Gleitender Mittelwert Algorithmus Matlab

Vielleicht könnten Sie auch den Ausdruck verwenden, der verwendet wird, um die theoretische BER-Kurve zu berechnen. Es gab viele Fälle, in denen die Kurve, die aus dem theoretischen Ausdruck für die Symbolfehlerwahrscheinlichkeit abgeleitet wurde, mit der simulierten Kurve für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit (und umgekehrt) verglichen wurde In viel Verwirrung und Kummer. Fehler beim Berechnen von SNR oder Übersetzen eines gegebenen SNR zu Signalamplituden sind ebenfalls üblich. Ndash Dilip Sarwate Die einfache Erklärung ist, dass es einen Fehler in Ihrer Simulation. Heres eine, die in MATLAB arbeitet: Beachten Sie, dass der theoretische Ausdruck für Bitfehlerrate für BPSKQPSK Modulation ist: unter Berücksichtigung, dass Eb die Energie pro Informationsbit ist. Die etwas subtile Unterscheidung zwischen Eb und Es, die Energie pro Symbol. Ist etwas, das oft fährt Menschen neu auf das Thema. Dieser Unterschied erklärt auch, warum QPSK und BPSK die gleiche Bitfehlerrate haben, wenn sie als Funktion von frac ausgedrückt werden, erhalten Sie keinen Bitfehlerleistungsvorteil, indem Sie zu QPSK wechseln, obwohl Sie eine gegebene Bitrate mit weniger belegter Bandbreite erreichen können. Ich habe in meinem Kommentar auf die Hauptfrage, eine weitere Quelle der Verwirrung ist, dass die Symbol-Fehlerrate ist Ps 2Qleft (sqrt rechts) - leftQleft (sqrt rechts) right2, da das Symbol ist falsch, wenn an Mindestens ein Bit falsch demoduliert wird, sind die Bitfehler in Inphase - und Quadraturzweigen unabhängig und P (Acup B) P (A) P (B) - P (Acap B) P (A) P (B) - P (A) P (B) 2p-p2 für unabhängige Ereignisse der Wahrscheinlichkeit p ndash Dilip Sarwate Jan 20 12 at 17:53 Kann ich eine Frage stellen Wie berechne ich die Energie pro Bit Ich meine, in Wirklichkeit, es doesn39t gleich 1. So können Sie in der Realität erklären, wie ich die Energie pro Bit kakulieren Vielen Dank ndash Kämme Filterung kann in zwei gruppiert werden je nach den Effekten: Low-Pass-Filter (Glättung) Low-Pass-Filterung (aka Glättung) verwendet, um ein hochfrequentes Rauschen aus einem digitalen Bild zu entfernen. Die Tiefpassfilter verwenden üblicherweise einen sich bewegenden Fensteroperator, der jeweils ein Pixel des Bildes beeinflusst, wobei sein Wert durch eine Funktion einer lokalen Region (Fenster) von Pixeln geändert wird. Der Bediener bewegt sich über das Bild, um alle Pixel im Bild zu beeinflussen. Hochpassfilter (Edge Detection, Sharpening) Ein Hochpassfilter kann verwendet werden, um ein Bild schärfer zu machen. Diese Filter unterstreichen feine Details im Bild - das Gegenteil des Tiefpaßfilters. Die Hochpaßfilterung arbeitet genauso wie eine Tiefpaßfilterung, die nur einen anderen Faltungskernel verwendet. Beim Filtern eines Bildes wird jedes Pixel durch seine Nachbarn beeinflusst, und der Nettoeffekt der Filterung bewegt Informationen um das Bild herum. In diesem Kapitel verwenden Sie dieses Bild: bogotobogo-Site-Suche: bogotobogo-Site-Suche: Mittlere Filterung ist einfach zu implementieren. Es wird als ein Verfahren zum Glätten von Bildern verwendet, wodurch der Betrag der Intensitätsveränderung zwischen einem Pixel und dem nächsten reduziert wird, wodurch das Rauschen in Bildern reduziert wird. Die Idee der mittleren Filterung ist einfach, jeden Pixelwert in einem Bild durch den mittleren (durchschnittlichen) Wert seiner Nachbarn, einschließlich sich selbst, zu ersetzen. Dies hat die Wirkung, Pixelwerte zu eliminieren, die für ihre Umgebung nicht repräsentativ sind. Eine mittlere Filterung wird üblicherweise als ein Faltungsfilter angesehen. Wie andere Windungen basiert es auf einem Kern, der die Form und Größe der Nachbarschaft repräsentiert, die bei der Berechnung des Mittelwerts abgetastet werden soll. Häufig wird ein 3-fach quadratischer Kernel verwendet, wie unten gezeigt: Der mf ist der mittlere Filter: Der Filter2 () ist definiert als: Y filter2 (h, X) filtert die Daten in X mit dem zweidimensionalen FIR-Filter in der Matrix h. Es berechnet das Ergebnis, Y, unter Verwendung der zweidimensionalen Korrelation und gibt den zentralen Teil der Korrelation zurück, der die gleiche Größe wie X hat. Er gibt den durch den Formparameter festgelegten Teil von Y zurück. Shape ist ein String mit einem dieser Werte: full. Gibt die vollständige zweidimensionale Korrelation zurück. In diesem Fall ist Y größer als X. gleich. (Default) Gibt den zentralen Teil der Korrelation zurück. In diesem Fall ist Y gleich groß wie X. gültig. Gibt nur die Teile der Korrelation zurück, die ohne nullgepolsterte Kanten berechnet werden. In diesem Fall ist Y kleiner als X. Nun wollen wir den im vorherigen Abschnitt definierten Kernel mit filter2 () anwenden: Wir können sehen, dass das gefilterte Bild (rechts) ein wenig verglichen mit dem ursprünglichen Eingang (links) . Wie zuvor erwähnt, kann das Tiefpassfilter verwendet werden. Lets es testen. Erstens, um die Eingabe ein wenig schmutzig, wir Spray einige Pfeffer und Salz auf das Bild, und wenden Sie dann die mittlere Filter: Es hat einige Auswirkungen auf das Salz und Pfeffer Rauschen, aber nicht viel. Es machte sie nur verwischt. Wie wäre es mit dem Versuch der Matlabs eingebauten Median Filter bogotobogo Website-Suche: bogotobogo Website-Suche: Median Filter - medfilt2 () Hier ist das Skript: Viel besser. Anders als der vorherige Filter, der gerade Mittelwert verwendet, dieses Mal benutzten wir Median. Das Medianfiltern ist ein nichtlinearer Vorgang, der häufig bei der Bildverarbeitung verwendet wird, um das Salz - und Pfeffergeräusch zu reduzieren. Beachten Sie auch, dass die medfilt2 () 2-D-Filter ist, so dass es nur für Graustufenbild funktioniert. Für Rauschentfernung für RGB-Bild gehen Sie bitte zum Ende dieses Kapitels: Entfernen von Rauschen im RGB-Bild. Matlab bietet eine Methode zum Erstellen eines vordefinierten 2-D-Filters. Sein fspecial (): h fspecial (type) erzeugt ein zweidimensionales Filter h des angegebenen Typs. Es gibt h als Korrelationskernel zurück, was für die Verwendung mit imfilter () die geeignete Form ist. Der Typ ist ein String mit einem dieser Werte: Matlab Bild - und Videobearbeitung OpenCV 3 - Bildverarbeitung OpenCV 3 Bild - und Videoverarbeitung mit Python