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  • 各种滤波器

    2016-04-05 11:30:24
    先介绍几个最基本的核滤波器相关的类 2D图像滤波器基础类BaseFilter:dst(x,y) = F(src(x,y), src(x+1,y)... src(x+wdith-1,y), src(y+1,x)... src(x+width-1, y+height-1) ); 相关的调用函数为getLinearFilter、...

    先介绍几个最基本的核滤波器相关的类

    2D图像滤波器基础类BaseFilter:dst(x,y) = F(src(x,y), src(x+1,y)... src(x+wdith-1,y), src(y+1,x)... src(x+width-1, y+height-1) ); 相关的调用函数为getLinearFilter、getMorphologyFilter

    单行核滤波器基础类BaseRowFilter:dst(x,y) = F(src(x,y), src(x+1,y),...src(x+width-1,y));相关的调用函数为getLinearRowFilter、getMorphologyRowFilter

    单列核滤波器基础类BaseColumnFilter:dst(x,y) = F(src(x,y), src(x,y+1),...src(x,y+width-1));相关的调用函数为getColumnSumFilter、getLinearColumnFilter、getMorphologyColumnFilter

    FilterEngine:该类可以应用在对图像的任意滤波操作当中,在OpenCV滤波器函数中扮演着很重要的角色,相关的函数有createBoxFitler、createDerivFitlter、createGaussianFilter、createLinearFilter、createMorphologyFilter、createSeparableLinearFilter

    基于这些类有一些基本的滤波器bilateralFilter、blur、boxFilter

    还有一些形态学操作如:dilate、erode、morphologyEx

    还有基于核和图像卷积的滤波器filter2D

    还有一些典型的滤波器如GaussianBlur、medianBlur、Laplacian、pyrMeanShiftFiltering、sepFilter2D

    还有Sobel、Scharr运算符

    其他一些函数有borderInterpolate、buildPyramid、copyMakeBorder、createBoxFilter、createDirivFilter、createGaussianFliter、createLinearFilter、createMorphologyFilter、createSeparableLinearFilter、getDerivKernels、getGaussianKernel、getKernelType、getStructuringElement、pyrDown、pyrUp

    还老版本的滤波器cvSmooth

    这里介绍一下我使用Laplacian滤波的心得,这个函数的第三个参数为输出的图像的深度,注意经过拉普拉斯算子处理后得到的值是有正有负的,所以输出图像的深度最好为输入图像深度的2倍,才能有效防止数据溢出,如必须要使用8位的数据,可以再使用函数convertScaleAbs处理。而且要注意使用的拉普拉斯算子掩膜的中心系数为负。


    转自 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6906960

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  • 各种滤波器程序.doc

    2021-08-07 10:41:54
    各种滤波器程序
  • 各种滤波器原理与设计.pdf
  • 各种滤波器Matlab程序》由会员分享,可在线阅读,更多相关《各种滤波器Matlab程序(3页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、1、 理想低通滤波器Matlab程序M=256;N=256;d0=50;m=fix(M/2);n=fix(N/2);%h=zeros(256,256...

    《各种滤波器Matlab程序》由会员分享,可在线阅读,更多相关《各种滤波器Matlab程序(3页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、1、 理想低通滤波器Matlab程序M=256;N=256;d0=50;m=fix(M/2);n=fix(N/2);%h=zeros(256,256);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt(i-m)2+(j-n)2);if(d=d0)h(i,j)=1;elseh(i,j)=0;endendendmesh(h)2、巴特沃斯低通滤波器Matlab程序clc;clear;M=256;N=256;d0=50;n=2;m=fix(M/2);n=fix(N/2);%h=zeros(256,256);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt(i-m)2+(j-n)2);h(i,j)=1/(1+0.414*(d/d0)(2*2);endendmesh(h)axis off2、 高斯低通滤波器Matlab程序clc;clear;M=256;N=256;d0=50;m=fix(M/2);n=fix(N/2);%h=zeros(256,256);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt(i-m)2+(j-n)2);h(i,j)=exp(-(d2)/(2*(d02);endendmesh(h)axis off。

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  • 各种滤波器原理与设计,有效的结合了模电的知识,有利于大家对知识的巩固和加深
  • 程序中以凯瑟窗作为窗口分别设计实现了各类滤波器(低通、带通、高通、带阻、双带通等),其中使用kaiserord函数设计fir滤波器的估算参数、kaiser函数生成凯瑟窗、fir1函数生成滤波器,并绘制出了各种滤波器的频率...
  • 各种滤波器的C语言实现,有FIR的低通、高通、带通、带阻等,卡尔曼滤波器
  • 该资料是整理总结各种滤波器的原理与设计制作,对滤波器指标制作滤波器具有很好参考文档
  • 在matlab信号处理中,滤波是其中很关键的一步,再次提供各种滤波器,希望对大家有用!
  • 可选择高斯、巴特沃斯、低通、高通、带通等多种类型滤波器,设置滤波器阶数后自动生成滤波器选用器件,及各器件的参数
  • Python各种滤波器代码

