الانتقال من المتوسط - فلتر صغير

غوسيان تمهيد الأسماء الشائعة: تمهيد غاوس وصف موجز مشغل تجانس غاوس هو مشغل تحويل ثنائي الأبعاد يستخدم لتلطيف الصور وإزالة التفاصيل والضوضاء. في هذا المعنى هو مماثل لمرشح المتوسط. ولكن يستخدم نواة مختلفة تمثل شكل غوس (جرس على شكل جرس) سنام. هذه النواة لديها بعض الخصائص الخاصة التي يتم تفصيلها أدناه. كيف يعمل التوزيع الغوسي في 1-D له الشكل: حيث هو الانحراف المعياري للتوزيع. وافترضنا أيضا أن التوزيع له متوسط ​​صفر (أي أنه يتركز على السطر x 0). ويوضح التوزيع في الشكل 1. الشكل 1 التوزيع 1 غوسية 1-D مع متوسط ​​0 و 1 في 2-D، وهو متغير الخواص (أي متناظرة دائري) غاوس لديه شكل: ويبين هذا التوزيع في الشكل 2. الشكل 2 2-D التوزيع الغوسي بمتوسط ​​(0،0) و 1 فكرة التجانس الغوسي هي استخدام هذا التوزيع 2-D كدالة انتشار نقطة، ويتم ذلك عن طريق الالتفاف. وبما أن الصورة مخزنة كمجموعة من وحدات البكسل المنفصلة، ​​فإننا نحتاج إلى إنتاج تقريب منفصل للوظيفة الغوسية قبل أن نتمكن من أداء التلافيف. من الناحية النظرية، التوزيع الغوسي غير صفري في كل مكان، الأمر الذي يتطلب نواة انحلال كبيرة بلا حدود، ولكن في الممارسة العملية هو على نحو فعال صفر أكثر من حوالي ثلاثة الانحرافات المعيارية عن المتوسط، وحتى نتمكن من اقتطاع النواة في هذه المرحلة. ويبين الشكل 3 نواة مناسبة للتصلب ذات قيمة صحيحة تقترب من غاوس مع 1.0. ليس من الواضح كيفية اختيار قيم القناع لتقريب غوسيان. يمكن للمرء أن استخدام قيمة غاوس في وسط بكسل في القناع، ولكن هذا ليس دقيقا لأن قيمة غاوس يختلف غير خطية عبر بكسل. نحن دمج قيمة غاوس على كامل بكسل (عن طريق جمع غاوس في 0.001 الزيادات). تكاملات ليست الأعداد الصحيحة: نحن ريسكاليد الصفيف بحيث الزوايا كان قيمة 1. وأخيرا، 273 هو مجموع كل القيم في القناع. الشكل 3 التقريب المنفصل للدالة الغوسية مع 1.0 عند حساب نواة مناسبة، يمكن إجراء التجانس الغوسي باستخدام أساليب التحويل القياسي. ويمكن في الواقع أن يتم تنفيذ الالتفاف بسرعة إلى حد ما لأن المعادلة ل 2-D غوسيان متناح هو مبين أعلاه يمكن فصلها إلى x و y المكونات. وهكذا يمكن تنفيذ التوليف ثنائي الأبعاد عن طريق التحويل الأول مع غاوس 1-D في الاتجاه x، ثم التحويل مع غوسان آخر من D-1 في الاتجاه y. (غوسيان هو في الواقع المشغل المتماثل تماما دائريا تماما والتي يمكن أن تتحلل في مثل هذه الطريقة). ويبين الشكل 4 نواة المكون 1-D س التي من شأنها أن تستخدم لإنتاج النواة الكاملة هو مبين في الشكل 3 (بعد التحجيم بنسبة 273 ، تقريب و اقتطاع صف واحد من وحدات البكسل حول الحدود لأنها غالبا ما تكون القيمة 0. هذا يقلل مصفوفة 7x7 إلى 5x5 الموضحة أعلاه.). العنصر y هو بالضبط نفس ولكن يتم توجيه عموديا. الشكل 