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  • matlab小波滤波器、去噪、增强、变换案例,包括详细的代码资料和讲解注释
  • matlab小波滤波器使用

    千次阅读 2016-06-04 21:26:17
    研究db小波,用分解和重构滤波器和上下采样函数实现多分辨分析,代码如下: %%% 小波分解与重构 clear;close all; load noissin;Sig=noissin; %% 滤波器分解 [Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('db3'); [c,l] = ...

    研究db小波,用分解和重构滤波器和上下采样函数实现多分辨分析,代码如下:

    %%% 小波分解与重构
    clear;close all;
    load noissin;Sig=noissin;
    %%  滤波器分解
    [Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('db3');
    [c,l] = wavedec(Sig,2,Lo_D,Hi_D);
    [cd1,cd2]=detcoef(c,l,[1,2]);
    ca2 = appcoef(c,l,'db3',2);
    % 重构
    X=waverec(c,l,Lo_R,Hi_R);
    %%  换种方式分解
    [C,L] = wavedec(Sig,2,'db3');
    [Cd1,Cd2]=detcoef(c,l,[1,2]);
    Ca2 = appcoef(c,l,'db3',2);
    Ca1=appcoef(c,l,'db3',1);
    %%  手动卷积分解
    det1=conv(Hi_D,Sig);
    det1=dyaddown(det1);
    app1=conv(Lo_D,Sig);
    app1=dyaddown(app1);
    det2=conv(Hi_D,app1);
    det2=dyaddown(det2);
    app2=conv(Lo_D,app1);
    app2=dyaddown(app2);
    % 重构
    App1=conv(Lo_R,dyadup(app2))+conv(Hi_R,dyadup(det2));
    App1=App1(6:end-5); % 前后各去掉5个值
    Xs=conv(Lo_R,dyadup(App1))+conv(Hi_R,dyadup(det1));
    % figure(1);subplot(211);plot(Cd1);title('cd1')
    % subplot(212);plot(det1);title('det1')
    % figure(2);subplot(211);plot(Ca1);title('ca1')
    % subplot(212);plot(app1);title('app1')

    卷积后发现结果的头尾几个元素不对,可能是延拓的方式有区别,所以手动重构时去掉了5个,是滤波器长度-1,最后结果除头尾不对,其它一致。



    展开全文
  • 在这个程序中可以改变方向和比例来提取纹理信息。这里使用了 3 个比例和 4 个方向
  • 本文分析了传统滤波器方法在处理非平稳信号时的缺点,研究了小波去噪的原理和方法,研究了利用LabVIEW 和Matlab混合编程的方法,将LabVIEW完美的图形编程技术和Matlab强大的的数学解算功能结合起来,实现了小波降噪...
  • %% 学习目标:小波变换 小波分解和重构 load woman; %打开显示原始的图像 imshow(X,map); %X包含原始图像信息,map是调色板,这是一个索引图像 %% 对图像X数据信息进行单层分解,小波为db1 nbcol=size(map,1); ...

    %% 学习目标:小波变换 小波分解和重构
    load woman; %打开显示原始的图像
    imshow(X,map); %X包含原始图像信息,map是调色板,这是一个索引图像
    %% 对图像X数据信息进行单层分解,小波为db1
    nbcol=size(map,1);
    [cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,‘db1’);
    ……
    ……
    ……
    (省略部分代码,完整代码可以下载)
    ……
    ……
    ……

