精华内容
下载资源
问答
  • 在这些方法中,基于非局部加权的新滤波器(NL-means 滤波器)已被证明具有非常有吸引力的去噪能力。 在本文中,我们建议自动固定该滤波器的平滑参数。 平滑参数对应于局部常数回归的带宽 h。 我们使用嵌入在 Newton...
  • 针对图像受噪声干扰问题,提出了一种基于复合余弦基神经...仿真结果显示,复合余弦基神经网络图像去噪滤波器各项特性接近理想滤波器。与传统的图像滤波器去噪方法比较,该方法设计的图像去噪滤波器具有更好的去噪效果。
  • 信号去噪滤波器-Matlab 什么是过滤器? 我们致力于信号处理,因此在信号处理中,滤波器是一种消除信号中不必要成分或特征的机制。 滤波是信号处理的一类,滤波器的概念是对信号中任何分量的全部或部分抑制。 几乎...
  • 对信号进行去渲染、水平倾斜校正和低通滤波(巴特沃斯滤波器,4阶;截止频率10Hz) Butterworth filter 定义:巴特沃斯滤波器是电子滤波器的一种。巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑。这种滤波器...

    对信号进行去渲染、水平倾斜校正和低通滤波(巴特沃斯滤波器,4阶;截止频率10Hz)

    Butterworth filter

    定义:巴特沃斯滤波器是电子滤波器的一种。巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑。这种滤波器最先由英国工程师斯替芬·巴特沃斯(StephenButterworth)在1930年发表在英国《无线电工程》期刊的一篇论文中提出的。巴特沃斯滤波器的振幅对角频率单调下降,并且也是唯一的无论阶数,振幅对角频率曲线都保持同样的形状的滤波器。巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦,没有起伏,而在阻频带则逐渐下降为零。二阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频12分贝、三阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频18分贝、如此类推。

    巴特沃斯滤波器特性

    巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦,没有起伏,而在阻频带则逐渐下降为零。在振幅的对数对角频率的波特图上,从某一边界角频率开始,振幅随着角频率的增加而逐步减少,趋向负无穷大。

    一阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频6分贝,每十倍频20分贝。二阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频12分贝、三阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频18分贝、如此类推。巴特沃斯滤波器的振幅对角频。单调下降,并且也是唯一的无论阶数,振幅对角频率曲线都保持同样的形状的滤波器。只不过滤波器阶数越高,在阻频带振幅衰减速度越快。其他滤波器高阶的振幅对角频率图和低级数的振幅对角频率有不同的形状。

    巴特沃斯滤波器原理

    巴特沃斯型滤波器在现代设计方法设计的滤波器中,是最为有名的滤波器,由于它设计简单,性能方面又没有明显的缺点,又因它对构成滤波器的元件Q值较低,因而易于制作且达到设计性能,因而得到了广泛应用。其中,巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑。

    滤波器的截止频率的变换是通过先求出待设计滤波器的截止频率与基准滤波器的截止频率的比值M,再用这个M去除滤波器中的所有元件值来实现的,其计算公式如下:M=待设计滤波器的截止频率/基准滤波器的截止频率。

    滤波器的特征阻抗的变换是通过先求出待设计滤波器的特征阻抗与基准滤波器的特征阻抗的比值K,再用这个K去乘基准滤波器中的所有电感元件值和用这个K去除基准滤波器中的所有电容元件值来实现的。

    巴特沃斯滤波器与其它滤波器比较

    下图是巴特沃斯滤波器(左上)和同阶第一类切比雪夫滤波器(右上)、第二类切比雪夫滤波器(左下)、椭圆函数滤波器(右下)的频率响应图。

    巴特沃斯滤波器优点

    巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦,没有起伏,而在阻频带则逐渐下降为零。在振幅的对数对角频率的波得图上,从某一边界角频率开始,振幅随着角频率的增加而逐渐减少,趋向负无穷大。

    一阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频6分贝,每十倍频20分贝。二阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频12分贝,三阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频18分贝,如此类推。巴特沃斯滤波器的振幅对角频率单调下降,并且也是唯一的无论阶数、振幅对角频率曲线都保持同样的形状的滤波器。只不过滤波器阶数越高,在阻频带振幅衰减速度越快。其他滤波器高阶的振幅对角频率图和低级数的振幅对角频率有不同的形状。

    巴特沃斯滤波器是滤波器的一种设计分类,类同于切比雪夫滤波器,它有高通,低通,带通,高通,带阻等多种滤波器。它在通频带内外都有平稳的幅频特性,但有较长的过渡带,在过渡带上很容易造成失真,我在调用MATLAB里的巴特沃斯滤波器做仿真时,信号总会在第一个周期略微有些失真,但往后的幅频特性就非常的好。

