Ayrımı Anlamak: Hareketli Ortalama Filtresi vs Medyan Filtresi

Hareketli Ortalama Filtresi ile Medyan Filtresi Arasındaki Fark

Filtreleme teknikleri söz konusu olduğunda, iki popüler seçenek hareketli ortalama filtresi ve medyan filtresidir. Bu filtrelerin her ikisi de bir sinyaldeki gürültüyü gidermek için kullanılır, ancak bu hedefe ulaşmak için farklı metodolojiler kullanırlar.

Hareketli ortalama filtresi, belirli bir pencere içindeki veri noktalarının bir alt kümesinin ortalamasını hesaplayarak çalışır. Bu ortalama daha sonra merkez veri noktasının değerini değiştirmek için kullanılır. Pencereyi sürekli kaydırarak ve ortalamayı yeniden hesaplayarak, hareketli ortalama filtresi sinyali yumuşatır ve rastgele gürültünün etkisini azaltır.

İçindekiler

Öte yandan, medyan filtresi farklı bir yaklaşım benimser. Veri noktalarının ortalamasını almak yerine, pencere içindeki alt kümeden orta değeri seçer. Bu orta değer daha sonra merkez veri noktasının yerine kullanılır. Bu yöntem özellikle sinyaldeki ani, kısa ömürlü ani yükselmelerden oluşan dürtü gürültüsünü gidermede etkilidir.

Her iki filtre de gürültüyü azaltmada etkili olsa da, onları farklı durumlar için uygun kılan farklı özelliklere sahiptir. Hareketli ortalama filtresi yüksek frekanslı gürültüyü azaltmada daha iyidir, ancak özellikle gürültü Gaussian değilse sinyalde bozulmalara neden olabilir. Öte yandan medyan filtre bozulmalara karşı daha az hassastır ve özellikle dürtü gürültüsü ile uğraşırken kullanışlıdır.

Özet olarak, hareketli ortalama filtresi ve medyan filtresi sinyallerden gürültüyü gidermek için kullanılan iki yaygın filtreleme tekniğidir. Hareketli ortalama filtresi veri noktalarının bir alt kümesinin ortalamasını kullanırken, medyan filtresi alt kümeden orta değeri seçer. Bu filtreler arasındaki farkın anlaşılması, ister yüksek frekanslı gürültüyü en aza indirmek isterse dürtü gürültüsünü gidermek olsun, belirli bir durum için doğru yaklaşımın seçilmesine yardımcı olabilir.

Hareketli Ortalama Filtresi Nedir?

Hareketli ortalama filtresi, belirli bir zaman penceresi boyunca veri noktalarının bir kısmının ortalama değerini hesaplayarak bir veri kümesini düzeltmek için kullanılan bir zaman alanı filtreleme tekniğidir. Bu filtre genellikle sinyal işleme ve veri analizi uygulamalarında verilerdeki gürültü veya dalgalanmaları gidermek ve ilgili bilgileri çıkarmak için kullanılır.

Hareketli ortalama filtre kavramı, ardışık veri noktalarının bir alt kümesinin ortalama değerinin verilerin genel eğilimini veya davranışını temsil ettiği fikrine dayanır. Kayan bir pencere üzerinde ortalama değeri hesaplayarak ve merkezi veri noktasını hesaplanan ortalama ile değiştirerek, filtre sinyaldeki yüksek frekanslı gürültüyü veya varyasyonları etkili bir şekilde azaltır.

Basit hareketli ortalama (SMA), ağırlıklı hareketli ortalama (WMA) ve üstel hareketli ortalama (EMA) dahil olmak üzere farklı türde hareketli ortalama filtreleri vardır. Belirli bir hareketli ortalama filtre türünün seçimi, uygulamaya ve analiz edilen verilerin özelliklerine bağlıdır.

Basit hareketli ortalama (SMA), hareketli penceredeki her veri noktasına eşit ağırlık atanan en temel hareketli ortalama filtresi türüdür. Ağırlıklı hareketli ortalama (WMA), hareketli penceredeki veri noktalarına göreceli önemlerine veya alaka düzeylerine göre farklı ağırlıklar atar. Üstel hareketli ortalama (EMA), veri noktalarına üstel olarak azalan ağırlıklar atar ve son veri noktalarına daha fazla ağırlık verir.

Hareketli pencerenin boyutu veya hareketli ortalamayı hesaplamak için kullanılan veri noktalarının sayısı filtrelenmiş çıktının düzgünlüğünü etkiler. Daha büyük bir pencere boyutu, hesaplamada daha fazla sayıda veri noktası içerir, bu da daha düzgün bir çıktı ile sonuçlanır, ancak giriş sinyalindeki değişikliklere daha yavaş yanıt verir. Tersine, daha küçük bir pencere boyutu değişikliklere daha hızlı bir yanıt sağlar ancak daha az düzgün bir çıktıya neden olabilir.

Ayrıca Oku: Dünya Forex Piyasaları Saat Kaçta Açılıyor?

