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  • 雷达成像SINC插值程序

    2018-12-26 12:02:10
    合成孔径雷达成像RD算法中用sinc插值校正距离弯曲的程序 经编写并调试后上传,可以正常应用。CSDN把下载所需积分调的太高(50),我来调少些。
  • VC的Sinc插值仿真程序

    热门讨论 2012-11-09 15:12:17
    一个非常好的Sinc插值演示程序,可以看到插值后的图形和原来的样值点.
  • sinc插值程序

    2018-08-22 09:01:57
    很好地插值函数,可以直接调用,简单易懂,注释清晰。
  • 1.时域信号 ...2.时域5倍sinc插值后 实部: 相位: 3.将时域信号转换为频域,在频域补零后ifft实现5倍插值 实部: 相位: 结论: 通过matlab仿真验证了sinc时域卷积和频域补零实现插值的等效性。 ...

    1.时域信号
    a=exp(1jpi(-4:0.08:4).^2)
    实部:
    在这里插入图片描述
    2.时域5倍sinc插值后
    实部:
    在这里插入图片描述
    相位:
    在这里插入图片描述

    3.将时域信号转换为频域,在频域补零后ifft实现5倍插值
    实部:
    在这里插入图片描述
    相位:
    在这里插入图片描述
    结论:
    通过matlab仿真验证了sinc时域卷积和频域补零实现插值的等效性。

    展开全文
  • sinc插值和最近领域插值完成距离弯曲校正的完整程序和几篇弯曲校正文章
  • 然后我想我知道如何应用这些,但是如何使用sinc插值再次从那些变换坐标中获取图像?我想学习如何执行此操作/如何工作.下面的第一条评论已经指出我在matlab中执行线性插值的现有函数,但我也想知道如何自己这样做,所以...

    我有一个3D数据集和一个2D数据集,它是第一个卷的切片.它们处于不同的尺度,分辨率和不同的坐标系中,但我知道仿射变换到世界坐标.然后我想我知道如何应用这些,但是如何使用sinc插值再次从那些变换坐标中获取图像?我想学习如何执行此操作/如何工作.下面的第一条评论已经指出我在matlab中执行线性插值的现有函数,但我也想知道如何自己这样做,所以我可以使用sinc插值(和其他).

    我可以对坐标进行舍入并获得那些值,这将是最近邻插值.我想尽可能少地丢失信息而不管计算时间,我想我应该使用sinc插值.当我有变换后的坐标时,如何制作(例如sinc)插值算法?

    例如:

    %%get data

    A = rand(200,250,250); % I want to get the slice from this that corresponds to B

    B = rand(1200,1200); % I want to get the data from A that corresponds to the same pixels

    %%get coordinates for A

    siza = size(A); clear xx;clear yy;clear zz;

    [xx,yy,zz] = meshgrid(1:siza(1), 1:siza(2), 1:siza(3));

    coora = [xx(:)';yy(:)';zz(:)'; ones(size(zz(:)))'];

    %%get coordinates for B

    sizb = size(B); clear xx;clear yy;clear zz;

    [xx,yy] = meshgrid(1:sizb(1),1:sizb(2)); zz = zeros(size(xx));

    coorb = [xx(:)';yy(:)';zz(:)'; ones(size(zz(:)))'];

    %%define affine transformation matrices

    T3d = [-0.02 0.02 1 -88 ;

    -0.98 0 -0.02 130;

    0 0.98 -0.02 -110;

    0 0 0 1 ];

    T2d = [-0.2 0 0 126;

    0 0.2 -0.2 -131;

    0 0 2 43 ;

    0 0 0 1 ];

    %%transform A coordinates to world coordinates and world coordinates to B coordinates

    cooraInBref = T3d*inv(T2d)*coora;

    aslice = zeros(size(B));

    %% then nearest neighbor would go something like this (dont exactly know how to do this either):

    cooraInBround = round(cooraInBref);

    for idx = 1:length(coorb);

    if cooraInBround(3,idx) == 0

    aslice(cooraInBround(1,idx),cooraInBround(2,idx)) = ...;% dont know how to do this

    end

    end

    %% how would I implement sinc interpolation instead of rounding the transformed coordinates

    相关问题对我没有任何帮助:

    准备使用matlab中的函数,如chappjc anonsubmitter85和cape代码的评论中所指出:

    使用scatInterpolant正如评论中所建议的那样,链接的问题花费了大约十分钟,并且导致了所有NaN的切片,现在正在尝试其他方法.