    巴特沃斯滤波器主要参数介绍

    (1)[N,wc]=buttord(wp,ws,RP,As,’s’)

      该格式用于计算巴特沃斯模拟滤波器的阶数N和3db截止频率wc。Wp、ws和wc是实际模拟角频率(rad\s)。Rp和As为通带最大衰减和最小衰减。

    (2)[Z,P,k]=buttap(N)

      该格式用于计算N阶巴特沃斯归一化模拟低通原型滤波器系统函数的零、极点和增益因子,返回长度为N的列向量Z和P,分别给出N个零点和极点的位置,K表示滤波器增益。

      (3)Y=filter(b,a,x)

      式中b表示系统传递函数的分子多项式的系数矩阵;a表示系统传递函数的分母多项式的系数矩阵;x表示输入序列;filter表示输出序列。IIR函数实现的直接形式。

    (4)[b,a]=butter(N,wc,‘ftype’)

      计算N阶巴特沃斯数字滤波器系统函数分子、分母多项式的系数向量b、a。

      说明:调用参数N和wc分别为巴特沃斯数字滤波器的阶数和3dB截止频率的归一化值,一般是调用buttord格式(1)计算N和wc。系数b、a是按照z-1的升幂排列。

      (5)[B,A]=butter(N,Ωc,‘ftype’,‘s’)

      计算巴特沃斯模拟滤波器系统函数的分子、分母多项式系数向量。

      说明:调用参数N和Ωc分别为巴特沃斯模拟滤波器的阶数和3dB截止频率(实际角频率),可调用buttord(2)格式计算N和Ωc。系数B、A按s的正降幂排列。

      tfype为滤波器的类型:

      ◇ftype=high时,高通;Ωc只有1个值。

      ◇ftype=stop时,带阻;Ωc=[Ωcl,Ωcu],分别为带阻滤波器的通带3dB下截止频率和上截止频率。

      ◇ftype缺省时:若Ωc只有1个值,则默认为低通;若Ωc有2个值,则默认为带通;其通带频率区间Ωcl《Ω《Ωcu。

      (6)[H,w]=freqz(b,a,N)

      b和a分别为离散系统的系统函数分子、分母多项式的系数向量,返回量H则包含了离散系统频响在0~pi范围内N个频率等分点的值(其中N为正整数),w则包含了范围内N个频率等分点。调用默认的N时,其值是512。可以先调用freqz()函数计算系统的频率响应,然后利用abs()和angle()函数及plot()函数,绘制出系统的频响曲线。

      (7)lp2lp函数

      [bt,at]=lp2lp(b,a,w0)

      该函数用于实现由低通模拟原型滤波器至低通滤波器的频率变换,可以用传递函数和状态空间进行转换,但无论哪种形式,其输入必须是模拟滤波器原型。

      (8)[bz,az]=impinvar(b,a,fs)

      把具有[b,a]模拟滤波器传递函数模型转换为采样频率为fs的数字滤波器的传递函数模型[bz,az],如果在函数中没有确定频率fs时,函数默认为1Hz.

      低通巴特沃斯数字滤波器的实例

      一、Matlab计算滤波器系数

      Matlab计算巴特沃斯低通滤波器系数过程如下:

      ①根据给定的通带截止频率、通带截止增益、阻带截止频率、阻带截止增益,利用buttord函数计算巴特沃斯滤波器所需的最小阶数和截止频率。(由于要求中已给出截止频率,故这步省去)

      (图是网上扒拉的,指标与本设计不符)

      ②根据上述计算得到的阶数,利用buttap函数计算出巴特沃斯滤波器原型。

      ③利用lp2lp函数,将原型滤波器转换成目标截止频率的滤波器。

      ④利用脉冲响应不变法(impinvar函数)或是双线性变换法(bilinear函数)将模拟滤波器转换为数字滤波器。数字滤波器形式为z域有理函数,分子分母系数即为滤波器系数。

      我这里选用的是脉冲响应不变法,因为计算得到的滤波器比较简单,运算速度比较快。

      (从左到右:滤波器原型、模拟滤波器、数字滤波器)

      设计过程matlab源码如下:

      Fs=15;%采样频率

      Nn=12800;

      N=2;%阶数

      Wc=1*2*pi;%截止频率

      [z,p,k]=buttap(N);%计算巴特沃斯滤波器原型

      [Bap,Aap]=zp2tf(z,p,k);%转换成多项式模式

      [b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wc);%根据截止频率计算模拟巴特沃斯滤波器系数

      [bz,az]=impinvar(b,a,Fs);%用脉冲响应不变法离散化

      figure(1)

