Page 18 - 6028

Рисунок 6.1 є демонстрацією роботи такого фільтру. Сигнал в (a) є імпульсом, на
який накладено випадковий шум. В (b) і (c) показує вплив дію фільтра ковзного
середнього, що зменшує амплітуду випадкового шуму (що є хорошою дією), але також
зменшує різкість ребер (що негативно впливає на якість сигналу). З усіх можливих
лінійних фільтрів, які можуть бути використані, ковзне середнє виробляє найнижчий
рівень шуму при заданій різкості краю. Рівень шумозаглушення становить квадратний
корінь з числа точок в середньому. Наприклад, 100-точковий ковзний середній фільтр
зменшує шум в 10 разів.

Рисунок 6.1 - Дія фільтру ковзного середнього
Щоб зрозуміти, чому ковзне середнє є хорошим рішенням уявіть, ми хочемо
створити фільтр з фіксованою різкістю краю. Наприклад, припустимо, що ми фіксуємо
різкість краю, вказавши, ковзне значення береться по 11 значеннях. Це вимагає, щоб ядро
фільтру мало одинадцять точок. Питання оптимізації: як вибрати одинадцять значень в
ядрі фільтра, щоб мінімізувати шум на вихідному сигналі? Оскільки шум, який ми
намагаємося зменшити, є випадковим, ні одна з вхідних точок не є особливою. Тому
марно надавати перевагу будь-якій з вхідних точок, призначаючи їй більший коефіцієнт в
ядрі фільтра. Найнижчий рівень шуму виходить, коли всі вхідні зразки обробляються
однаково, що і є фільтром ковзного середнього.

Порядок виконання роботи
1. Виберіть функцію згідно номера варіанту

Номер Функція Номер Функція