorna a média móvel ponderada para o vetor, fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais sensível às mudanças recentes. Saída tsmovavg (tsobj, m, numperiod) retorna a média móvel modificada para o objeto da série temporária financeira, tsobj. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod para ser o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. Saída tsmovavg (vetor, m, numperiod, dim) retorna a média móvel modificada para o vetor. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod para ser o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. Dim 8212 dimensionar para operar ao longo de inteiro positivo com o valor 1 ou 2 Dimensão para operar junto, especificado como um inteiro positivo com um valor de 1 ou 2. dim é um argumento de entrada opcional e, se não for incluído como entrada, o padrão O valor 2 é assumido. O padrão de dim 2 indica uma matriz orientada por linha, onde cada linha é uma variável e cada coluna é uma observação. Se dim 1. a entrada é assumida como um vetor de coluna ou matriz orientada por coluna, onde cada coluna é uma variável e cada linha uma observação. E 8212 Indicador para vetor de caracteres de média móvel exponencial A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que o período de tempo é o período de tempo da média móvel exponencial. As médias móveis exponenciais reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pesa o preço mais recente em 18.18. Porcentagem Exponencial 2 (TIMEPER 1) ou 2 (WINDOWSIZE 1) período de tempo 8212 Comprimento do período de tempo inteiro não negativo Selecionar Seu PaísDocumentação y filtro (b, a, x) filtra os dados de entrada x usando uma função de transferência racional definida pelos coeficientes do numerador e do denominador B e a. Se a (1) não for igual a 1., o filtro normaliza os coeficientes de filtro por um (1). Portanto, um (1) deve ser diferente de zero. Se x é um vetor, o filtro retorna os dados filtrados como um vetor do mesmo tamanho que x. Se x for uma matriz, o filtro age ao longo da primeira dimensão e retorna os dados filtrados para cada coluna. Se x for uma matriz multidimensional, o filtro atua ao longo da primeira dimensão da matriz cujo tamanho não é igual a 1. o filtro (b, a, x, zi) usa as condições iniciais zi para os atrasos do filtro. O comprimento do zi deve ser igual ao máximo (comprimento (a), comprimento (b)) - 1. O filtro y (b, a, x, zi, dim) atua ao longo da dim. Por exemplo, se x for uma matriz, então o filtro (b, a, x, zi, 2) retorna os dados filtrados para cada linha. Y, o filtro zf () também retorna as condições finais zf dos atrasos do filtro, usando qualquer uma das sintaxes anteriores. Função de transferência racional A descrição de entrada-saída da operação de filtro em um vetor no domínio de transformação Z é uma função de transferência racional. Uma função de transferência racional é da forma, Y (z) b (1) b (2) z x2212 1. B (n b 1) z x2212 n b 1 a (2) z x2212 1. A (n a 1) z x2212 n a X (z). Que lida com os filtros FIR e IIR 1. n a é a ordem do filtro de feedback e n b é a ordem do filtro feedforward. Você também pode expressar a função de transferência racional como a seguinte equação de diferença, a (1) y (n) b (1) x (n) b (2) x (n x2212 1). B (n b 1) x (n x2212 n b) x2212 a (2) y (n x2212 1) x2212. X2212 a (n a 1) y (n x2212 n a). Além disso, você pode representar a função de transferência racional usando sua implementação transposta de forma direta II, como no diagrama a seguir. Devido à normalização, assumir um (1) 1. A operação do filtro na amostra m é dada pelas equações de diferença do domínio do tempo y (m) b (1) x (m) z 1 (m x2212 1) z 1 (m) b (2) x (m) z 2 ( m x2212 1) x2212 um (2) Y (m) x00A0x00A0 x22EE x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x22EE x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0x00A0 x22EE Zn x2212 2 (m) b (n x2212 1) x (m) x2212 Zn 1 (m x2212 1) x2212 um (n x2212 1 ) Y (m) zn x2212 1 (m) b (n) x (m) x2212 a (n) y (m). Se você possui o Signal Processing Toolboxx2122, você pode projetar um filtro, d. Usando designfilt. Então, você pode usar o filtro Y (d, X) para filtrar seus dados. Escolha o seu país
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