      [H,W]=freqz(bz,az,Nn,Fs);%绘制频率特性曲线

      subplot(2,1,1)

      plot(W,20*log10(abs(H)));

      gridon;

      subplot(2,1,2)

      plot(W,180/pi*unwrap(angle(H)));

      gridon;

      二、Matlab计算验证

      先在Matlab中验证滤波函数。先编写带噪声的输入函数,然后经过滤波器函数后,观察滤波效果。其中滤波器函数写法为:

      Filter函数为Matlab自带函数,其算法为:

      其中,a即为z域传递函数的分母系数,b为分子系数。例如本应用中:

      则算法为az(1)*y(k)=bz(1)*x(k)+bz(2)*x(k-1)–az(2)*y(k-1)–az(3)*y(k-2)

      Matlab中得到的结果如下(信号频率0.1Hz,噪声频率6Hz):

      三、C语言函数编写与验证

      将上述算法翻译成C语言,写入单片机中。利用信号源输出各种波形,单片机AD采样进去之后,对采样点进行滤波处理,将原始数据和滤波后的数据发送到上位机进行绘图,得到图像对比如下:

      C函数源码如下:

      constfloatbz[2]={0,0.128580115806658};//分子

      constfloataz[3]={1,-1.42252474659021,0.553007125840971};//分母

      floatData_Output[DATA_LENTH];//输出数据

      float*but_filter(unsignedintlen,float*x)//len为输入数据数组长度,x为输入数据数组指针

      {

      unsignedinti=2;

      staticfloatinit[2]={0,0};//初值,一开始设为0

      if(len《2)//如果长度小于2,直接返回

      returnData_Output;

      Data_Output[0]=init[0];//赋初值

      Data_Output[1]=init[1];

      for(i=2;i《len;i++)

      {

      Data_Output[i]=bz[0]*x[i]+bz[1]*x[i-1]-az[1]*Data_Output[i-1]-az[2]*Data_Output[i-2];

      /*算法为a1*y(k)=b1*x(k)+b2*x(k-1)-a(2)*y(k-1)-a(3)*y(k-2)*/

      /*由于a1=1,故不做除法*/

      }

      init[0]=Data_Output[len-2];//考虑到会被连续调用,此次的终值作为下次的初值

      init[1]=Data_Output[len-1];

      returnData_Output;

      }

    展开全文
  • [1] JS Lee,“数字图像平滑和 sigma 滤波器”,计算机视觉、图形和图像处理,卷。 24,没有。 2, pp. 255–269, 1983. [ http://dx.doi.org/10.1016/0734-189X(83)90047-6 ] 实现是基于 [1] D. Sheet、S. Pal、A. ...
  • 现在在上数字图像处理的课程,最近的一次作业要求不用OpenCV自带的滤波器函数来实现几种滤波器,以实现对加入椒盐噪声的图像的图像恢复。也是对markdown编辑器的一次练习。椒盐噪声椒盐噪声是一种很简单的噪声,即...

    现在在上数字图像处理的课程,最近的一次作业要求不用OpenCV自带的滤波器函数来实现几种滤波器,以实现对加入椒盐噪声的图像的去噪。也是对markdown编辑器的一次练习。

    椒盐噪声

    椒盐噪声是一种很简单的噪声,即随机将图像中一定数量的像素点设置为0(黑)或255(白)。由于看起来好像在图像上撒了椒盐一样,故被称为椒盐噪声。
    下面是椒盐噪声的处理代码(假定输入图像为3通道)

    void salt(Mat &image, float salt_ratio){
        int n=image.rows*image.cols*salt_ratio;
        for (int k = 0; k < n; k++)
        {
            int i = rand() % image.cols;  //cols 和 rows 给出图像的宽与高
            int j = rand() % image.rows;
            int type= rand() %2;
            if (type==1){
                image.at<Vec3b>(j, i)[0] = 255;
                image.at<Vec3b>(j, i)[1] = 255;
                image.at<Vec3b>(j, i)[2] = 255;
            }
            else{
                image.at<Vec3b>(j, i)[0] = 0;
                image.at<Vec3b>(j, i)[1] = 0;
                image.at<Vec3b>(j, i)[2] = 0;
            }
        }
    }  

    以经典的lena图为例,加入10%的椒盐噪声后:



    滤波器原理

    首先介绍一些通用的设定:令 Sxy 表示中心在 (x,y) 的点,尺寸为 m×n 的矩形子图像窗口的坐标集。 m×n 为滤波器模板的大小。 f^(x,y) 为滤波器得到的结果,赋值给 (x,y) 处的像素。 g(s,t) (s,t) 位置的像素值。