    %% 图像编码 4种细节系数
    figure
    subplot(221)
    imshow(cod_cA1,map)
    title(‘近似细节系数’)
    subplot(222)
    imshow(cod_cH1,map)
    title(‘水平细节系数’)
    subplot(223)
    imshow(cod_cV1,map)
    title(‘垂直细节系数’)
    subplot(224)
    imshow(cod_cD1,map)
    title(‘对角细节系数’)
    Y=idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,‘db1’,‘nbcol’);
    %% 对分解的细节系数执行单层重构,小波为db1
    figure;
    imshow(Y,map);
    title(‘重构后的图像’)
    ……
    ……
    ……
    (省略部分代码,完整代码可以下载)
    ……
    ……
    ……
    在这里插入图片描述
    %% 小波除噪实例:
    load sinsin %打开原始图像
    %% X中包含图像信息
    init=2055615866;
    randn(‘seed’,init);
    x=X+18*randn(size(X)); %叠加后产生噪声图像
    %% 用wdencmp函数给图像除噪 使用全局阈值参数除噪
    ……
    ……
    ……
    (省略部分代码,完整代码可以下载)
    ……
    ……
    ……
    %% 显示
    subplot(121)
    imshow(x,map)
    title(‘加噪图像’)
    subplot(122)
    imshow(xd,map)
    title(‘除噪图像’)
    ……
    ……
    ……
    (省略部分代码,完整代码可以下载)
    ……
    ……
    ……
    在这里插入图片描述
    %% 小波滤波器设计 分解和重构的滤波器
    wname=‘db5’; %设置小波名
    ……
    ……
    ……
    (省略部分代码,完整代码可以下载)
    ……
    ……
    ……
    %% 计算与给定小波名相关的四个滤波器
    subplot(221);stem(Lo_D);
    title(‘分解低通滤波器’);
    subplot(222);stem(Hi_D);
    title(‘分解高通滤波器’);
    subplot(223);stem(Lo_R);
    title(‘重构低通滤波器’);
    subplot(224);stem(Hi_R);
    title(‘重构高通滤波器’);
    ……
    ……
    ……
    (省略部分代码,完整代码可以下载)
    ……
    ……
    ……
    在这里插入图片描述
    %% 小波增强
    load woman;
    subplot(121);
    image(X);
    colormap(map);
    title(‘原始图像’);
    [c,s]=wavedec2(X,2,‘sym4’);
    %% 进行二层小波分解
    len=length©; %处理分解系数,突出轮廓,弱化细节
    ……
    ……
    ……
    (省略部分代码,完整代码可以下载)
    ……
    ……
    ……
    nx=waverec2(c,s,‘sym4’); %分解系数重构
    %% 画出增强图像
    subplot(122);
    image(nx);
    title(‘增强图像’)
    ……
    ……
    ……
    (省略部分代码,完整代码可以下载)
    ……
    ……
    ……
    在这里插入图片描述
    (完整代码及资料下载地址) 9 matlab小波滤波器、去噪、增强、变换案例.zip-CSDN下载 https://download.csdn.net/download/weixin_44356700/11852100

    新上线了一门视频课程——二十八课时精通matlab图像技术-在线视频教程-CSDN学院 https://edu.csdn.net/course/detail/25004

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  • butterworth等低通滤波实现图像增强和小波滤波器去噪增强变换matlab案例
  • [Matlab]LMS滤波器设计

    千次阅读 多人点赞 2019-11-30 16:39:31
    [Matlab]自适应(LMS)滤波器设计 ​ 自适应滤波是近年以来发展起来的一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波,Kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在...

    [Matlab]自适应(LMS)滤波器设计

    ​ 自适应滤波是近年以来发展起来的一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波,Kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中,尤其在信息处理技术中得到了广泛的应用。自适应滤波存在于信号处理、控制、图像处理等许多不同领域,它是一种智能更有针对性的滤波方法,通常用于去噪。

    背景介绍

    ​ 自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。这里的“不确定性”是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含一些未知因素和随机因素。

    任何一个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性,这些不确定性有时表现在过程内部,有时表现在过程外部。从过程内部来讲,描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是设计者事先并不一定能确切知道的。作为外部环境对信息过程的影响,可以等效地用扰动来表示。这些扰动通常是不可测的,它们可能是确定性的,也可能是随机的。此外,还有一些测量噪音 [1] 也以不同的途径影响信息过程。这些扰动和噪声的统计特性常常是未知的。面对这些客观存在的各式各样的不确定性,如何综合处理该信息过程,并使得某一些指定的性能指标达到最优或近似最优,这就是自适应滤波所要解决的问题。

