Moving Average Filter Verilog Code

Filtro médio, ou filtro médio. Categoria Digital de sinal e processamento de imagem DSP e DIP software development. Abstract O artigo é um guia prático para filtro médio, ou entendimento do filtro média e implementação artigo contém teoria, código fonte C, instruções de programação e aplicação de amostra. 1 Introdução ao filtro médio, ou filtro médio. Filtro médio ou filtro médio é filtro de janela de classe linear, que suaviza a imagem de sinal O filtro funciona como low-pass um A idéia básica por trás do filtro é para qualquer elemento da imagem de sinal tomar uma média Através de sua vizinhança Para entender como isso é feito na prática, vamos começar com a janela idea.2 janela de filtro ou mask. Let imaginar, você deve ler uma carta eo que você vê no texto restrito por buraco em stencil especial como this. Fig 1 Primeiro stencil. So, o resultado da leitura é som t Ok, vamos ler a carta novamente, mas com a ajuda de outro stencil. Fig 2 Segundo stencil. Now o resultado da leitura t é som Vamos fazer O terceiro try. Fig 3 Terceiro stencil. Now você está lendo a letra t como sound. What acontece aqui Para dizer que, em linguagem matemática, você está fazendo uma operação de leitura sobre letra elemento t E o resultado som depende do elemento vizinhança letras ao lado T. And que stencil, que ajuda a pegar bairro elemento, é janela Sim, janela é apenas um stencil ou padrão, através do qual você está selecionando o elemento bairro um conjunto de elementos em torno do dado para ajudá-lo a tomar decisão Outro Nome para a janela de filtro é a máscara 3 em 2D. In três dimensões Pense sobre a construção E agora sobre o quarto nesse edifício O quarto é como a janela 3D, que corta algum subespaço de todo o espaço do edifício Você pode encontrar janela 3D no volume voxel Processamento de imagem. Fig 6 Janela ou máscara de tamanho 3 3 3 em 3D.3 Compreendendo filtro médio. Agora vamos ver, como tomar uma média em toda a vizinhança elemento s A fórmula é simples resumir elementos e dividir a soma pelo número de Elementos FO Por exemplo, vamos calcular uma média para o caso, ilustrada na figura 7.Fig 7 Tomando uma média. E isso é tudo Sim, temos apenas filtrado 1D sinal por filtro médio Vamos fazer retomar e escrever passo a passo Instruções para o processamento pelo filtro médio. Filtro médio, ou algoritmo médio do filtro. Coloque uma janela sobre o elemento. Tome uma soma média acima dos elementos e divida a soma pelo número dos elementos. Agora, quando nós temos o algoritmo, é hora de escrever Algum código deixe-nos vir para baixo para programming.4 1D média filtro programming. In nesta seção desenvolvemos 1D médio filtro com janela de tamanho 5 Vamos ter 1D sinal de comprimento N como entrada O primeiro passo é janela colocação que fazemos que, alterando índice Do elemento líder. Atenção, que estamos começando com o terceiro elemento e terminando com o último mas dois O problema é que não podemos começar com o primeiro elemento, porque neste caso a parte esquerda da janela de filtro está vazia Vamos discutir Abaixo, como resolver esse problema. O segundo passo é t Aking a média, ok. Now, vamos escrever o algoritmo como function. Type elemento pode ser definido como.5 Tratando bordas. Para todos os filtros de janela há algum problema que é borda tratar Se você colocar a janela sobre o primeiro último elemento, o Esquerda para a direita da janela estará vazia Para preencher a lacuna, sinal deve ser estendido Para filtro médio há boa idéia para estender sinal ou imagem simetricamente, como este. Assim, antes de passar o sinal para a nossa função de filtro médio o sinal deve ser estendido Vamos anotar o wrapper, que faz todas as preparações. Como você pode ver, o nosso código leva em conta alguns problemas práticos Primeiro de tudo, verificamos os nossos parâmetros de entrada de sinal não deve ser NULL, eo comprimento do sinal