    展开全文
  • 图1 基于sinc插值函数的信号重构方法的定性表示 本文将动态谐波相量表示成了若干个sinc插值函数的线性叠加,构建了动态谐波相量参数化模型。同时,基于该模型提出了用于动态同步谐波相量0阶、1阶和2阶导数估计的FIR...
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    基于sinc插值函数的同步谐波相量测量算法研究

     

    陈垒

    导师:赵伟

    1论文研究背景

    虽然目前基于同步基波相量测量的广域测量系统有效提高了输电网和配电网的监测和分析水平,但仍有大量问题仅通过测量和应用同步基波相量是无法得到有效解决的。第一,因谐波所造成的电能质量问题不能通过同步基波相量信息得到有效改善;第二,由动物或电弧所造成的高阻接地故障,因故障电流小而导致其以传统的故障诊断方法很难进行检测和定位;第三,基于基波参数信息的孤岛检测方法存在检测盲区大、难以设定合适的检测阈值等问题。如若能够测量和应用同步谐波相量,则有望解决这些难题。

    2目前面临挑战

    在电压电流信号中有动态谐波或衰减直流分量时,已有的同步谐波相量测量算法准确度较低,且缺乏有效的对其测量结果进行在线评价的方法,导致实际应用中采用的同步谐波相量信息的质量难以得到保证,同步谐波相量测量的应用潜力也未得到充分挖掘。

    3论文重点内容

    1.基于sinc插值函数的动态同步谐波相量测量算法研究

    由于动态谐波信号的带宽随谐波次数的增高而增大,之前常用的泰勒傅里叶变换(TFT)算法在测量较高次动态同步谐波相量时误差较大。53ecbc667c440b7189d50bfea6804428.png

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    图1 基于sinc插值函数的信号重构方法的定性表示

    本文将动态谐波相量表示成了若干个sinc插值函数的线性叠加,构建了动态谐波相量参数化模型。同时,基于该模型提出了用于动态同步谐波相量0阶、1阶和2阶导数估计的FIR滤波器,并应用于动态同步谐波相量、谐波频率和谐波频率变化率的估计。针对不同次谐波带宽不同的特点,讨论了不同次谐波相量参数化模型中参数Bh的灵活选取方法。通过讨论所提出算法的实际应用性能发现,相比较于TFT算法,所提出算法对应的滤波器拥有较低的通带纹波和较高的阻带衰减。通过仿真测试和物理实验发现,无论在动态干扰,还是在静态干扰情况下,所提出算法在测算同步谐波相量、谐波频率和谐波频率变化率时,均比TFT算法拥有更高的准确度。

    2.计及衰减直流分量干扰的同步谐波相量测量算法研究

    已有的可抑制衰减直流干扰的线性同步谐波相量测量算法,受时间窗仅为2个基波周波的限制,频率分辨率低,衰减直流分量干扰抑制性能不佳。而ESPRIT和Prony等非线性方法计算量大,稳定性差,不适合于在线应用。

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    图2  考虑所有可能的参数取值情况下两种算法的测试结果。(a)TVE;(b)FE;(c)RFE

    本文提出了指数衰减函数拟合模型,对衰减直流分量进行了参数化建模,进而提出了同步谐波相量测量算法(P-HPE)。对指数衰减函数拟合模型的模型参数——时间常数的最优组合进行搜索,设定衰减直流分量残差信号的平均功率为指标,对所有可能的时间常数组合进行搜索,进而确定了最优组合。其中,为了节省搜索计算量,证明了只需对衰减直流分量从故障时刻开始的第一个滑动时间窗的残差功率进行考察。通过数值仿真实验和物理测试得出,当存在衰减直流干扰时,所提出算法的准确度远远高于TFT算法。综合矢量误差总小于3%,且测量同步谐波相量的响应时间总小于40 ms。

    3.基于同步谐波相量的配电网拓扑识别方法研究

    传统的基于同步基波相量实现的配电网拓扑识别方法,由于大量使用误差较大的伪测量数据,导致拓扑识别准确率较低。

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    图3  伪基波注入电流误差不同下所提出方法与传统方法的识别准确率对比

    首先,分析了辐射状配电网谐波电流的流向,从而得知每个谐波源的电流几乎都流向了配电网子站。根据这一特点,基于KCL定律建立了配电网中各节点谐波注入电流与支路谐波电流之间的关系式;并基于这些约束关系,构建了混合整数非线性规划模型,从而对上述问题进行求解。另外,为了提高求解的稳定性,将上述混合整数非线性规划模型中的非线性约束转化为了线性约束;并将非线性目标函数转化为了线性目标函数,从而构建了一种混合整数线性规划模型,以对配电网拓扑结构进行识别。

    通过可观性分析可知,对所需要分析的配电网,当每个独立环网中至少配置有一个PMU装置,且每个节点均有一个等效谐波源时,仅用同步谐波电流相量信息而不用整合同步基波电流相量信息,就可以实现对所分析配电网整个拓扑结构的识别。同时给出了对这一结论的严格的证明。基于33节点系统的数值仿真实验结果表明,与仅用同步基波电流相量的传统拓扑识别方法相比,所提出方法的准确率提高了13%;当配电网各节点均有一个谐波源时,所提出的方法可以达到100%的准确率。