4 واحد من زوج من حبات حل 1-D المستخدمة لحساب النواة الكاملة هو مبين في الشكل 3 بسرعة أكبر. وهناك طريقة أخرى لحساب تجانس غاوس مع انحراف معياري كبير، وهي أن تقسم صورة عدة مرات مع غاوس أصغر. في حين أن هذا هو معقدة حسابيا، يمكن أن يكون قابلية للتطبيق إذا تم إجراء المعالجة باستخدام خط أنابيب الأجهزة. مرشح غاوس ليس فقط فائدة في التطبيقات الهندسية. كما أنها تجتذب الانتباه من علماء الأحياء الحسابية لأنها تعزى إلى قدر ما من المعقولية البيولوجية، على سبيل المثال. بعض الخلايا في المسارات البصرية للدماغ غالبا ما يكون لها استجابة غاوسية تقريبا. إرشادات الاستخدام إن تأثير التجانس الغوسي هو طمس صورة، بطريقة مماثلة للمرشح المتوسط. يتم تحديد درجة التمهيد من قبل الانحراف المعياري لل غاوسيان. (يتطلب الانحراف المعياري الأكبر من الغوسيين، بطبيعة الحال، حبات توليف أكبر لكي يتم تمثيلها بدقة). وينتج غاوس متوسط ​​مرجح لكل حي من وحدات البكسل، مع متوسط ​​مرجح أكثر نحو قيمة البكسل المركزي. هذا على النقيض من المتوسطات المرشحة موزونة بشكل موحد. وبسبب هذا، يوفر غوسان تنعيم لطيف ويحافظ على حواف أفضل من مرشح متوسط ​​الحجم بالمثل. أحد المبررات الرئيسية لاستخدام غاوس كمرشح تمهيد ويرجع ذلك إلى استجابة ترددها. معظم المرشحات تجانس القائم على التوليف بمثابة مرشحات تردد لوباس. وهذا يعني أن تأثيرها هو إزالة مكونات ترددات مكانية عالية من صورة. ويمكن رؤية استجابة تردد مرشح التفاف، أي تأثيره على الترددات المكانية المختلفة، عن طريق أخذ تحويل فورييه للمرشح. ويبين الشكل 5 استجابات التردد لمرشاح متوسط ​​من 1 إلى D مع عرض 5، وكذلك مرشاح غاوس مع 3. الشكل 5 استجابات التردد للمرشاح المربع (أي المتوسط) (عرض 5 وحدات بكسل) والمرشاح الغوسي (3 وحدات بكسل). يتم وضع علامة على محور التردد المكاني في دورات لكل بكسل، وبالتالي أي قيمة فوق 0.5 له معنى حقيقي. ويخفف كلا المرشحين من الترددات العالية أكثر من الترددات المنخفضة، إلا أن التصفية المتوسطة تسجل التذبذبات في استجابتها للترددات. أما الغاوس من ناحية أخرى فلا يظهر أي تذبذبات. في الواقع، شكل منحنى استجابة التردد هو نفسه (نصف a) غاوسيان. لذلك من خلال اختيار مرشح غاوس مناسب الحجم يمكننا أن نكون واثقين إلى حد ما حول مجموعة من الترددات المكانية لا تزال موجودة في الصورة بعد التصفية، وهذا ليس هو الحال للمرشح المتوسط. وهذا له عواقب على بعض تقنيات الكشف عن الحافة، على النحو المذكور في القسم المتعلق بالعبور الصفر. (يبدو أن المرشاح الغوسي يشبه إلى حد كبير مرشح التمهيد الأمثل للكشف عن الحافة في إطار المعايير المستخدمة لاستخلاص كاشف الحافة كاني) لتوضيح تأثير التنعيم بمرشحات غوسية أكبر وأكبر تباعا. يظهر تأثير الترشيح مع غاوس 1.0 (ونواة