    LMS与维纳滤波器(Wiener Filter)的区别
    • 这里介绍的LMS/NLMS,通常逐点处理,对应思路是:随机梯度下降;
    • 对于Wiener Filter,给定准则函数J,随机/批量梯度都可以得出最优解;
    • LMS虽然基于梯度下降,但准则仅仅是统计意义且通常引入误差,可以定义为 J 0 J_0 J0,简而言之J通常不等于 J 0 J_0 J0,得出的最优解 w o w_{o} wo,自然也通常不等于维纳最优解;
    • 分析LMS通常会分析稳定性,稳定性是基于Wiener解,之前已给出分析。但LMS是Wiener解的近似,所以:迭代步长的稳定性,严格适用于Wiener解,对于LMS只是一种近似参考,并没有充分的理论依据
    LMS与维纳滤波器原理

    自适应滤波器的原理 如图1所示。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lbYS4vum-1575102876943)(G:\研究生\项目小组任务\笔记\第四周和第五周笔记\7.jpg)]

    图中x(k)表示k时刻的输入信号值,y(k)表示 k时刻的输出信号值,d(k)表示k 的参考信号值或所期望响应信号值,误差信号e(k)为d(k)与y(k)之差。自适应数字滤波器的滤波参数受误差信号e(k)的控制,根据e(k)的值而自动调整,使之适合下一时刻的输入x(k+1),以便使输出y(k+1)接近于所期望的参考信号d(k+1)。

    自适应滤波器可以分为线性自适应滤波器和非线性自适应滤波器。非线性自适应滤波器包括Voetlrra滤波器和基于神经网络的自适应滤波器。非线性自适应滤波器具有更强的信号处理 [3] 能力。但是,由于非线性自适应滤波器的计算较复杂,实际用得最多的仍然是线性自适应滤波器。

    典型算法

    对自适应滤波算法 [4] 的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。自适应滤波算法广泛应用于系统辨识回波消除自适应谱线增强、自适应信道均衡、语音线性预测、自适应天线阵等诸多领域中。总之,寻求收敛速度快,计算复杂性低,数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。虽然线性自适应滤波器和相应的算法具有结构简单、计算复杂性低的优点而广泛应用于实际,但由于对信号的处理能力有限而在应用中受到限制。由于非线性自适应滤波器,如Voletrra滤波器和基于神经网络的自适应滤波器,具有更强的信号处理能力,已成为自适应信号处理中的一个研究热点。其中较典型的几种算法包括:

    1. LMS自适应滤波算法
    2. RLS自适应滤波算法
    3. 变换域自适应滤波算法
    4. 仿射投影算法
    5. 共扼梯度算法
    6. 基于子带分解的自适应滤波算法
    7. 基于QR分解的自适应滤波算法
    算法性能评价

    变步长的自适应滤波算法 [6] 虽然解决了收敛速度、时变系统跟踪速度与收敛精度方面对算法调整步长因子u的矛盾,但变步长中的其它参数的选取还需实验来确定,应用起来不太方便。对RLS算法的各种改进,其目的均是保留RLS算法收敛速度快的特点而降低其计算复杂性。变换域类算法亦是想通过作某些正交变换使输入信号自相关矩阵的特征值发散程度变小,提高收敛速度。而仿射投影算法的性能介于LMS算法和RLS算法之间。共扼梯度自适应滤波算法的提出是为了降低RLS类算法的复杂性和克服某些快速RLS算法存在的数值稳定性问题。信号的子带分解能降低输入信号的自相关矩阵的特征值发散程度,从而加快自适应滤波算法的收敛速度,同时便于并行处理,带来了一定的灵活性。矩阵的QR分解具有良好的数值稳定性。