deve ser positivo. Caso N 1 Este caso é especial, porque para construir a extensão precisamos de pelo menos dois elementos Para o sinal de 1 comprimento do elemento o resultado é o próprio sinal Bem, preste atenção, nosso filtro médio funciona no local, se o resultado do parâmetro de saída é NULL. Now Vamos alocar memória para extensão de sinal. E verificar a alocação de memória. Implementação de filtragem FIR em C Parte 3.Parte 2 mostrou um exemplo de um filtro FIR em C usando ponto fixo Este tutorial sobre filtragem FIR mostra como aplicar vários filtros FIR Os mesmos dados de entrada Os exemplos para esta parte também estão em ponto fixo O exemplo é um único arquivo C com o código de filtro FIR na parte superior e um pequeno programa de teste na parte inferior Em uma implementação real, você provavelmente quer dividir a Código em vários arquivos. Clique no seguinte link para uma versão em PDF do exemplo de código. O exemplo de código é mostrado abaixo. Há algumas diferenças a partir do exemplo de código da Parte 2 Primeiro, eu criei uma função para armazenar as amostras de entrada para A matriz de amostra de entrada firStoreNewSamples Essa função é chamada uma vez para cada bloco de amostras de entrada que são processadas A função de chamada passa em um ponteiro para as novas amostras de entrada eo número de novas amostras para copiar A função retorna a Endereço em que para aplicar o FIR filter. Second, eu adicionei uma função para mover as amostras após o processamento de um bloco de amostras firMoveProcSamples Novamente, esta função é chamada uma vez por bloco de amostras, não uma vez por filtro FIR aplicado. A função de filtragem FIR FirFixed tem a mesma lista de argumentos que no exemplo da Parte 2, mas o argumento de entrada é um pouco diferente neste caso. O ponteiro de entrada passado deve ser o endereço retornado da função firStoreNewSamples, em vez de um ponteiro para o buffer de amostra de entrada. Programa de teste mostra um exemplo onde dois filtros FIR diferentes são aplicados aos mesmos dados de saída Primeiro um arquivo de entrada é aberto para amostras de entrada e dois arquivos de saída são abertos um para cada filtro No loop de processamento de amostra, um bloco de até 80 amostras é Lido e armazenado na matriz de trabalho para os filtros Em seguida, o filtro passa-faixa de 63 tap é aplicado chamando firFixed e o bloco de amostras de saída é gravado no arquivo. Filtro é aplicado e as amostras de saída são gravadas em um arquivo diferente Finalmente, o buffer de amostra é deslocado para se preparar para o próximo bloco de amostras de entrada. O código que eu tenho mostrado funciona para muitos filtros que você deseja implementar Lembre-se de manter o controle Do tamanho máximo do filtro de entrada e tamanho do bloco de entrada de amostra, e alterar as declarações de definir adequadamente Isso conclui o meu tutorial em filtros FIR básicos. Deixe uma resposta Cancel reply. Thank muito para postar tutorial muito agradável gostaria de implementar o seu exemplo No controlador AVR Atmega16 Eu tenho a função ADC ReadADC 0x00 que lê o valor 10bits do ADC Registros onde devo inserir o valor ADC para o exemplo acima Eu sou novo para o programa de controlador, vou ser grato por seus guias e sugestões Por favor me guiar Onde eu deveria fazer as mudanças necessárias no exemplo acima. Abdul, obrigado pelo elogio Você deve ler o ADC amostras em uma matriz e, em seguida, passar o endereço da matriz para o firFixed Função como o segundo argumento No programa principal, eu li amostras de um arquivo para a matriz chamada input No seu código você deve ler amostras ADC em uma matriz semelhante No exemplo eu processei 80 amostras de cada vez, mas você deve mudar isso Valor para o que é apropriado para você aplicação Processando uma amostra de cada vez minimizaria o atraso através do filtro, mas seria o mais caro em termos de ciclos. Dear Shawn, obrigado