    4论文主要创新点

    1、提出了基于sinc插值函数的动态同步谐波相量测量方法,提高了动态谐波相量测量的准确性。

    2、 提出了计及衰减直流分量干扰的同步谐波相量测量新算法,并通过选取确定衰减直流分量的最优模型参数,提高了测量算法准确性。

    3、提出了基于同步谐波相量的配电网拓扑识别方法,提高了配电网拓扑识别准确率,拓宽了同步谐波相量的应用范围。

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    作者简介

    36beb8d25a57541c33ad8b12da18e2c2.png

    陈垒,于2015、2020年分别在华北电力大学、清华大学获得学士和博士学位。清华大学优秀博士论文及博士研究生国家奖学金获得者。目前在清华大学电机系从事博士后研究。研究方向为智能电网测量、广域监测与分析、宽频振荡的分析与控制。

    责任编辑:乔宝榆

    审核:朱腾翌

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  • 有一天……小H 在群里问了一个问题:为什么Sinc是最好的插值函数?老Z 思索了一下,没听说过呀,然后就开始百度,但是只看到结论,没有解释为什么。依老Z经验,当然知道什么个最近临呀,双线性呀,双三次呀,但是真...

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    有一天……

    小H 在群里问了一个问题:为什么Sinc是最好的插值函数?

    老Z 思索了一下,没听说过呀,然后就开始百度,但是只看到结论,没有解释为什么。依老Z经验,当然知道什么个最近临呀,双线性呀,双三次呀,但是真没听过sinc这玩意也是插值函数的说法。于是草草给了一个不是答案的回答:对于边缘丰富的图像,如果直接双线性下采样,会出现边缘锯齿问题,但是双三次方法不会有这问题,而双三次是sinc的近似。

    老实说 老Z 的回答真滴是太假了~

    然后 大Z 出来质疑了一下 小H 的问题:为啥 sinc 是最好的?

    小H :我看别人是这么写的……其实sinc这个是连续的函数,而存在越高阶导数的函数就越光滑。

    老Z 心想这 小H 为啥把话题扯到函数光滑性的定义上了,这是在转移话题吗?

    大Z 这时贴了一个 傅立叶 大神的传记。老Z 感叹,傅爷变换那还是十多年前学习的东西,现在基本上已经忘得七七八八了。传记里竟然说 傅爷 晚年研究热原理走火入魔,认为热可以治百病,于是在自己生病时活活把自己热死了。老Z 思索一下,是有那么些伟大的科学家到了晚年有点晚节不保。

    端午节放假,老Z 感觉很是无聊,于是想起来了 傅爷变换,把《数字图像处理》这本书给翻了出来瞅了瞅,本来只是想再回忆一下 傅爷变换 的原理细节,没想到看到了 小H 提出的问题的答案。

    为了理解傅爷变换,不喜欢只看公式的 老Z 在网上搜到了好几个图解视频教程!感谢伟大的互联网,感谢哔哩哔哩网站!这要是十多年前,想都不敢想有这样多便易的学习资源!

    最终,老Z 用一小段话总结了问题的答案:

    设:时域信号函数

    ,它的傅立叶变换是频域函数

    用符合Nyquist采样定理的合适频率对函数
    进行采样(采样函数是一个冲击串),得到函数
    ,对
    进行傅立叶变换得到

    可以推导出
    的一个拷贝的无限周期序列。

    用一个带宽为
    低通滤波器
    的一个周期给截取出来,这一个周期的函数便是
    。截取操作用公式可以表示为:

    获得了
    后,再傅立叶反变换回去,得到原始信号函数

    设:低通滤波器
    的傅立叶反变换是
    。而频域中的相乘操作对应的是时域的卷积操作:
    。低通滤波器是一个盒子函数,可以推导出来

    因此,
    是完美的重建函数,或称为完美插值函数。在实际使用中,用它的近似表达,即:最近临法,双线性插值,双三次插值。

    上面也不能说是一小段话喽,信息量还是很大的。也许十年后,当我再看这段话时,我自己都看不懂了。

    我会抽时间把这种解释再用一些图像公式扩展一下,当然,是抽时间,如果真抽不出来,或是比较懒,那就……呵呵了……

    展开全文
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    2019-08-04 08:39:30
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  • ITK 配准框架

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    ITK 配准框架示例 图像配准的基本过程如下:  ...3.指定插值策略,如最邻近插值(nearst neighbour)、三线性插值(trilinear)、sinc插值等;  4.寻找变换参数以最大化相似性测度。  如下图所示:
  • ITK 配准框架示例

    万次阅读 热门讨论 2009-09-21 23:04:00
    指定插值策略,如最邻近插值(nearst neighbour)、三线性插值(trilinear)、sinc插值等; 4.寻找变换参数以最大化相似性测度。 如下图所示: 配准框架的基本流程如下: 1.输入待配准的两幅图像,
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空空如也

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sinc插值