Уравнения в конечных разностях и фильтрация
Поможем в ✍️ написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

MATLAB имеет спциальные функции для работы с уравнениями в конечных разностях и фи-льтрами. Эти функции работают главным образом с векторами. Векторы используются для хранения дискретных сигналов или последовательностей, а также для обработки сигналов и анализа данных. Для систем со многими входами, каждая строка матрицы соответствует од-ной временной точки выборки сигналов, где каждый вход описывается как один вектор-стол-бец.

Функция

y = filter(b, a, x)

обрабатывает данные в векторе x посредством фильтра, описываемого векторами a и  b, вы-давая фильтрованные данные y. Функция filter может рассматриваться как эффективная реа-лизация уравнения в конечных разностях. Структура функции filter является обобщенной структурой фильтра, образованного при помощи линий задержки, который описывается приведенными ниже уравнениями в конечных разностях, где n есть индекс (номер) текущей выборки, na есть порядок полинома, описываемого вектором a , а nb есть порядок полино-ма,описываемого вектором b. Выход y(n) является линейной комбинацией текущего и пре-дыдущих входов, то есть x(n) x(n-1) ..., и предыдущих выходов  y(n-1) y(n-2) ...

 

a(1) y(n) = b(1) x(n) + b(2) x(n-1) + … + b(nb) x(n-nb+1) –

- a(2) y(n-1) - … - a(na) y(n-na+1)

 

Допустим, например, что мы хотим сгладить данные нашей задачи по движению автомоби-лей при помощи усредняющего фильтра, который выдает среднее количество машин за каж-дые 4 часа. Данный процесс можно выразить при помощи следующего уравнения в конеч-ных разностях:

 

y(n) = (1/4) x(n) + (1/4) x(n-1) + (1/4) x(n-2) + (1/4) x(n-3)

 

Соответствующие векторы равны:

a = 1; b = [1/4 1/4 1/4 1/4];

 

Воспользуемся данными матрицы count из раздела Анализ данных и статистика. Для на-шего примера, обозначим первый столбец матрицы count через вектор x :

 

x = count (:, 1);

Усредненные за 4 часа данные могут быть легко вычислены при помощи приведенной выше функции y = filter(b, a, x). Сравним исходные и сглаженные данные, построив их на одном графике.

                                       t = 1:length(x) ;

                                       plot(t, x, '-.', t, y, '-');  grid on

Legend('Original Data','Smoothed Data',2)

Исходные данные наблюдения представлены здесь штрих-пунктирной линией, а сглаженные за 4 часа данные – сплошной линией.

 

Для различных практических приложений, в специальном пакете Signal Processing Toolbox предусмотрены многочисленные функции для анализа сигналов и проектирования дискрет-ных фильтров.

 

 

Многомерные Массивы

Многомерные массивы в системе MATLAB являются распространением обычных двумерных матриц. Как известно, матрицы имеют две размерности – строки (row) и столбцы (column).                                                                  

 

 

 Вы можете выделить любой элемент двумерной матрицы при помощи двух индексов, где первый является индексом (номером) строки, а второй – индексом столбца. Многомерные массивы имеют дополнительную индексацию. Например, трехмерные массивы имеют три индекса:

· Первый индекс указывает размерность 1 , то есть строки.

· Второй индекс указывает размерность 2. то есть столбцы.

· Третий индекс указывает на размерность 3. В данном пособии используется концепция страницы (page) для представления размерности 3 и выше.

 

 

Для обращения, например, к элементу второй строки и третьего столбца на странице 2 нужно воспользоваться индексацией (2,3,2) (см. рисунок ниже).

Если вы добавляете размерности к массиву, вы также добавляете индексы. Четырехмерный массив, например, имеет 4 индекса. Первые два из них указывают на пару строка-столбец, а следующие два характеризуют третью и четвертую размерности.

 

 

Отметиим, что общие функции обращения с многомерными массивами находятся в директории datatypes.

 

Создание Многомерных Массивов

При создании многомерных массивов можно воспользоваться теми же приемами, которые используются для двумерных матриц.

 

Создание массивов с использованием индексации

Один из способов формирования многомерного массива состоит в создании двумерного массива и соответствующего его расширения. Например, начнем с простого двумерного массива А.

 

A = [5  7  8;  0  1  9; 4  3  6];

А является массивом 3х3, то есть его размерности строк и столбцов равны трем. Для добавления третьей размерности к А запишем

 

A(:,:,2) = [1  0  4; 3  5  6; 9  8  7].

MATLAB выдаст

                                            

                                              A(:, : ,1) =

5  7  8

0  1  9

4  3  6

                                            A(:, :, 2) =

1  0  4

3   5   6

9   8  7

Вы можете продолжить добавление строк, столбцов или страниц аналогичным образом.

Расширение Многомерных Массивов. Для расширения любой размерности массива А нужно:

· Увеличить или добавить соответствующий индекс и задать требуемые значения.

· Добавить такое же количество элементов к соответствующим размерностям массива. Так, для числовых массивов все строки должны иметь одинаковое число элементов, все страницы должны иметь одинаковое число строк и столбцов и т.д.

Вы можете воспользоваться свойством скалярного распространения системы MATLAB, совместно с оператором двоеточия, для заполнения всей размерности единственным числом:

 

A(:, :, 3) = 5;

A(:, :, 3)

                                                       ans =

5  5   5

5  5  5

5 5  5

 

Для превращения А в четырехмерный массив размерности 3х3х3х2 введите

 

A(:, :, 1, 2) = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

A(:, :, 2, 2) = [9 8 7; 6 5 4; 3 2 1];

A(:, :, 3, 2) = [1 0 1; 1 1 0; 0 1 1];

Отметим, что после первых двух вводов MATLAB добавляет в A требуемое количество нулей, чтобы поддержать соответствующие размеры размерностей (речь идет о первом элементе по четвертой размерности, то есть при четвертом индексе равном единице, массив А будет содержать три нулевые матрицы размера 3х3).

Дата: 2019-05-28, просмотров: 196.