pela sua resposta eu li ADC valor como entrada SAMPLES ADCRead 0x00 , E passou o endereço dos SAMPLES de entrada para a função firStoreNewSamples como inP firStoreNewSamples entrada SAMPLES, tamanho estou confuso sobre o tamanho inteiro como o tamanho é o comprimento, você poderia por favor me sugerir qual deve ser o valor de tamanho desde FirFixed função tem cinco Argumentos como firFixed coeffs, inp, saída, tamanho, FILTERLEN e inp é lido de firStoreNewSamples Meu programa está listado abaixo gentilmente chek que eu seria agradeço cheio para você, obrigado. Incluir incluir incluir. Definir ADCVREFTYPE 0x20 definir PWM1DCReg OCR1A. Número máximo de entradas que podem ser manipuladas em uma chamada de função definir MAXINPUTLEN 25 comprimento máximo do filtro que pode ser manipulado definir MAXFLTLEN 16 buffer para armazenar todas as amostras de entrada definir BUFFERLEN MAXFLTLEN 1 MAXINPUTLEN. Array para armazenar amostras de entrada int16t insamp BUFFERLEN. Defina AMOSTRAS 25. FIR init void firFixedInit void memset insamp, 0, tamanho de insamp. Armazenar novas amostras de entrada int16t firStoreNewSamples int16t inp, comprimento int colocar as novas amostras na extremidade alta do buffer memcpy insamp MAXFLTLEN 1, inp, comprimento sizeof int16t retornar o local no qual aplicar o filtro de retorno insamp MAXFLTLEN 1. mover amostras processadas void FirMoveProcSamples int comprimento deslocamento entrada amostras de volta no tempo para a próxima vez memmove insamp 0, comprimento insamp, MAXFLTLEN 1 sizeof int16t. A função de filtro FIR void firFixed int16t coeffs, int16t entrada, int16t saída, comprimento int, int filterLength int32t acc acumulador para MACs int16t coeffp ponteiro para coeficientes int16t inputp ponteiro para entrada amostras int n int k. Aplicar o filtro a cada amostra de entrada para n 0 n comprimento n calcular saída n coeffp coeffs inputp entrada n constante de arredondamento de carga constante 1 14 executar o multiplicar-acumular para k 0 k 0x3fffffff acc 0x3fffffff senão se 15. Frequência de corte de passagem baixa 1000Hz, Frequência de amostragem 8915Hz definir FILTERLEN 16 int16t coeffs FILTERLEN 0xFF45, 0xFE83, 0xFDB2, 0xFFC9, 0x088E, 0x18A4, 0x2B29, 0x37AF, 0x37AF, 0x2B29, 0x18A4, 0xF88, 0xFFC9, 0xFDB2, 0xFE83, 0xFF45.PORTA 0x00 DDRA 0x00 PORTB 0x00 DDRB 0xff PORTC 0x00 DDRC 0xff PORTD 0x00 DDRD 0x20 PIND 5 Filtro Output. void InitADC void ADMUX ADCVREFTYPE 0xff Selecionar canal 0 ADCSRA 0xC4 Ativar ADC iniciar 1 st dummy conversion. int16t ReadADC canal unsigned char int16t ADCValue. ADMUX canal ADCVREFTYPE 0xff Selecionar channel. delayus 10 Atraso necessário Para a estabilização da tensão de entrada do ADC. ADCSRA 0x40 Inicie a conversão. quando ADCSRA 0x10 Verifique se a conversão está pronta. ADCSRA 0x10 Limpar conversão pronto sinalizador configurando o bit. ADCValue ADCL Read 8 low Bits primeiro importante ADCValue int ADCH 8 Ler 2 bits de alta e multiplicar com 256.void timer1 void Temporizador Contador 1 inicialização Clock fonte Relógio do sistema Relógio valor 8000 000 kHz Modo 8 bit Modulação de largura de pulso OC1A saída Não-Inv OC1B saída Discon PWM saída freqüência é Dobrado Cancelamento de ruído Off91,09 Captura de entrada na borda de queda. TCCR1A 0x91 TCCR1B 0x09 TCNT1H 0x00 TCNT1L 0x00 ICR1H 0x00 ICR1L 0x00 OCR1AH ​​0x00 OCR1AL 0x00 OCR1BH 0x00 OCR1BL 0x00. Inicializar todos os dispositivos cli Limpar tudo Interrupções InitPort InitADC timer1.int tamanho int16t entrada SAMPLES int16t saída SAMPLES int16t inp. Inicialize o filtro firFixedInit. Process todas as amostras lêem amostras do tamanho do arquivo fread input, sizeof int16t, SAMPLES, infid input SAMPLES ReadADC 0x00 armazena novas amostras no array de trabalho inp firStoreNewSamples input SAMPLES, size. Aplicar cada filtro firFixed coeffs, inp, saída, tamanho, FILTERLEN. Mover amostras processadas tamanho do firMoveProcSamples enquanto tamanho 