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  • 理想低通滤波器matlab
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    2021-04-21 08:39:11

    基于Matlab数字图像处理实践报告

    实践一:理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、高斯低通滤波器

    1.1.1理想低通滤波器实践代码:

    I=imread('couple.bmp');

    %I=rgb2gray(I);

    subplot(221),imshow(I);

    title('原图像');

    s=fftshift(fft2(I));

    subplot(223),

    imshow(abs(s),[]);

    title('图像傅里叶变换所得频谱');

    subplot(224),

    imshow(log(abs(s)),[]);

    title('图像傅里叶变换取对数所得频谱');

    [a,b]=size(s);

    a0=round(a/2);

    b0=round(b/2);

    d=10;

    for i=1:a

    for j=1:b

    distance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2);

    if distance<=d h=1;

    else h=0;

    end;

    s(i,j)=h*s(i,j);

    end;

    end;

    s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s))));

    subplot(222),

    imshow(s);

    title('低通滤波所得图像');

    I=imread('couple.bmp');

    Hd=ones(size(I));

    Hd(r>0.2)=0;

    figure

    surf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');%画三维曲面(色)图

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    一、简介

    我们知道,在一幅图像中,其低频成分对应者图像变化缓慢的部分,对应着图像大致的相貌和轮廓。而其高频成分则对应着图像变化剧烈的部分,对应着图像的细节(图像的噪声也属于高频成分)。

    低频滤波器,顾名思义,就是过滤掉或者大幅度衰减图像的高频成分,让图像的低频成分通过。低频滤波器可以平滑图像,虑去图像的噪声。而与此相反的高频滤波器,则是过滤低频成分,通过高频成分,可以达到锐化图像的目的。

    理想低通滤波器的滤波非常尖锐,而高斯低通滤波器的滤波则非常平滑。Butterworth低通滤波器则介于两者之间,当Butterworth低通滤波器的阶数较高时,接近于理想低通滤波器,阶数较低时,则接近于高斯低通滤波器。

    下面我们所说的都是对应于二维图像处理的情况。


    二、这三种滤波器的相关介绍

    在这三种低通滤波器的表达式中,我们都用D0来表示其截止频率。D(u, v)表示距离频率矩形中心的距离。


    我并没有说明振铃现象产生的原因,只是说明了什么情况下振铃现象较为明显。


    1. 理想低通滤波器(ILPF)

    理想低通滤波器在以原点为圆心、D0为半径的园内,通过所有的频率,而在圆外截断所有的频率。(圆心的频率最低,为变换的直流(dc)分量)。函数如下:



    可以看出,理想低通滤波器的过渡非常急剧,会产生振铃现象。


    2. Butterworth低通滤波器

    函数表达式如下(在有些书中,Butterworth的函数的平方才等于右边的表达式,在这里我们按照课本的写法,计算较为方便),其中n称为Butterworth低通滤波器的阶数:



    从滤波器的函数图中,我们可以看出其过渡没有理想低通滤波器那么剧烈,从图(c)中可以看出,阶数越高,滤波器的过度越剧烈,振铃现象将越明显。


    3. 高斯低通滤波器(GLPF)

    函数表达式如下:



    高斯滤波器的过度特性非常平坦,因此不会产生振铃现象。


    三、频域滤波步骤

    1. 基本步骤

    1. 给定一幅大小为m*n的图像f(x,y)。选择适当的填充参数P和Q,一般令P = 2m,Q = 2n。

    2. 对图像f(x, y)填充0,填充后得到图像大小为P*Q的图像fp(x, y)。

    3. 用(-1)^(x+y)乘以fp(x,y)将其移到变换中心(中心化)。

    4. 计算fp(x, y)的DFT,得到F(u,v)。 

    5. 生成一个实的,对称的滤波函数H(u, v),大小为P*Q,中心在(P/2, Q/2)处。然后相乘(矩阵点乘)得到G(u,v) = H(u,v)F(u,v)。

    6. 对G(u, v)反傅里叶变换,然后取实部,再乘以(-1)^(x+y)进行反中心变换最后得到gp(x,y)。

    7. 提取gp(x,y)左上角的m*n区域,对提取的部分进行标准化处理,得到最终的结果图像g(x,y)。


    2. 相关步骤说明

    1. 对图像进行0填充,得到大小为P*Q的图像,主要是为了避免在循环卷积中出现的缠绕错误。当两个矩阵大小相同时,P≥2m-1,Q≥2n-1时可以避免环绕错误。由于对于偶数尺寸的矩阵计算其傅里叶变换较快,因此P取2m,Q取2n。