حجم 52155). يظهر تأثير الترشيح مع غاوس من 2.0 (ونواة حجم 92159). يظهر تأثير التصفية مع غاوس من 4.0 (ونواة حجم 1521515). وننظر الآن في استخدام المرشح الغوسي للحد من الضوضاء. على سبيل المثال، النظر في الصورة التي تم تلفها من قبل الضوضاء الغوسية بمتوسط ​​صفر و 8. تمهيد هذا مع غلة 52155 غاوس (قارن هذه النتيجة مع تلك التي تحققت من قبل الوسط والمتوسط ​​المرشحات.) الملح والفلفل الضوضاء هو أكثر تحديا لمرشح غاوس. هنا سوف نقوم بتلطيف الصورة التي تم تلفها من قبل 1 الملح والفلفل الضوضاء (أي بت الفردية انقلبت مع احتمال 1). وتظهر الصورة نتيجة التجانس غاوس (باستخدام نفس التفاف كما هو موضح أعلاه). قارن هذا مع الإشعار الأصلي أن الكثير من الضوضاء لا تزال موجودة وأنه، على الرغم من أنها انخفضت في حجم إلى حد ما، فقد تم طخت على مساحة مكانية أكبر. ولا يزال زيادة الانحراف المعياري يقلل من شدة الضوضاء، ولكنه يخفف أيضا من التفاصيل العالية التردد (مثل الحواف) بشكل ملحوظ، كما هو مبين في التجارب التفاعلية. يمكنك تجربة هذا التفاعل بشكل تفاعلي من خلال النقر هنا. بدءا من الضوضاء الضجيجية (متوسط ​​0، 13) صورة تالفة تحسب كل من المرشح المتوسط ​​والتصفية غاوس مرشح على مختلف المقاييس، ومقارنة كل من حيث إزالة الضوضاء مقابل فقدان التفاصيل. كم عدد الانحرافات المعيارية عن المتوسط ​​يعني سقوط غاوسي إلى 5 من قيمته الذروة على أساس هذا يشير إلى حجم نواة مربع مناسب لمرشح غاوس مع s. تقدير استجابة التردد للمرشح غاوس بواسطة غوسية تمهيد صورة، واتخاذ تحويل فورييه قبل وبعد ذلك. قارن ذلك مع استجابة التردد لمرشح متوسط. كيف الوقت الذي يستغرقه السلس مع مرشح غاوس مقارنة مع الوقت الذي يستغرقه السلس مع مرشح المتوسطة لنواة من نفس الحجم لاحظ أنه في كلتا الحالتين يمكن أن تسرع الالتفاف بشكل كبير من خلال استغلال بعض السمات من النواة. المراجع E. ديفيز آلة الرؤية: نظرية، الخوارزميات والعمليات العملية. أكاديميك بريس، 1990، ب 42 - 44. R. غونزاليز أند R. وودس ديجيتال إيماج بروسسينغ. أديسون-ويسلي بوبليشينغ كومباني، 1992، p 191. R. هاراليك أند L. شابيرو كومبيوتر أند روبوت فيسيون. أديسون-ويسلي بوبليشينغ كومباني، 1992، فول. 1، تشاب. 7. B. القرن روبوت الرؤية. ميت بريس، 1986، تشاب. 8. D. فيرنون آلة الرؤية. برنتيس-هول، 1991، ب 59 - 61، 214. معلومات محلية يمكن العثور على معلومات محددة حول هذا المشغل هنا. المزيد من النصائح العامة حول التثبيت هيبر المحلية متوفرة في القسم مقدمة المعلومات المحلية. هذا جافا الصغير هو مظاهرة من المرشحات الرقمية. يجب أن تسمع موجة الموجي عندما يبدأ التطبيق الصغير. إذا كنت تحصل على رسالة تحتاج جافا 2 للصوت، ثم يجب الحصول على جافا المكونات في. يبدأ التطبيق الصغير مع مرشح