    算术均值滤波器

    f^(x,y)=1mn(s,t)Sxyg(s,t)

    几何均值滤波器

    f^(x,y)=(s,t)Sxyg(s,t)1mn

    谐波滤波器

    f^(x,y)=mn(s,t)Sxy1g(s,t)

    中值滤波器

    用相邻区域像素灰度的中值代替该点的像素值

    f^(x,y)=median(s,t)Sxy(g(s,t))

    编程实现

           根据以上公式,实现了四种模板大小可变的滤波器。
         主要编程思想为:构建一个ImageRecovery类,其中filter函数为公用的滤波器接口,在filter函数中对result(Mat格式3通道图片)进行遍历,然后根据选择的滤波器类型调用不同的滤波器模板,进行滤波运算。滤波器模板函数则作为类的private函数。
          此外,在谐波滤波和几何滤波中,若模板中有一个像素的取值为0,则不将这个点引入计算。若引入计算则会导致错误或是0像素点相邻的一片区域完全变黑。相当于增加了图像的噪声。代码如下:

    #include "stdafx.h"
    #include <opencv2/core/core.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    class ImageRecovery{
    private:
        double filter_aver(Mat src)
        {
            //算术均值滤波
            double sum=0;
            for (int i =0;i < src.rows;i++ ){
                uchar* data=src.ptr<uchar>(i);
                for (int j =0;j <src.cols;j++){
                    sum+=double(data[j]);
                }
            }
            return sum/double(src.cols* src.rows);
        }
        double filter_geo(Mat src)
        {
            //几何均值滤波
            double geo=1;
            for (int i =0;i < src.rows;i++ ){
                uchar* data=src.ptr<uchar>(i);
                for (int j =0;j <src.cols;j++){
                    if (data[j]!=0) geo*=data[j];
                }
            }
            double power=1.0/double(src.cols*src.rows);
            return pow(geo,power);
        }
        double filter_har(Mat src)
        {
            //谐波滤波
            double har=0;
            for (int i =0;i < src.rows;i++ ){
                uchar* data=src.ptr<uchar>(i);
                for (int j =0;j <src.cols;j++){
                    if (data[j]!=0) har+=1/(double)(data[j]);
                }
            }
            return (src.cols*src.rows)/har;
        }
        void BubbleSort(float* pData, int count)  
        {  
            //冒泡排序,用于中值滤波
            float tData;
            for (int i = 1; i < count; i++){  
                for (int j = count - 1; j >= i; j--){  
                    if (pData[j] < pData[j - 1]){  
                        tData = pData[j - 1];  
                        pData[j - 1] = pData[j];  
                        pData[j] = tData;  
                    }  
                }  
            }  
        }  
        double filter_median(Mat src)
        {
            //中值滤波
            int index=0;
            int bubble_len=(src.cols)*(src.rows);
            float* bubble=new float[bubble_len];
            for (int i =0;i < src.rows;i++ ){
                uchar* data=src.ptr<uchar>(i);
                for (int j =0;j <src.cols;j++){
                    bubble[index] = data[j];
                    index ++;
                }
            }
            BubbleSort(bubble,bubble_len);
            double median=bubble[bubble_len/2];
            return median;
        }
    public:
        void salt(Mat &image, float salt_ratio )
        {
            //salt_ratio为加入椒盐噪声的比例
            int n=image.rows*image.cols*salt_ratio;
            for (int k = 0; k < n; k++)
            {
                int i = rand() % image.cols;  
                int j = rand() % image.rows;
                int type= rand() %2;
                if (type==1){
                    image.at<Vec3b>(j, i)[0] = 255;
                    image.at<Vec3b>(j, i)[1] = 255;
                    image.at<Vec3b>(j, i)[2] = 255;
                }
                else{
                    image.at<Vec3b>(j, i)[0] = 0;
                    image.at<Vec3b>(j, i)[1] = 0;
                    image.at<Vec3b>(j, i)[2] = 0;
                }
            }
        }
        Mat filter(Mat image,string filter_type,Size size)
        {
            //image为输入待滤波图像,filter_tpye为滤波器类型,size为滤波器的尺寸
            Mat result;
            image.copyTo(result);
            Mat channel[3];
            split(image,channel);
            int l =(size.height-1)/2;
            int w =(size.width-1)/2;    
            for (int i = l;i < result.rows-l;i ++){
                for (int j =w;j < result.cols-w;j ++){
                    for (int ii =0;ii < 3;ii++){
                        if (filter_type=="aver")    result.at<Vec3b>(i,j)[ii]=saturate_cast<uchar>(filter_aver(channel[ii](Rect(j-w,i-l,size.width,size.height))));
                        if (filter_type=="geo" )    result.at<Vec3b>(i,j)[ii]=saturate_cast<uchar>(filter_geo(channel[ii](Rect(j-w,i-l,size.width,size.height))));
                        if (filter_type=="har" )    result.at<Vec3b>(i,j)[ii]=saturate_cast<uchar>(filter_har(channel[ii](Rect(j-w,i-l,size.width,size.height))));
                        if (filter_type=="median" ) result.at<Vec3b>(i,j)[ii]=saturate_cast<uchar>(filter_median(channel[ii](Rect(j-w,i-l,size.width,size.height))));
                    }
                }
            }
            return result;
        }
    };
    