Özetle, hareketli ortalama filtresi, belirli bir zaman penceresi boyunca ardışık veri noktalarının bir alt kümesinin ortalama değerini hesaplayarak verileri yumuşatmak için değerli bir araçtır. Bu filtre, verilerdeki gürültüyü veya dalgalanmaları ortadan kaldırarak ilgili bilgilerin çıkarılmasına ve sinyaldeki altta yatan eğilimlerin veya modellerin belirlenmesine yardımcı olur.

Medyan Filtre Nedir?

Medyan filtre, görüntü işleme ve dijital fotoğrafçılıkta yaygın olarak kullanılan bir tür dijital sinyal işleme filtresidir. Belirli bir komşuluk içindeki bir dizi pikselin medyan değerini alarak gürültüyü azaltmak ve görüntü kalitesini artırmak için tasarlanmıştır. Piksel değerlerinin ortalamasını hesaplayan hareketli ortalama filtreler gibi diğer filtre türlerinin aksine, medyan filtre piksel değerlerini sıralar ve çıktı olarak orta değeri seçer.

Medyan filtrenin ana avantajı, tuz ve biber gürültüsü olarak da bilinen ve bir görüntüde rastgele parlak ve koyu pikseller olarak görünen dürtü gürültüsünü etkili bir şekilde ortadan kaldırma yeteneğidir. Bu tür gürültüler genellikle izole piksellerde veya küçük kümelerde meydana geldiği için giderilmesi özellikle zor olabilir. Bir medyan filtre, komşu piksellerin medyan değerini alarak görüntünün kenarlarını ve ayrıntılarını korurken gürültüyü yumuşatabilir.

Medyan filtrenin önemli bir özelliği görüntüdeki keskin kenarları koruyabilmesidir. Kenarları bulanıklaştırabilen ve görüntü keskinliğini azaltabilen diğer yumuşatma filtrelerinin aksine, medyan filtrenin bozulma veya yapaylık yaratma olasılığı daha düşüktür. Bu da onu tıbbi görüntüleme ve uzaktan algılama gibi ince ayrıntıların ve sınırların korunmasının önemli olduğu uygulamalar için uygun bir seçim haline getirir.

Ayrıca Oku: Opsiyon ticareti 100 hisse satın almadan nasıl yapılır | Uzman rehberi

Medyan filtre tipik olarak giriş görüntüsü üzerinde hareket eden kayan bir pencere olarak uygulanır. Her piksel konumunda, filtre önceden tanımlanmış bir piksel komşuluğu seçer ve bunları artan sırada sıralar. Merkezi piksel daha sonra sıralanan komşuluğun medyan değeri ile değiştirilir. Bu işlem görüntüdeki her piksel için tekrarlanır ve sonuçta gürültüsü azaltılmış ve kalitesi iyileştirilmiş filtrelenmiş bir görüntü elde edilir.

Medyan filtre darbe gürültüsünü azaltmada etkili olsa da Gauss gürültüsü veya piksel yoğunluğundaki rastgele değişimler gibi diğer gürültü türlerini azaltmada o kadar etkili olmayabilir. Bu durumlarda, Gauss filtreleri veya hareketli ortalama filtreleri gibi diğer filtre türleri daha uygun olabilir. Bununla birlikte, medyan filtre, özellikle optimum sonuçlar elde etmek için diğer filtrelerle birlikte kullanıldığında, gürültü azaltma işlem hattında değerli bir araç olabilir.

SSS:

Hareketli ortalama filtresi nedir?

Hareketli ortalama filtresi, bir giriş sinyali alan ve bir çıkış sinyali üretmek için belirli sayıda bitişik örneğin ortalamasını hesaplayan dijital bir filtredir.

Hareketli ortalama filtresi nasıl çalışır?

Hareketli ortalama filtresi, giriş sinyali üzerinde sabit boyutta bir pencere kaydırarak ve pencere içindeki örneklerin ortalamasını hesaplayarak çalışır. Her konumdaki çıktı, o konumdaki penceredeki örneklerin ortalamasıdır.

Medyan filtre nedir?

Medyan filtre, giriş sinyalindeki her bir numuneyi, artan sırada sıralanmış belirli sayıda bitişik numunenin medyan değeriyle değiştiren dijital bir filtredir.

Hareketli ortalama filtre ile medyan filtre arasındaki fark nedir?

Hareketli ortalama filtre ile medyan filtre arasındaki temel fark, hareketli ortalama filtrenin pencere içindeki örneklerin ortalamasını hesaplaması, medyan filtrenin ise her bir örneği pencere içindeki örneklerin medyan değeriyle değiştirmesidir.

Hareketli ortalama filtresini ne zaman kullanmalıyım?

Hareketli ortalama filtresi, sinyalin genel şeklini korurken bir sinyaldeki gürültüyü yumuşatmak için kullanışlıdır. Genellikle ses sinyali işleme, veri yumuşatma ve trend analizi gibi uygulamalarda kullanılır.

Hareketli ortalama filtresi nedir?

Hareketli ortalama filtresi, bir dizi veri noktasını alan ve bu noktaların bir alt kümesinin ortalamasını hesaplayan ve daha sonra bu noktanın değeri olarak kullanılan bir sinyal işleme tekniğidir. Genellikle gürültülü verileri yumuşatmak ve kısa vadeli dalgalanmaları gidermek için kullanılır.