تمريرة منخفضة. ويظهر استجابة التردد من المرشح، وطيف الموجي التي تمت تصفيتها التي لعبت، الموجي نفسه، والاستجابة النبضية للمرشح. انقر على منحنى الاستجابة لتغيير تردد قطع. ويظهر الرسم البياني للاستجابة في فريكنسي استجابة الفلتر (موضحة رأسيا، دب، مع خطوط بفواصل قدرها دب 10) مقابل التردد (موضحا أفقيا، مع خطوط عمودية تسجل أوكتافات). ويبين الرسم البياني للطيف طيف خرج الصوت. تتيح لك القائمة المنبثقة إنبوت (الإدخال) تحديد شكل الموجة الإدخال. الخيارات هي: الضوضاء موجة جيبية - حدد التردد عن طريق النقر على الطيف. سوتوث مثلث موجة موجة ساحة موجة الضوضاء الدورية - حدد التردد عن طريق النقر على الطيف. اكتساح - موجة جيبية التي تجتاح عبر طيف الترددات بمعدل قابل للتعديل. نبضات مختلفة ملفات MP3 (يمكنك إضافة الخاصة بك عن طريق تحميل التطبيق الصغير ثم تحرير ملف index. html) القائمة المنبثقة تصفية يسمح لك لتحديد عامل تصفية. راجع هذا الموقع للحصول على تفاصيل فنية حول أنواع الفلتر. الخيارات هي: فير منخفضة تمريرة - مرشحات من الترددات العالية (كل شيء تحت تردد قطع، وهو قابل للتعديل عن طريق النقر على الرسم البياني استجابة مع الماوس). فير تمريرة عالية - مرشحات الترددات المنخفضة. فير باند-باس - تصفية كل شيء ما عدا مجموعة من الترددات. استخدام المتزلجون مركز التردد و باسباند العرض لضبط النطاق. فير باند-ستوب - تصفية مجموعة من الترددات. في ما يلي بعض المعلمات القابلة للتعديل التي تؤثر على جودة فلاتر معلومات النطاق: عدد النقاط التي يمكنك تعديلها باستخدام شريط التمرير أوردر (المزيد من النقاط أفضل) والنافذة التي تحددها بالنافذة المنبثقة. يتم تعريف عامل تصفية فير بواسطة الاستجابة النبضية التي يمكنك عرضها بالقرب من أسفل النافذة. لعرض وظيفة النافذة، حدد فير تمرير منخفض. تعيين تردد قطع بالقرب من الصفر والنظر في استجابة النبض. المنطقة المخصصة - استند إلى الرسم البياني لاستجابة التردد لتحديد الفلتر الخاص بك. الاستجابة الفعلية، كما هو موضح باللون الأحمر، يتأثر شريط التمرير النظام ونافذة المنبثقة. لا شيء - لا تصفية بوترورث منخفض تمرير - مرشح مسطح الذي يرشح الترددات العالية بوترورث تمريرة عالية - مرشح شقة أن يرشح الترددات المنخفضة بوترورث باند تمرير - مرشح شقة الذي يرشح ترددات خارج فرقة معينة بوترورث الفرقة - توقف - مرشح مسطح الذي يرشح ترددات داخل نطاق معين تشيبيشيف منخفض تمريرة - مرشح تمريرة منخفضة مع كمية قابل للتعديل من تموج في التمرير تشيبيشيف تمريرة عالية، باند تمريرة، وقف توقف إنف تشيبي منخفضة تمريرة - تشيبيشيف معكوس (المعروف أيضا باسم تشيبيشيف نوع الثاني)، مرشح تمريرة منخفضة مع باسباند شقة، ولكن كمية قابل للتعديل من تموج في وقف إنب تشيبي تمريرة عالية، باند