    
    
    int main()
    {
        Mat img=imread("lena.jpg");
        //初始化IR类
        ImageRecovery IR;
        //加入椒盐噪声
        IR.salt(img,0.1);
        imshow("salt",img);
        //对噪声图片进行滤波
        Mat result=IR.filter(img,"geo",Size(3,3));
        imshow("result",result);
        waitKey();
        return 0;
    }

    效果如图所示



    算术均值滤波(左:3*3;右:5*5)



    几何均值滤波(左:3*3;右:5*5)



    谐波滤波(左:3*3;右:5*5)



    中值滤波(左:3*3;右:5*5)

            总的来看,基于个人主观的判断,我认为对于椒盐噪声图片的恢复,中值滤波的效果最好,谐波滤波的效果次之,均值滤波的效果再次,几何滤波的效果最差。
            而对于滤波器的不同模板大小,从结果上可以看出选择更大的模板可以使得结果图像中的噪声更加平滑,但同时图像也变得模糊了。这是由于更大的滤波器模板使得图像整体变得平滑了。

            这次也是我第一次使用markdown写博客,线下使用wiznote的markdown模式进行编辑,图片则存储在七牛云上。这样在线下写完的博客可以直接复制到csdn上,省去了我之前每次上传博客还要改格式以及传图片的烦恼。此外,用markdown写感觉格式上也好看了很多,特别是公式方面。

    展开全文
  • 原理 NL-Mean 滤波器: 像素周围的局部像素区域(块)与邻域(或整个图像中)的像素块进行比较。 补丁的中心像素根据补丁之间的二次像素距离进行平均。 功能: J = NLMF(我,选项); 输入, I : 1D 信号、2D 灰度...
  • 讨论了自适应滤波去噪原理,采用LMS算法设计了自适应去噪滤波器,分析了MATLAB/SIMULINK中DSP Builder 模块库在 F P G A中的设计优点,最后应用 D S P B u i l d e r 模块库对自适应滤波器进行仿真。为自适应滤波器...
  • 数字信号处理音频FIR去噪 (基于MATLAB GUI的开发)1、内容简介2、函数使用 (基于MATLAB GUI的开发)) 1、内容简介 利用MATLAB GUI设计平台,用窗函数法设计FIR数字滤波器,对所给出的含有噪声的声音信号进行数字...

    数字信号处理音频FIR去噪滤波器(基于MATLAB GUI的开发)

    1、内容简介

           利用MATLAB GUI设计平台,用窗函数法设计FIR数字滤波器,对所给出的含有噪声的声音信号进行数字滤波处理,得到降噪的声音信号,进行时域频域分析,同时分析不同窗函数的效果。

    2、函数使用

    读取.wav音频文件函数:audioread();(老版本为wavread)
    MATLAB播放音乐函数:sound();
    MATLAB停止播放音乐:clear sound
    写入.wav音频文件函数:audiowrite();(老版本为audiowrite)
    加入白噪声:noise=(max(x(:,1))/5)*randn(x,2);
                          y=x+noise;
    频谱分析:    fft();
                          fftshift();
    Fir滤波:       fir1(n,Wn,ftype,window);
    窗函数选择: 梯形窗boxcar
                          三角窗triang
                          海明窗hamming
                          汉宁窗hanning
                          布莱克曼窗blackman
                          凯塞窗kaiser

    3、实现功能

    **音频滤波GUI界面**
    实现的功能有:

    1、打开文件:选择路径打开wav格式的音频文件,自动生成音频的原始波形与频谱。

    2、加入噪声:有两种噪声可以选择加入,一种是白噪声,其频率蔓延整个频谱;一种是特定频率的噪声,可通过输入频率加入单一频率的噪声。加入噪声后自动绘制加入噪声后的波形与频谱。

    3、滤波处理:首先输入滤波器通/阻带的开始频率与截止频率(若为低/高通类型滤波,则只需输入开始频率;若为带通/阻类型,则开始与截止都要输入;输入频率值为真实频率值,可根据频谱图进行判断 ),之后选取窗函数和滤波类型,将会生成滤波处理后的波形与频谱。