0. Inicialização da interrupção externa INT0 Desativado INT1 Desativado MCUCR 0x00 MCUCSR 0x00. Temporizador s Contador s Inicialização de interrupção TIMSK 0x83. Analógico Comparador inicialização Comparador analógico Desligado Comparador analógico Captura de entrada por temporizador Contador 1 Desativado ACSR 0x80 SFIOR 0x00.sei Ativar interrupção global. PWM1DCReg saída de saída para filter. PORTB Alternar porta de saída para permitir a medição de ISR Taxa de amostragem PORTC ADCH Verifique o resultado ADCH Status. Há uma série de coisas erradas com o seu código Parece que você está lendo apenas uma amostra de cada vez, por isso faria sentido alterar o definir SAMPLES para 1 ou apenas usar uma variável em vez de uma matriz O tamanho era originalmente o número de Amostras ler do arquivo no meu exemplo Você deve apenas passar 1 em vez se você estiver fazendo 1 amostra por vez O loop do deve ser eliminado completamente desde que você não está mais lendo a partir de um arquivo Você deve ser polling o temporizador interromper ou escrever um ISR De modo que você pode ler o ADC periodicamente 8000 ou 8915 vezes por segundo, a julgar pelos comentários em seu código E você provavelmente precisará escrever em seu registro de saída cada vez que você tem uma nova saída . Eu recomendaria também começar com um programa mais simples onde você leia simplesmente o ADC e então output o que você lê uma vez que você tem esse trabalho, põr no código de filtro. Espero que helps. Dear Shawn, obrigado para seu guia e sugestão mim Sou novo para a programação do controlador eu preciso começar primeiro muito mais simples exemplo Estou muito interessado em aprender a programação do controlador, se possível, por favor me sugerir como devo começar Eu tenho conhecimento inicial da arquitetura AVR ATmega micro-controladores de 8 bits e estou usando o AVR Studio Para a programação do controlador Por favor, guia-me como devo começar a trabalhar em controller. Abdul Meu conselho seria começar com alguns programas de exemplo que vêm com seu kit de desenvolvimento ou ferramentas, ou em outro lugar e certifique-se de que você pode fazê-los funcionar corretamente Então experimente Modificando esses programas. Uma vez que você se cansar com isso, tente fazer o seu próprio programa Comece com algo simples como configurar o ADC e ler a partir dele Então adicione mais functionali Digite um passo de cada vez Adicione algum código para configurar o timer e verifique se ele funciona Adicionar código para pesquisar a interrupção do temporizador Então tente codificar uma rotina de serviço de interrupção ISR Em seguida, adicione código ao ISR para ler o ADC O truque é escrever um Pequena quantidade de código de cada vez e verificar que ele funciona cada passo do caminho Isso é geralmente mais fácil do que escrever um monte de código de cada vez e, em seguida, tentar depurar tudo de uma vez, especialmente se você estiver fazendo algo que é novo Para você. Dear Shawn, Muito obrigado pela sua sugestão valorizada E eu espero ansiosamente pela sua ajuda se eu encontrei qualquer problema na programação no futuro Obrigado again. Shawn, estou tentando fazer um equalizador gráfico usando filtros FIR e isso tem Foi muito útil até agora Mas eu queria saber se você tem alguma informação sobre como aplicar o ganho para a saída de cada banda. Hi Joseph Para um equalizador gráfico, você deseja aplicar um ganho para cada banda, multiplicando o resultado final da filtragem Por um número entre 0 e 1 Então cada filtro deve h Ave um ganho máximo de 1 na freqüência central e, em seguida, você deve ter um conjunto de ganhos para cada banda É melhor expressar os ganhos em dB decibéis se fazer uma exibição gráfica ou controle como um controle deslizante O ganho em dB é 20 log10 g Onde g é o valor de multiplicação entre logo acima de 0 e 1 Então -6 dB corresponde a um ganho de cerca de 0 5 Isso é 20 log10 0 5 é aproximadamente -6 A fórmula reversa é g pow10 G 20 onde G é o ganho em dB Então Se o ganho é -24 dB, o valor multiplicador é g pow10 -24 20 0 063 A razão para usar decibéis é porque a percepção de loudness segue uma escala logarítmica. Eu espero que ajuda you. Hi Shawn, Great tutorial Seu blog tem muito Coisas mais práticas do que a maioria dos livros de processamento de sinal Eu tenho um par de acompanhamento perguntas sobre o seu tutorial e seria ótimo se você poderia me apontar na direção certa. Estou tentando implementar em hardware verilog um mac de 32 bits com 2 entradas de 16 bits Se eu quiser armazenar de volta o resultado de 32 bits em um registro de 16 bits, eu u Nderstand que para ponto fixo assinado assinado multiplicação precisamos apenas sem arredondamento extrato bit 30 a 15 e não 31 becuse do sinal duplo.1 Estou um pouco confuso se eu precisar de hardware diferente para assinado multiplicação fracionária e integer puro multiplicar Diga que eu uso Dois registradores separados de 16 bits para armazenar o resultado de 32 bits da multiplicação Você acha que basta usar um deslocador condicional entre o resultado multiplicador de 32 bits imediatamente após o hardware multplier e antes de armazená-lo em 2 registros separados seria suficiente O deslocamento condicional deslocamento deixado por 1 Para multiplicação fracionária e deslocamento por 0 para multiplicação inteira. Obrigado pelo comentário Sua segunda pergunta parece ter sido perdida Para responder a sua primeira pergunta, você deve ser capaz de usar o mesmo multiplicador para multiplicação de ponto inteiro e fixo, assim como você tem Descrito Para o multiplicador de ponto fixo, há um caso especial de que você precisa estar ciente, que é a multiplicação -1 por -1 em que -1 É 0x8000 em fracionário Q 15 Quando você multiplica 0x8000 por 0x8000, o resultado será 0x4000,0000 Se você mudar que deixou você acabar com 0x8000,0000, então o resultado final é que -1 vezes -1 é igual a -1 Some Maneiras de lidar com isso are.1 Nunca multiplique -1 por -1 2 Sature o resultado para 0x7FFF, FFFF 3 Levantar um sinalizador de estouro e lidar com o erro de alguma forma. Eu espero que helps. Mean Filtermon nomes filtragem média, suavização, média, filtro de caixa Breve Descrição. A filtragem média é um método simples, intuitivo e fácil de aplicar imagens, isto é, reduzir a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo. Muitas vezes é usado para reduzir o ruído nas imagens. A filtragem média é simplesmente substituir cada valor de pixel em uma imagem pelo valor médio médio de seus vizinhos, incluindo a si mesma. Isso tem o efeito de eliminar os valores de pixel que não são representativos de seus ambientes. A filtragem média é geralmente considerada como um filtro de convolução. Baseia-se em torno de um kernel que representa a forma e o tamanho da vizinhança a ser amostrada ao calcular a média Muitas vezes, um núcleo quadrado de 3 3 é usado, como mostrado na Figura 1, embora kernels maiores, por exemplo, 5 5 quadrados podem ser usados ​​para mais severos Suavização Note que um kernel pequeno pode ser aplicado mais de uma vez para produzir um efeito similar, mas não idêntico, como uma única passagem com um kernel grande. Figura 1 3 3 kernel de média freqüentemente usado na filtragem média que fornece a convolução direta de uma imagem com esta O kernel executa o processo de filtragem médio. Guidelines para a filtragem Use. Mean é mais comumente usado como um método simples para reduzir o ruído em uma imagem. Nós ilustramos o filtro using. shows o original corrompido por ruído gaussiano com uma média de zero e um padrão Desvio de 8. mostra o efeito de aplicar um filtro médio de 3 3 Observe que o ruído é menos aparente, mas a imagem foi suavizada Se aumentarmos o tamanho do filtro médio para 5 5, obtemos uma imagem com les A mesma imagem mais gravemente corrompida pelo ruído gaussiano com uma média de zero e um