تمريرة، الفرقة وقف بيضاوي منخفض تمرير - ( المعروف أيضا باسم كاور) مرشح تمريرة منخفضة مع كمية قابلة للتعديل من تموج في نطاق التمرير و ستوباند. سيؤدي ضبط عرض نطاق النقل إلى تغيير توهين النطاق الترددي. البيضاوي تمريرة عالية، باند تمرير، الفرقة وقف مشط () - هذا المرشح (المستخدمة على الضوضاء) يبدو وكأنه شخص تهب في أنبوب. مشط (-) - هذا هو أنبوب مع نهاية واحدة مغطاة. التأخير - مرشح صدى (وهو نفس مرشح المشط، ولكن مع تأخيرات أطول) مرشح سلسلة مؤخرة - عندما يتم تعيين المنبثقة الإدخال إلى نبضات، وهذا يبدو وكأنه سلسلة يتم انتزاع. إنزير كومب ريسون - يتردد صدى عند تردد واحد ريسون w زيروس - مرشح ريسون مع أصفار يضاف عند 0 ونصف معدل أخذ العينات نوتش - يرشح نطاقا ضيقا من الترددات موفينغ أفيراج - محاولة فير بسيطة في مرشح تمرير منخفض. هذا المرشح (عند استخدامها على الضوضاء) يذكرني من أتاري 2600. المثلث ألباس - يمر جميع الترددات على قدم المساواة، ولكن مع تأخير المرحلة المختلفة. استخدم عنصر استجابة المرحلة في القائمة عرض لعرض استجابة المرحلة. وبالنسبة للترددات المنخفضة، يعمل هذا الفلتر كتأخير كسري (أي تأخير أقل من عينة واحدة). غاوس - الاستجابة النبضية واستجابة التردد على حد سواء على شكل غاوس عشوائي مخصص إير - اسحب القطبين والأصفار حولها لتغيير مرشح. تتيح لك نافذة منبثقة معدل أخذ العينات عرض أو تغيير معدل أخذ العينات. لا يمكنك تغيير معدل إذا كان الإدخال MP3. تتيح لك القائمة عرض تشغيل أو إيقاف تشغيل طرق العرض المختلفة. عنصر مقياس تردد السجل الذي يظهر استجابة التردد باستخدام مؤامرة لوغاريتمي بدلا من الخطية. سيؤدي عنصر إظهار الموجة الكاملة إلى ضغط شرائح الموجي أفقيا بحيث يتناسب كل واحد في النافذة بهذه الطريقة، وسيتم عرض كل شكل الموجة، ولكن النافذة لن تكون واسعة بما فيه الكفاية لعرض كل عينة على حدة. سيعرض عنصر مؤامرة فيريس مؤامرة فيريس من وظيفة النقل. عند عرض استجابة التردد، يظهر التطبيق الصغير فقط جزء من الطيف من 0 إلى تردد نيكيست (بي). بقية الاستجابة تصل إلى 2pi هو مجرد صورة مرآة من هذا، ثم يكرر استجابة كل 2pi. على سبيل المثال، هنا هو استجابة التردد كما هو موضح في التطبيق الصغير (حتى بي): هنا هو استجابة تصل إلى 4pi: كتب جيدة حول المرشحات الرقمية: ستيغليتز (مقدمة كبيرة ل دسب لديه معلومات عن مرشحات المشط، ريسونز، نتف سلسلة ) سميث (للتحميل) ويندر ميتراسينال معالجة معالجة الإشارات هو فن وعلم تعديل البيانات المكتسبة سلسلة الوقت لأغراض التحليل أو تعزيز. ومن الأمثلة على ذلك التحليل الطيفي (باستخدام فورييه السريع أو تحويلات أخرى) وتعزيز البيانات المكتسبة باستخدام التصفية الرقمية. إيجور مناسبة بشكل مثالي لمعالجة الإشارات بسبب دعمها القوي لبيانات سلسلة زمنية