    4、音频播放/停止:可随时播放/停止原始、加噪、滤波处理后的音频。

    5、图片导出:将波形、频谱图片一张张导出保存,可选的格式有jpg、png、bmp、eps。

    6、保存文件:将加躁/滤波后的音频导出保存。

    4、操作实例

    选取音乐“卢本伟语音包”,转换为wav格式导入,得到结果如下
    在这里插入图片描述
    添加白噪声后,此时播放音频能听到显著杂音。而从原始信号的频谱来看,初始音频的频率主要集中在0-1000Hz,因此我们可以选用低通滤波器,阻带开始频率设为1000Hz,选用矩形窗进行滤波,得到结果如下:在这里插入图片描述
    由于白噪声遍布于整个频谱,对于噪声频谱于音频频谱的重叠部分,我们无法通过FIR滤波器进行滤除,依然会有小部分杂音存在。若噪声为特定单一频率的噪声,我们可以较好地将其去除。对于该音频添加5000Hz的特定频率,通过设计带阻滤波器,阻带范围为4500-5500Hz对其进行滤波,如下图所示:
    在这里插入图片描述

    5、窗函数对比

    仍选用上例中的5000Hz频率噪声,同时增加噪声幅度,如下图所示:在这里插入图片描述
    选用带阻滤波器,设置阻带范围4000-6000Hz,观察各窗函数对其滤波的效果。(每行从左到右分别是:矩形窗,三角窗,海明窗,汉宁窗,布莱克曼窗,凯塞窗,下同)

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    该种情况下滤波效果的总体排序为:凯瑟窗>矩形窗>汉宁窗>海明窗=三角窗>布莱克曼窗。

    6、源代码

    本项目是本人基于其他滤波GUI设计的二次开发,大部分内容均为原创,若有侵权请及时告知。

    代码较长,以上传至CSDN资源,无需积分免费下载资源
    https://download.csdn.net/download/qq_42679573/12356129

    同时上传至github仓库,链接github
    https://github.com/fzzfbyx/Audio-FIR-denoising-filter-MATLAB_GUI
    新人学生博主,若觉得有用的话请关注一波呦~

    展开全文
  • 基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪毕业设计 ******************实践教学******************兰州理工大学计算机与通信学院《信号处理》课程设计题 目:基于 MATLAB 的 FIR 滤波器语音信号去噪摘要随着信息技术的不断...

    41528d3028836879cd698677c3999917.gif基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪毕业设计