de 13 é mostrada em. É o resultado da filtragem média com um kernel de 3 3. Um desafio ainda mais desafiador Uma vez que os valores de pixel de ruído de disparo são muitas vezes muito diferentes dos valores circundantes, tendem a distorcer significativamente a média de pixel calculada pelo filtro médio. Usando um filtro de média Este resultado não é uma melhoria significativa na redução de ruído e, além disso, a imagem é agora muito borrada. Estes exemplos ilustram os dois principais problemas com a média de filtragem, que são. Um único pixel com um valor muito não representativo pode Afetar significativamente o valor médio de todos os pixels em sua vizinhança. Quando o filtro vizinhança straddles uma borda, o filtro irá interpolar novos valores para pixels na borda e assim vai borrar essa borda Isso pode ser um problema i F afiadas bordas são necessárias na saída. Todos estes problemas são abordados pelo filtro mediano que é muitas vezes um melhor filtro para reduzir o ruído do que o filtro médio, mas leva mais tempo para computar. Em geral, o filtro médio age como uma freqüência lowpass Filtro e, portanto, reduz as derivadas de intensidade espacial presentes na imagem Já vimos esse efeito como um amolecimento dos traços faciais no exemplo acima. Agora, considere a imagem que representa uma cena contendo uma faixa mais ampla de diferentes freqüências espaciais Depois de suavizar Uma vez com um filtro de média de 3 3 obtemos. Observe que as informações de baixa frequência espacial no fundo não foram afetadas significativamente pela filtragem, mas as bordas de uma vez quebradiças do sujeito de primeiro plano foram suavemente suavizadas Depois de filtrar com um filtro 7 7, Obter uma ilustração ainda mais dramática deste fenômeno inpare este resultado para aquele obtido passando um filtro 3 3 sobre a imagem original três vezes em variantes de inmon. As variações no filtro de alisamento médio discutido aqui incluem Aprimoramento de Limiar, em que a suavização é aplicada sujeito à condição de que o valor de pixel central é alterado apenas se a diferença entre o seu valor original e o valor médio for superior a um limiar predefinido Isto tem o efeito de que o ruído É suavizada com uma perda menos dramática no detalhe da imagem. Outros filtros de convolução que não calculam a média de um bairro também são freqüentemente usados ​​para alisar Um dos mais comuns destes é o filtro de suavização gaussiano. Experimentação interativa. Você pode interativamente experimentar com Este operador clicando aqui. O filtro médio é calculado usando uma convolução. Você pode pensar em quaisquer maneiras pelas quais as propriedades especiais do kernel médio do filtro podem ser usadas para acelerar a convolução. Qual é a complexidade computacional desta convolução mais rápida. Edge na imagem. e observe a força da saída Em seguida, aplique um filtro médio de 3 3 para a imagem original e Executar o detector de borda novamente Comentário sobre a diferença O que acontece se um filtro 5 5 ou 7 7 é usado. Aplicar um filtro médio 3 3 duas vezes não produz o mesmo resultado que aplicar um filtro médio 5 5 uma vez No entanto, a 5 5 O kernel de convolução pode ser construído o que é equivalente. Criar um núcleo de convolução de 7 7 que tem um efeito equivalente a três passagens com um filtro de média de 3 3. Como você acha que o filtro médio iria lidar com o ruído gaussiano que era Não simétrica sobre zero Experimente alguns exemplos. R Boyle e R Thomas Visão de Computador Um Primeiro Curso Blackwell Scientific Publications, 1988, pp 32 - 34.E Davies Teoria da Visão de Máquina, Algoritmos e Práticas Práticas Acadêmicas, 1990, Cap 3.D Vernon Machine Vision Prentice-Hall, 1991, Cap 4. Informações Locais. Informações específicas sobre este operador podem ser encontradas aqui. Mais informações gerais sobre a instalação local do HIPR estão disponíveis na seção Introdução às Informações Locais.