طويلة (أو كوتافيفورمكوت). ولأن العديد من المدمج في أوامر معالجة الإشارات يمكن بسهولة أن تستخدم من خلال الحوارات بسيطة. وبالإضافة إلى ذلك، إيغوراكوتس لغة البرمجة يجعلها مباشرة لتنفيذ أي نوع من العرف خوارزمية معالجة الإشارات، بمساعدة كبيرة من قوة إيغوراسوتس فورييه (وغيرها) تحويلات. يستخدم إيغور خوارزمية تحويل فورييه السريع (ففت) لحساب تحويل فورييه المنفصل (دفت). يمكن استخدام ففت ببساطة لتوصيف حجم ومرحلة الإشارة، أو يمكن استخدامها بالاقتران مع عمليات أخرى لإجراء عمليات حساب أكثر مشاركة مثل الارتباط أو الارتباط. يفترض حساب ففت أن البيانات المدخلة تتكرر مرارا وتكرارا. وهذا أمر مهم عندما لا تكون القيم الأولية والنهائية لبياناتك هي نفسها: فالانقطاع يسبب انحرافات في الطيف يحسبها الاتحاد الفرنسي للتنس. كوتيندوينكوت ينعم نهايات البيانات للقضاء على هذه الانحرافات. كوتبور سبيكتراكوت الإجابة على السؤال كوايتش ترددات تحتوي على إشارة بويركوت الجواب هو في شكل توزيع قيم الطاقة كدالة للتردد، حيث يعتبر كوتوركيوت أن يكون المتوسط ​​للإشارات 2. في مجال التردد، هذا هو مربع ففتاكوتس الحجم. ويمكن حساب أطياف القدرة للإشارة بأكملها في آن واحد (كوتيبيريودوغرامكوت) أو بيريوديغرامز من شرائح إشارة الوقت يمكن أن يكون متوسطها معا لتشكيل الكثافة الطيفية كوتيبور. ويحول تحويل هيلبرت إشارة نطاق زمني تكون 90 درجة خارج الطور مع إشارة الدخل. وتشمل التطبيقات أحادية البعد حساب مغلف الإشارة المشكلة وقياس معدل الاضمحلال في الجيوب الأنفية المتحللة أضعافا متكررة في كثير من الأحيان في الأنظمة الخطية وغير الخطية المنخفضة. عند حساب الطيف فورييه (أو الطاقة أطياف) لإشارة يمكنك التخلص من جميع المعلومات المرحلة الواردة في تحويل فورييه. يمكنك معرفة الترددات التي تحتوي عليها الإشارة ولكنك لا تعرف متى تظهر هذه الترددات في الإشارة. على سبيل المثال، النظر في الإشارة: لا يزال التمثيل الطيفي لل f (t) دون تغيير أساسا إذا تبادلنا الترددين f 1 و f 2. ومن الواضح أن الطيف فورييه ليس أفضل أداة تحليل للإشارات التي تتقلب أطيافها في الوقت المناسب. حل واحد لهذه المشكلة هو ما يسمى كوشورت الوقت فورييه ترانسفورمكوت (أو كوتسونوغركوت) التي يمكنك حساب أطياف فورييه باستخدام نافذة الزمانية انزلاق. عن طريق ضبط عرض النافذة يمكنك تحديد دقة الوقت من الأطياف الناتجة. يمكنك استخدام التآلف لحساب استجابة النظام الخطي لإشارة الدخل. ويعرف النظام الخطي باستجابته النبضية. إن إرتباط إشارة الدخل والاستجابة النبضية هو استجابة إشارة الإخراج. وتتم عملية التصفية الرقمية عن طريق تحديد استجابة خطية للنظام سيستيماكوتس النبضية التي عندما تنجز مع الإشارة تحقق النتيجة المرجوة (مرشح تمرير منخفض أو تمريرة عالية). خوارزمية