    自适应(LMS)滤波器设计(1):
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    % 输入参数:
    %     xn   输入的信号序列      (列向量)
    %     dn   所期望的响应序列    (列向量)
    %     M    滤波器的阶数        (标量)
    %     mu   收敛因子(步长)      (标量) 要求大于0,小于xn的相关矩阵最大特征值的倒数    
    % 输出参数:
    %     W    滤波器的权值矩阵     (矩阵)
    %          大小为M x itr,
    %     en   误差序列(itr x 1)    (列向量)  
    %     yn   实际输出序列         (列向量)
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    function [yn,W,en]=LMS1(xn,dn,M,mu)
    itr = length(xn);
    en = zeros(itr,1);     % 误差序列,en(k)表示第k次迭代时预期输出与实际输入的误差
    W  = zeros(M,itr);     % 每一行代表一个加权参量,每一列代表-次迭代,初始为0
    % 迭代计算
    for k = M:itr              % 第k次迭代
        x = xn(k:-1:k-M+1);    % 滤波器M个抽头的输入
        y = W(:,k-1).' * x;    % 滤波器的输出
        en(k) = dn(k) - y ;    % 第k次迭代的误差
        W(:,k) = W(:,k-1) + 2*mu*en(k)*x; % 滤波器权值计算的迭代式
    end
    % 求最优时滤波器的输出序列  r如果没有yn返回参数可以不要下面的
    yn = inf * ones(size(xn)); % inf 是无穷大的意思
    for k = M:length(xn)
        x = xn(k:-1:k-M+1);
        yn(k) = W(:,end).'* x;%用最后得到的最佳估计得到输出
    end
    
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %%%%案例分析
    clc;clear all; close all;  
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    % 周期信号的产生 
    t=0:0.5:100;
    xs=30*sin(t);
    figure;
    subplot(2,1,1);
    plot(t,xs);grid;
    ylabel('幅值/v');
    xlabel('时间/t');
    title('{输入原始性信号}');
    % 噪声信号的产生
    randn('state',sum(200*clock));
    xn=randn(1,201);
    subplot(2,1,2);
    plot(t,xn);grid;
    ylabel('幅值/v');
    xlabel('时间/t');
    title('{随机噪声信号}');
    
    % 信号滤波
    xn = xs+xn;
    xn = xn.' ;   % 输入信号序列
    dn = xs.' ;   % 预期结果序列
    M  = 20 ;   % 滤波器的阶数
    
    rho_max = max(eig(xn*xn.'));   % 输入信号相关矩阵的最大特征值
    mu = (1/rho_max) ;    % 收敛因子 0 < mu < 1/rho
    [yn,W,en] = LMS1(xn,dn,M,mu);
    
    % 绘制滤波器输入信号
    figure;
    subplot(2,1,1);
    plot(t,xn);grid;
    ylabel('幅值');
    xlabel('时间');
    title('{滤波器输入信号}');
    
    % 绘制自适应滤波器输出信号
    subplot(2,1,2);
    plot(t,yn);grid;
    ylabel('幅值');
    xlabel('时间');
    title('{自适应滤波器输出信号}');
    
    % 绘制自适应滤波器输出信号,预期输出信号和两者的误差
    figure 
    plot(t,yn,'b.-',t,dn,'g--',t,dn-yn,'r');grid;
    legend('自适应滤波器输出','预期输出','误差');
    ylabel('幅值');
    xlabel('时间');
    title('{自适应滤波器}');
    

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8OvcmaHQ-1575102876944)(G:\研究生\项目小组任务\笔记\第四周和第五周笔记\LMS.bmp)]

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OJlh77mG-1575102876946)(G:\研究生\项目小组任务\笔记\第四周和第五周笔记\LMS_S.bmp)]

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IZ8z4iwL-1575102876947)(G:\研究生\项目小组任务\笔记\第四周和第五周笔记\LMS_E(X)].bmp)