    ******************实践教学******************兰州理工大学计算机与通信学院《信号处理》课程设计题 目:基于 MATLAB 的 FIR 滤波器语音信号去噪摘要随着信息技术的不断发展,现代信号处理正向着数字化发展,研究语音信号的滤波设计也成了现代信息处理的基本内容。本次课程设计主要内容是基于 MATLAB 的 FIR 滤波器语音信号去噪。主要运用麦克风采集一段语音信号,对其进行了时域分析和频谱分析,分析语音信号的特性,并对语音信号加入了随机噪声,采用凯塞(Kaiser )窗函数法设计了一个 FIR低通滤波器,然后对加噪的语音信号进行滤波处理。最后对滤波前后的语音信号的时域和频域特性进行对比。关键词: MATLAB;语音信号;FIR 滤波器;凯塞(Kaiser)窗 目录第一章 语音信号采样和滤波器设计的基本原理 11.1 语音信号采样的基本原理 11.1.1 采样定理 11.1.2 采样频率 11.2 数字滤波器的基本理论和设计的基本原理 21.2.1 数字滤波器的类型 21.2.2 窗口设计法 3第二章 语音信号去噪的总体设计 62.1 语音信号去噪的设计流程图 .62.2 语音信号去噪的设计流程的介绍 .6第三章 语音信号去噪的仿真实现及结果分析 83.1 语音信号的采集 .83.2 加噪语音信号的频谱分析 .93.3 语音信号的滤波去噪 .103.4 语音信号去噪的结果分析 .12总结 13参考文献 14附录 15致谢 20第一章 语音信号采样和滤波器设计的基本原理1.1 语音信号采样的基本原理现代所应用的计算机所处理和传送的都是数字信号,所以经常要求对模拟信号采样,将其转换为数字信号,然后对其进行计算处理,最后再重建为模拟信号 。采样在连续时间信号与离散时间信号之间起着至关重要的作用,模拟信号转换为数字信号的关键是确定合适的采样频率,使得既要能够从采样信号中无失真地恢复出原模拟信号,同时又尽量降低采样频率,减少编码数据速率,有利于数据的存储、处理和传输。1.1.1 采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率 fs 大于信号中,最高频率 fm 的 2 倍时,即:fs=2fm,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的 5~10 倍;采样定理又称奈奎斯特定理。 1924 年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式: 理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中 W 是理想低通信道的带宽,N 是电平强度)为什么把采样频率设为 8kHz?在数字通信中,根据采样定理, 最小采样频率为语音信号最高频率的 2 倍频 带 为F 的 连 续 信 号 f(t)可 用 一 系 列 离 散 的 采 样 值 f(t1),f(t1±Δ t), f(t1±2Δ t), .来 表示 ,只要这些采样点的时间间隔 Δ t≤ 1/2F, 便 可 根 据 各 采 样 值 完 全 恢 复 原 来 的 信 号 f(t)。这 是 时 域 采 样 定 理 的 一 种 表 述 方 式 [1]。 时 域 采 样 定 理 的 另 一 种 表 述 方 式 是 : 当 时 间 信 号函 数 f(t)的 最 高 频 率 分 量 为 fm 时 ,f(t)的 值 可 由 一 系 列 采 样 间 隔 小 于 或 等 于 1/2fm 的 采样 值 来 确 定 ,即 采 样 点 的 重 复 频 率 f≥ 2fm。 时 域 采 样 定 理 是 采 样 误 差 理 论 、 随 机 变 量 采 样 理 论 和 多 变 量 采 样 理 论 的 基 础 。 对 于时 间 上 受 限 制 的 连 续 信 号 f(t)( 即 当 │ t│ T 时 ,f(t)=0,这 里 T=T2-T1 是 信 号 的 持 续 时间 ) , 若 其 频 谱 为 F( ω ) ,则 可 在 频 域 上 用 一 系 列 离 散 的 采 样 值 , 如 式 ( 1-1) : ( 1-1)nxAD|-|采 样 值 来 表 示 ,只 要 这 些 采 样 点 的 频 率 间 隔 , 如 式 ( 1-2) : ( 1-2) xVAD1.1.2 采样频率采样频率,也称为采样速度或者采样率,定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间,它是采样之间的时间间隔。通俗的讲采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本,是描述声音文件的音质、音调,衡量声卡、声音文件的质量标准。采 样 频 率 只 能 用 于 周 期 性 采 样 的采 样 器 , 对 于 非 周 期 性 采 样 的 采 样 器 没 有 规 则 限 制 。 采 样 频 率 的 常 用 的 表 示 符 号 是 fs。 通 俗 的 讲 采 样 频 率 是 指 计 算 机 每 秒 钟 采 集 多 少 个 声 音 样 本 , 是 描 述 声 音 文 件 的 音 质 、音 调 , 衡 量 声 卡 、 声 音 文 件 的 质 量 标 准 。 采 样 频 率 越 高 , 即 采 样 的 间 隔 时 间 越 短 , 则 在 单位 时 间 内 计 算 机 得 到 的 声 音 样 本 数 据 就 越 多 , 对 声 音 波 形 的 表 示 也 越 精 确 。 采 样 频 率 与 声音 频 率 之 间 有 一 定 的 关 系 , 根 据 采 样 定 理 , 只 有 采 样 频 率 高 于 声 音 信 号 最 高 频 率 的 两 倍时 , 才 能 把 数 字 信 号 表 示 的 声 音 还 原 成 为 原 来 的 声 音 。 这 就 是 说 采 样 频 率 是 衡 量 声 卡 采 集 、记 录 和 还 原 声 音 文 件 的 质 量 标 准 。 1.2 数字滤波器的基本理论和设计的基本原理1.2.1 数字滤波器的类型数字信号处理技术经过几十年的发展,在国内外已经取得了很大的成绩。到目前为止,已经比较成熟的去噪方法比较典型的有切比雪夫去噪法、双线性变换去噪法、窗函数去噪法等有名的去噪方法。下面分别对滤波器中比较有代表性的 FIR 和 IIR 滤波器做一个简单的介绍。(1)FIR 滤波器有限长单位脉冲响应数字滤波器(Finite Impulse Response Digital Filter,缩写FIRDF):有限长单位冲激响应滤波器,是数字信号处理系统中最基本的元件,最大优点是可以实现线性相性滤波,它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性,同时其单位抽样响应是有限长的,因而滤波器是稳定的系统。因此,FIR 滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。FIR 滤波器的设计方法主要分为两类:第一类是基于逼近理想滤波器器特性的方法包括窗函数法、频率采样法、和等波纹最佳逼近法;第二类是最优设计法。设 FIRDF 的单位脉冲响应 的长度为 ,则其频率响应函数如式(1-3):nhN(1-10-NnnjjeeH3)一般将 表示成如式(1-4):jeH(1-jgj

