Цифровая обработка сигналов

Медианные фильтры достаточно часто применяются на практике как средство предварительной обработки цифровых данных. Специфической особенностью фильтров является слабая реакция на отсчеты, резко выделяющиеся на фоне соседних. Это свойство позволяет применять медианную фильтрацию для устранения аномальных значений в массивах данных, уменьшения импульсных помех. Характерной особенностью медианного фильтра является его нелинейность. Во многих случаях применение медианного фильтра оказывается более эффективным по сравнению с линейными фильтрами, поскольку процедуры линейной обработки являются оптимальными при равномерном или гауссовом распределении помех, что в реальных сигналах может быть далеко не так. В случаях, когда перепады значений сигналов велики по сравнению с дисперсией аддитивного белого шума, медианный фильтр дает меньшее значение среднеквадратической ошибки по сравнению с оптимальными линейными фильтрами. Особенно эффективным медианный фильтр оказывается при очистке сигналов от импульсных шумов при обработке изображений, акустических сигналов, передаче кодовых сигналов и т.п. Однако детальные исследования свойств медианных фильтров как средства фильтрации сигналов различного типа являются довольно редкими.

Медианная фильтрация сигналов

Принцип фильтрации. Медианный фильтр представляет собой оконный фильтр, последовательно скользящий по массиву сигнала, и возвращающий на каждом шаге один из элементов, попавших в окно (апертуру) фильтра. Выходной сигнал yk скользящего медианного фильтра шириной 2n+1 для текущего отсчета k формируется из входного временного ряда …, xk-1, xk, xk+1,… в соответствии с формулой:

yk = Me(xk-n, xk-n+1,…, xk-1, xk, xk+1,…, xk+n-1, xk+n), (2.5)

где Me(x1, …, xm, …, x2n+1) = xn+1, xm - элементы вариационного ряда, т.е. ранжированные в порядке возрастания значений xm: x1 = min(x1, x2,…, x2n+1) ≤ x(2) ≤ x(3) ≤ … ≤ x2n+1 = max(x1, x2,…, x2n+1).

Одномерные фильтры. Медианная фильтрация реализуется в виде процедуры локальной обработки отсчетов в скользящем окне, которое включает определенное число отсчетов сигнала. Для каждого положения окна выделенные в нем отсчеты ранжируются по возрастанию или убыванию значений. Средний по своему положению отчет в ранжированном списке называется медианой рассматриваемой группы отсчетов. Этим отсчетом заменяется центральный отсчет в окне для обрабатываемого сигнала.

Алгоритм медианной фильтрации обладает явно выраженной избирательностью к элементам массива с немонотонной составляющей последовательности чисел в пределах апертуры и наиболее эффективно исключает из сигналов одиночные выбросы, отрицательные и положительные, попадающие на края ранжированного списка. С учетом ранжирования в списке медианные фильтры хорошо подавляют шумы и помехи, протяженность которых составляет менее половины окна. Монотонные составляющие сигналов медианный фильтр оставляет без изменений.

Благодаря этой особенности, медианные фильтры при оптимально выбранной апертуре могут сохранять без искажений резкие границы объектов, подавляя некоррелированные и слабо коррелированные помехи и малоразмерные детали. При аналогичных условиях алгоритмы линейной фильтрации неизбежно «смазывает» резкие границы и контуры объектов. На рис. 2.8 приведен пример обработки сигнала с импульсными шумами медианным и треугольным фильтрами с одинаковыми размерами окна N=3. Преимущество медианного фильтра очевидно.

Рис. 2.8.

Окно медианного фильтра, как правило, устанавливается нечетным. В общем случае окно может быть и четным, при этом медиана устанавливается, как среднее арифметическое двух средних отсчетов. В качестве начальных и конечных условий фильтрации обычно принимаются концевые значения сигналов, либо медиана находится только для тех точек, которые вписываются в пределы апертуры.

Интересное из раздела

Взаимодействие сигналов контроля в сети NGSDH с трактами VC-12
Телекоммуникации всегда были одной из бурно развивающихся отраслей. С момента зарождения и до нашего времени, сети электросвязи прошли через целый ряд революц ...

Цифровая обработка сигналов
Развитие телекоммуникационных сетей увеличивает роль и значение передачи дискретных сообщений в электросвязи. Целью дисциплины ТЦС является: · изложение п ...

Проектирование блока горизонтального отклонения электронно-лучевого осциллографа
Электронно-лучевой осциллограф является наиболее универсальным измерительным прибором, позволяющим исследовать сложные электрические процессы, визуально наб ...