    自适应(LMS)滤波器设计(2)–DSP-2 最陡下降法:
    %LMS算法
    % 输入参数:
    %     Y   输入的信号序列      (列向量)
    %     X   所期望的响应序列    (列向量)
    %     COUNT 输入信号长度数     (标量)
    %     mu   收敛因子(步长)      (标量) 要求大于0,小于xn的相关矩阵最大特征值的倒数    
    % 输出参数:
    %     W    滤波器的权值矩阵     (矩阵)
    %          大小为M x itr,
    %     en   误差序列(itr x 1)    (列向量)  
    %     yn   实际输出序列         (列向量)
    function [e,w1,w2]=LMS(COUNT,X,Y,u)
    e=zeros(1,COUNT);
    w1=zeros(1,COUNT);
    w2=zeros(1,COUNT);
    w1(1)=3;
    w2(1)=-4;
    for i=1:COUNT
        if(i-1==0)
           yy=w1(i)*X(i)+w2(i)*X(16); 
        else
           yy=w1(i)*X(i)+w2(i)*X(i-1);
        end;
        
        e(i)=Y(i)-yy;
        
        if(i<COUNT)
            w1(i+1)=w1(i)+u*e(i)*X(i);
        end;
        if(0==i-1)
            w2(i+1)=w2(i)+u*e(i)*X(16);
        else
            if(i<COUNT)
                w2(i+1)=w2(i)+u*e(i)*X(i-1);
            end;
        end;
    end;
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    Expectation函数实现
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    function EX=Expectation(x,y,N)
    EX=0;
    for n=1:1:N
        EX=EX+x(n)*y(n)/N;
    end;
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %最陡下降法
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    function [w1,w2]=Steepest_Algorithm(R,P,u,COUNT)
    VGn=zeros(2,1);
    H=zeros(2,1);
    w1=zeros(1,COUNT);
    w2=zeros(1,COUNT);
    w1(1)=3;
    w2(1)=-4;
    for i=1:COUNT
        H=[w1(i),w2(i)]';
        VGn=2*R*H-2*P';
        w1(i+1)=w1(i)-0.5*u*VGn(1,1);
        w2(i+1)=w2(i)-0.5*u*VGn(2,1);
    end;
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    clc;clear all; close all;  
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    COUNT=300;
    n=1:COUNT;
    N=sin(2*n*pi/16+pi/10);
    X=2^0.5*sin(2*n*pi/16);
    X1=2^0.5*sin(2*(n-1)*pi/16);
    S=sqrt(0.05)*randn(1,COUNT);
    %随机信号
    Y=S+X;
    figure
    subplot(311)
    plot(n,X);
    title('信号图');
    subplot(312)
    plot(n,S);
    title('噪声图');
    subplot(313)
    plot(n,Y);
    title('信号加噪声图');
    %误差性能曲面及等值线
    ESS=0.05;
    ENN=Expectation(N,N,16);
    EXX=Expectation(X,X,16);
    R(1,1)=EXX;
    R(2,2)=EXX;
    EXX1=Expectation(X,X1,16);
    R(1,2)=EXX1;
    R(2,1)=EXX1;
    EYY=ENN+ESS;
    EYX=Expectation(N,X,16);
    EYX1=Expectation(N,X1,16);
    P=zeros(1,2);
    P(1)=EYX;
    P(2)=EYX1;
    x = -4:0.05:6;
    y = -5:0.05:5;
    [h0,h1] = meshgrid(x,y);
    z=EYY+R(1,1)*h0.*h0+2*R(1,2)*h0.*h1+R(2,2)*h1.*h1-2*P(1)*h0-2*P(2)*h1;
    figure
    subplot(1,2,1);
    mesh(h0,h1,z);
    xlabel('h0');
    ylabel('h1');
    title('误差性能曲面图');
    subplot(1,2,2);
    V=0.2:0.2:3;
    contour(h0,h1,z,V);
    xlabel('h0');
    ylabel('h1');
    title('等值线');
    hold on;
    %LMS算法
    u=0.4;
    [e,w1,w2]=LMS(COUNT,X,Y,u);
    length(w1);
    length(w2);
    plot(w1,w2);
    hold on;
    % DSP-2 最陡下降法
    [w1,w2]=Steepest_Algorithm(R,P,u,COUNT);
    plot(w1,w2);
    %LMS算法中一次和多次实验中梯度估计和平均值随时间n的变化情况
    Jn=zeros(1,COUNT);
    Jn=e.^2;
    figure
    subplot(1,2,1);
    plot(n,Jn);
    title('LMS算法中1次实验梯度估计');
    %200次实验
    e_avr=zeros(1,COUNT);
    w1_avr=zeros(1,COUNT);
    w2_avr=zeros(1,COUNT);
    for i=1:200
        S=sqrt(0.05)*randn(1,COUNT);
        Y=S+N;
        [e,w1,w2]=LMS(COUNT,X,Y,u);
        e_avr=e_avr+e./100;
        w1_avr=w1_avr+w1./100;
        w2_avr=w2_avr+w2./100;
    end;
    subplot(1,2,2);
    Jn=e_avr.^2;
    plot(n,Jn);
    title('LMS算法中200次实验梯度估计曲线图');
    figure
    plot(w1_avr,w2_avr);
    xlabel('h0');
    ylabel('h1');
    title('LMS算法200次实验中H(n)的平均轨迹曲线图');
    