    展开全文
  • 使用说明请见博主文章: https://blog.csdn.net/qq_42679573/article/details/105716092 将文件解压至一个目录下,运行m文件即可使用 新人博主,免费下载,如果觉得好用的话请关注一波博主呦~
  • 频域滤波去噪

    2015-06-27 15:00:50
    理想低通滤波,巴特沃夫低通滤波以及高斯低通滤波的比较
  • 自适应滤波器LMS算法(去噪)自适应滤波器LMS算法(去噪
  • 基于matlab GUI中值+小波+维纳+滤波器图像去噪 一、简介 基于matlab GUI中值、小波、维纳、滤波器图像滤波 二、源代码 % --- Executes on selection change in popupmenu. function popupmenu_Callback...
  • 通过仿真实验表明,FIR滤波器与IIR的Butterworth滤波器都能很好地克服传统滤波器的不足,通过语谱图直观地对比发现基于窗函数法设计FIR滤波器比双线性法设计的Butterworth滤波器能更好地达到预定的去噪效果。
  • 结果表明设计的滤波器去噪效果明显,滤波后信号质量已达到通信要求。本设计是基于MATLAB软件平台,进行语音信号的分析和处理,方便快捷,灵活实用。52750毕业论文关键词:语音信号,噪音,MATLAB,FIR数字...
  • 原理滤波器是图像处理和计算机视觉中最基础的运算。而Bilateral Filter又是十分经典的一种滤波器,这主要得益于它的一个突出的特点,就是对图像进行平滑时,能进行边缘保护。而Bilateral Flter的这个特性主要是因为...
  • 基于LMS算法的2FSK信号去噪自适应滤波器的设计,刘雄飞,高金定,利用MATLAB的rand随机函数产生了载波频率为1200bit/s和2200bit/s的正弦波伪随机二进制频移键控(2FSK)信号,在MATLAB上设计并仿真了基于LMS算�
  • 图像去噪是图像处理中的重要组成部分,本文对均值滤波、中值滤波、维纳滤波和图像小波域滤波四种图像去噪方法进行分析,然后选出基于小波域的三种去噪算法。小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时,较好地...
  • 本资源内包含一个纯净的音乐信号、一个...针对余弦噪声设计巴特沃斯带通滤波器(butterworth bandpass filter),针对白噪声,用均值去噪的方法,最后程序输出一个去除各种噪声后纯净的音乐信号。(关键语句都附有注释)
  • 一、简介 1 中值滤波 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。它也是一种邻域运算,类似于卷积,但是计算的不是加权求和,而是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中...
  • 对信号滤波处理前后进行分析比较分析信号的变化通过对对所设计滤波器的 仿真和频率特性分析由仿真结果可以看出所设计的滤波器能够实现对语音信 号的语音有效去噪并对滤波前后的语音信号进行对比
  • 利用双边滤波器实现图像的去噪处理,BF是一种有效的边缘保持滤波器,可以获得较好的去噪效果。
  • ffmpeg去噪算法

    2021-09-11 20:19:54
    bm3d ffmpeg -y -threads 16 -i input.mp4 -filter_complex "bm3d=sigma=5:block=4:bstep=2:group=1:estim=basic" output.mp4 ffmpeg -y -threads 16 -s 1920x1080 -i 5frame_1920x1080.yuv -filter_complex "bm3d...
  • 实现和比较了卡尔曼和维纳滤波器去噪性能,MATLAB代码可运行
  • 去噪: 通过线性滤波器和非线性滤波器的模糊处理可以减小噪声; 一、平滑空间滤波器 1. 线性空间滤波器 均值滤波器:减小了图像灰度的尖锐变化,存在着不希望出现的边缘模糊的负面效应; 高斯低通滤波器; 拉普
  • 用Pywavelet去噪信号?

    2021-04-26 19:28:17
    我试图用savgol_滤波器去噪,但结果导致信号中的奇异点丢失。为了去噪和保持奇异性,我尝试使用小波变换、小波阈值和小波逆变换,但都没有成功。有人知道如何使用小波去噪吗?在import numpy as npfrom matplotlib ...
  • 滤波器,对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0,开发工具是M语言编程,通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤,掌握用MATLAB语言设计...
  • 七种滤波去噪方式

    万次阅读 2017-04-20 11:49:06
    创建两个混合信号,便于更好测试滤波器效果。同时用七种滤波方法测试。 混合信号Mix_Signal_1 = ...1.巴特沃斯低通滤波器去噪 巴特沃斯滤波器适合用于信号和噪声没有重叠的情况下。下图是巴特沃斯对两个信号的滤波

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 6,891
精华内容 2,756
关键字:

去噪滤波器