الارتباط مشابهة جدا رياضيا للتلاعب، ولكنها تستخدم لأغراض مختلفة. وهي تستخدم في أغلب الأحيان لتحديد التأخير الزمني الذي يقطع فيه خطان إشارة أوكوت أو يكونان متشابهان. تجانس إزالة الاختلافات على المدى القصير، أو كوتنويسكوت للكشف عن الشكل الأساسي المهم للبيانات. وأبسط شكل من أشكال التمهيد هو متوسط ​​التكلفة الذي يحل محل كل قيمة من البيانات بمتوسط ​​القيم المجاورة. (شروط أخرى لهذا النوع من التمهيد هي كوتسليدينغ أفيراجكوت، كوتبوكس سموثينغكوت، أو كوتوككار سموثينغكوت.) إيغوراكوتس عملية سلسة ينفذ مربع تجانس، كوتينوميالكوت (غاوس) تجانس، و سافيتسكي-غولاي (متعدد الحدود) تجانس. خوارزميات تمهيد مختلفة حساب المتوسطات المرجحة التي تتضاعف القيم المجاورة من خلال اختلاف الأوزان أو كوتكوفيسيانتسكوت لحساب قيمة ممسحة. الفلاتر الرقمية هي أداة طبيعية عندما تكون البيانات رقمية بالفعل. وتشمل أسباب تطبيق التصفية الرقمية على البيانات ما يلي: القضاء على مكونات الإشارة غير المرغوب فيها (كوتنويسكوت) تحسين مكونات الإشارة المطلوبة الكشف عن وجود إشارات معينة محاكاة الأنظمة الخطية (حساب إشارة الخرج نظرا لإشارة الدخل ونظام الكوترانزفير فونكتيونكوت) المرشحات الرقمية عموما وتأتي في اثنين من النكهات: رد فعل الاستجابة النفاثة (فير) والانهائية استجابة الاندفاع (إير). إيغور تنفذ فير التصفية الرقمية في المقام الأول من خلال التفاف المجال المجال باستخدام الأوامر السلسة أو سموثكوستم. (على الرغم من إيتاكوتس اسم، سموثكوستم يحل البيانات مع معاملات المرشح التي يوفرها المستخدم لتنفيذ أي نوع من فلتر الأشعة فوق البنفسجية، تمريرة منخفضة، تمريرة عالية، الفرقة تمريرة، الخ) تصميم معاملات فلتر فير المستخدمة مع سموثكوستم هو الأكثر بسهولة إنجاز باستخدام مختبر تصميم فلتر إيغور (منتج منفصل الذي يتطلب أيضا إيغور برو). تم تصميم المرشحات الرقمية إير وتطبيقها على البيانات باستخدام إفدل. الكشف عن المستوى هو عملية تحديد إحداثيات X التي تمر بها بياناتك أو تصل إلى قيمة Y معينة. وهذا ما يسمى أحيانا إنتيربولاتيونكوت كوتينفيرز. وظهرت طريقة أخرى، والكشف عن مستوى يجيب على السؤال: كوتغيفن مستوى Y، ما هو المقابلة X فالكيوت إيغور يوفر نوعين من الإجابات على هذا السؤال. يفترض إجابة واحدة أن بيانات Y هي قائمة بقيم Y الفريدة التي تزيد أو تنقص روتيا. الجواب الآخر يفترض أن البيانات Y تختلف بشكل غير منتظم، كما هو الحال مع البيانات المكتسبة. وفي هذه الحالة، قد تكون هناك قيم X متعددة تتجاوز مستوى Y. ومن الأمثلة المهمة على ذلك إحصاءات الحافة والنبض. وهناك سؤال ذي صلة، ولكن مختلفا هو اقتباس الدالة y f (x)، والعثور x حيث y هو صفر (أو بعض القيمة الأخرى) كوت. يتم الرد على هذا السؤال بواسطة عملية فيندروتس.