    

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  • 带通滤波器matlab程序

    2018-06-02 22:51:14
    自己编写的程序,matlab程序,带通滤波器,可设置最小截止频率和最大截止频率。 ps。不附带信号文件,很简单的原理,旨在指导带通滤波器的编程思路与原理
  • clear;clc; load leleccum; wname = 'sym8'; [Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters(wname); filterLen = length(Lo_D) % 滤波器长度
    clear;clc;   
    load leleccum;    
    wname = 'sym8';   
    [Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters(wname);
    filterLen = length(Lo_D)   % 滤波器长度
    
    
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  • 这是一种基于提取高分辨率和低分辨率数据的小波滤波器组的批量估计器类型。 我们的互补估算器结合了从速度和位置传感器的数值微分和积分获得的两种速度的低分辨率和高分辨率,这些分辨率可以在FPGA上实现。 通过...
  • 小波滤波器构造matlab代码小穗 使用小波算法的匹配小波构造 算法-巴西圣保罗大学Rodrigo Capobianco Guido教授 Matlab代码-Arun Kumar A,Santhom计算工具 电子邮件 : 2010年5月13日 基于论文“用于构建与指定信号...
  • 常用滤波器Matlab程序设计

    千次阅读 多人点赞 2019-10-31 23:22:00
    常用滤波器Matlab程序设计 (低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器) 以下四个滤波器都是切比雪夫I型数字滤波器 1.低通滤波器 ​ 低通滤波(Low-pass filter) 是一种过滤方式,规则为低频信号能正常通过,...
  • matlab 均值滤波

    千次阅读 2018-11-21 15:44:02
    matlab中使用滤波器对图像进行滤波非常方便,只需要调用库函数,只是满足工程需要就够了;但是想学习图像处理的滑,是远远不够的,还要对算法的基本原理弄清楚 1-均值滤波 均值滤波也叫做线性滤波,规定一个固定...
  • %加载一个尺度滤波器 load db8; w=db8; figure subplot(4,2,1); stem(w); title('原尺度滤波器'); %计算4个滤波器 [Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=orthfilt(w); subplot(4,2,3); stem(Lo_D); title('分解低通滤波器'); ...
  • matlab设计模拟带通滤波器