    2019-01-20 10:38:24
    关于python的滤波器代码,帮助学习kf,ekf,ukf,亲测有效,非常不错。
  • 各种滤波器程序 matlab

    2012-12-13 00:59:04
    各种实用的滤波器程序,很有用的,做数字信号处理必备,希望对你有用,绝对值得一下
  • 整理了各种滤波器程序,如拉普拉斯函数和高斯函数。请大家多指点指点
  • 各种滤波器技术梳理

    2020-12-19 17:26:42
    按照工艺特点分为三大类:陶瓷腔体滤波器、压电滤波器、LTCC工艺滤波器。 1、陶瓷腔体滤波器:具有Q值高,功率承受能力较高、边沿可以做得比较陡峭等特点,缺点是尺寸较大,且工艺一致性难以控制,每颗器件需要单独...

    当今的无线移动产品除了对体积,省电要求越来越高之外,更朝着多功能,多频段,多系统,多协议的融合与集成的方向发展。各个频段系统之间的兼容问题需要滤波器来解决。
    在这里插入图片描述
    按照工艺特点分为三大类:陶瓷腔体滤波器、压电滤波器、LTCC工艺滤波器。

    1、陶瓷腔体滤波器:具有Q值高,功率承受能力较高、边沿可以做得比较陡峭等特点,缺点是尺寸较大,且工艺一致性难以控制,每颗器件需要单独tune,导致其批量生产产能受限。价格较贵。

    2、LTCC(低温共烧陶瓷)滤波器:Q值较低,带宽宽,边沿难以做得很陡峭,用于谐波抑制等等。工艺一致性较好,批量生产一致性较好,价格便宜。

    3、压电滤波器分为BAW和SAW两大类。而BAW又可以分为FBAR和SMR两类;SAW可以分为普通SAW、TC(温度补偿)-SAW和TF-SAW(薄膜声表面波滤波器)三类。

    1> FBAR (薄膜腔体谐振滤波器):采用硅底板,借助MEMS技术和薄膜技术制造而来,包含硅反面刻蚀型(Membrane type)和空气隙型(Airgap type)。(1)硅反面刻蚀型,这种Fbar是基于MEMS的体硅(Si)微加工技术,将

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  • 在机器人控制过程中,滤波器是一种十分重要的存在,因此学习各种形式的滤波器。 卡尔曼滤波器 参考与笔记 卡尔曼滤波器的原理以及在matlab中的实现->youtube 推测包含噪声,噪声越大,不确定性就越大,不确定...


    在机器人控制过程中,滤波器是一种十分重要的存在,因此学习各种形式的滤波器。

    卡尔曼滤波器

    参考与笔记

    • 卡尔曼滤波器的原理以及在matlab中的实现->youtube

    在这里插入图片描述
    推测包含噪声,噪声越大,不确定性就越大,不确定性用协方差矩阵来表示。
    一维
    在这里插入图片描述

    二维(独立,相关性)
    在这里插入图片描述
    对角线上是的值是两个维度的方差,
    反对角线上的两个值是相等的,是他们的协方差
    这个矩阵叫协方差矩阵
    每一个时刻的状态的不确定性用P表示
    在这里插入图片描述
    预测模型本身带来的噪声。这个公式表示了不确定性在各个时刻的传递关系。
    在这里插入图片描述

    测量值为Z
    观察矩阵H
    观测值的噪声v
    ize_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)

    zt-Hx-:实际的观测值和预期的观测值的残差
    K:卡尔曼系数
    看相信观察模型多一点合适相信预测模型多一点,K还可以将观察域到状态域。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    • 总结
      在这里插入图片描述
      用当前的观测值对观测值进行修正,以此来实现最佳的观测值的实现。

    代码

    Z=(1:100); %观测值
    noise=randn(1,100);%方差为1的高斯噪声。
    Z=Z+noise;
    
    X=[0;0];% 状态(初始)(不是非常重要)
    P=[1 0; 0 1];%状态协方差矩阵(不是非常重要)
    F=[1 1; 0 1];%状态转移矩阵
    Q=[0.0001, 0; 0 0.0001];%状态转移协方差矩阵(对状态转移矩阵有信心)
    H=[1 0];%观测库镇
    R=1; %观测噪声方差(根据noise)而定
    
    figure;
    hold on;
    
    for i=1:100
        X_=F*X;%没有控制量
        P_=F*P*F.'+Q;
        K=P_*H'/(H*P_*H.'+R);
        X=X_+K*(Z(i)-H*X_);
        P=(eye(2)-K*H)*P_;
        plot(X(1),X(2),"xb");%横轴是位置,纵轴是速度
    end
    hold off;
    

    仿真结果

    在这里插入图片描述

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  • 各种滤波器合集!

    2021-04-27 00:19:23
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空空如也

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