    千次阅读 2019-06-11 11:37:06
    简单记录下在matlab上如何设计出模拟的带通滤波器,包括:巴特沃斯滤波器、切比雪夫I型滤波器、切比雪夫II型滤波器、椭圆型滤波器。 代码如下: %设计带通滤波器 %巴特沃斯、切比雪夫I型、切比雪夫II型、椭圆...
  • butterworth等低通滤波实现图像增强和小波滤波器去噪增强变换matlab案例
  • Matlab简易小波滤波程序及演示程序-wavfiltDemo.m 这是一个简易使用的小波滤波程序。理论基础来自陈仲英的《小波分析》。出于简化编程和实用的目的,和理论算法有一点出入,其结果是,完全重构的数据和原始数据两...
  • 官方参考文档在此! 例程1: % 噪声数据生成 ...% 滤波器参数求解 windowSize = 10; % 设置滑动窗口为10个数据 b = (1/windowSize)*ones(1,windowSize); a = 1; % 滤波器的使用 y = filter(b,a,x); .
  • MATLAB实现巴特沃斯数字滤波器

    万次阅读 多人点赞 2019-08-03 10:07:35
    MATLAB实现巴特沃斯数字滤波器 MATLAB实现巴特沃斯数字滤波器 前因:因为要准备保研面试,今年暑假就重新把烂尾的项目捡起来了。 为了提取采集到的脑电信号中有用的部分,想用数字带通滤波器实现,浏览了很多帖子...
  • 最近在处理数据过程中想着将数据进行一下滤波,所以就在查找资料同时记录一下学到的东西。在MATLAB中用带通滤波器滤波
  • 利用MATLAB符号计算求解双正交小波滤波器系数.pdf
  • 通过对母小波的一种数值逼近得到小波函数的有理公式,并以Mexican Hat小波为例模拟该逼近过程,用Matlab对逼近过程进行仿真,同时使用开关电流双二次滤波器的级联来实现小波滤波器。从仿真结果来看,二阶巴特沃思低...
  • 用卷积滤波器matlab代码wl-通用小波库 该存储库包含wl小波库的源代码。 它包含离散小波变换(DWT)的开源实现。 我们特别强调了实现的优势。 基于过滤器和基于提升的实现(调用者可以指定要使用的一种)。 支持小波...
  • 在过去的 20 年里,小波获得了广泛的欢迎,并成为... 本文档是一个参考,列出了 Daubechies、symlets、Coiflets 和双正交样条族和 CDF 9/7 小波中的小波滤波器。 对于一些小波,还提供了用于提升方案实现的滤波器序列。
  • matlab高斯滤波器

    万次阅读 热门讨论 2017-07-26 16:00:33
    1、使用matlab自带的函数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; img = imread('lena.tif'); w = fspecial('gaussian',[5,5],1); %replicate:图像大小通过赋值外边界的值来扩展 %...
  • MIT小波滤波器组及其应用课件

    热门讨论 2010-02-19 20:23:12
    MATLAB® 小波工具包 幻灯片 6 (PDF) 资料 6 (PDF) 正交滤波器组: 仿酉矩阵; 时域,调制域和多相域中的正交条件(条件 O) 幻灯片 7 (PDF) 资料 7 (PDF) 最大平滑滤波器: Daubechies 公式和 Meyer 公式. ...
  • [Matlab]FIR滤波器设计:(基本窗函数FIR滤波器设计)

    万次阅读 多人点赞 2019-11-16 00:54:00
    [Matlab]FIR滤波器设计:(基本窗函数FIR滤波器设计) ​ IIR滤波器主要设计方法先设计一个模拟低通滤波器,然后把它转化为形式上的数字滤波器。但对于FIR滤波器来说,设计方法的关键要求之一就是保证线性相位条件。而...
  • MATLAB图像均值滤波

    2020-03-29 20:19:37
    对图像添加一个方差为0.05的椒盐噪声(自己可以添加高斯噪声),然后对图像进行3*3算数均值滤波,几何均值滤波,Q=1.5大小的逆谐波滤波处理,可以观察处理后的结果
  • matlab开发-卡尔曼等效小波滤波器。稳态卡尔曼等效低通滤波器
  • 文中用Matlab语言实现了最佳等波纹FIR滤波器的设计,通过比较显示了它在等波纹方脉冲响应方面的优化特性。1FIR滤波器优化设计法Matlab信号工具箱中提供的Remez函数可对数字滤波器进行优化设计,得到的数字滤波器具有...

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