    2. 图像乘以(-1)^(x+y),再对图像进行傅里叶变换可以得到将原点移到中心的傅里叶变换。这样,对于F(u,v)来说,中心的频率最低,四周的频率较高。每一点的值表示该频率对于的幅度。在matlab中,也可以不乘以(-1)^(x+y),直接对填充后的图像进行傅里叶变换,之后使用fftshift函数对其傅里叶变换进行中心化。得到的结果是一样的。

    3. 由于图像是一个实函数,所以其傅里叶变换是一个旋转对称的傅里叶变换。

    4. 关于对称中心。课本中指出,对于一个长度为M的一维序列,当M为偶数时,位置0和M/2呈现零的特性,当M为奇数时,只有位置0呈现零的特性。因此,在matlab中,由于矩阵下标是从1开始的,我们的P = 2m,Q = 2n。因此中心点的位置为(P/2+1, Q/2+1),即(m+1, n+1)。

    5. 标准化处理。对最终得到的图像每一点的值进行处理。使其范围变为[0, 255]的uint8。或者[0, 1.0]的double值。


    四、matlab代码实现Butterworth低通滤波器

    在使用matlab代码的实现过程中,对于这三种低通滤波器,只是在实验低通滤波器函数H(u,v)的代码中有部分不同,其他部分一致。因此,在下面中,只给出实现Butterworth低通滤波器的代码,不给出其他两种滤波器的代码。


    1.  Butterworth滤波器的代码如下:

    该函数为Bfilter,输入为需要进行Butterworth滤波的灰度图像,Butterworth滤波器的截止频率D0以及Butterworth滤波器的阶数n。输出为进行滤波之后的图像(图像的值已经归一化到[[0, 255])。

    function [image_out] = Bfilter(image_in, D0, N)
    % Butterworth滤波器,在频率域进行滤波
    % 输入为需要进行滤波的灰度图像,Butterworth滤波器的截止频率D0,阶数N
    % 输出为滤波之后的灰度图像
    
    [m, n] = size(image_in);
    P = 2 * m;
    Q = 2 * n;
    
    fp = zeros(P, Q);
    %对图像填充0,并且乘以(-1)^(x+y) 以移到变换中心
    for i = 1 : m
        for j = 1 : n
            fp(i, j) = double(image_in(i, j)) * (-1)^(i+j);
        end
    end
    % 对填充后的图像进行傅里叶变换
    F1 = fft2(fp);
    
    % 生成Butterworth滤波函数,中心在(m+1,n+1)
    Bw = zeros(P, Q);
    a = D0^(2 * N);
    for u = 1 : P
        for v = 1 : Q
            temp = (u-(m+1.0))^2 + (v-(n+1.0))^2;
            Bw(u, v) = 1 / (1 + (temp^N) / a);
        end
    end
    
    %进行滤波
    G = F1 .* Bw;
    
    % 反傅里叶变换
    gp = ifft2(G);
    
    % 处理得到的图像
    image_out = zeros(m, n, 'uint8');
    gp = real(gp);
    g = zeros(m, n);
    for i = 1 : m
        for j = 1 : n
            g(i, j) = gp(i, j) * (-1)^(i+j);
            
        end
    end
    mmax = max(g(:));
    mmin = min(g(:));
    range = mmax-mmin;
    for i = 1 : m
        for j = 1 : n
            image_out(i,j) = uint8(255 * (g(i, j)-mmin) / range);
        end
    end
    
    end

    2. 测试代码如下

    测试时Butterworth滤波器的阶数为2。截止频率分别为10,30,60,160,460。

    clear all;
    close all;
    clc;
    
    image1 = imread('3.bmp');
    
    image2 = Bfilter(image1, 10, 2);
    image3 = Bfilter(image1, 30, 2);
    image4 = Bfilter(image1, 60, 2);
    image5 = Bfilter(image1, 160, 2);
    image6 = Bfilter(image1, 460, 2);
    
    % 显示图像
    subplot(2,3,1), imshow(image1), title('原图像');
    subplot(2,3,2), imshow(image2), title('D0 = 10, n = 2');
    subplot(2,3,3), imshow(image3), title('D0 = 30, n = 2');
    subplot(2,3,4), imshow(image4), title('D0 = 60, n = 2');
    subplot(2,3,5), imshow(image5), title('D0 = 160, n = 2');
    subplot(2,3,6), imshow(image6), title('D0 = 460, n = 2');


    3. 运行结果如下,可以看出,与课本给出的结果一致。




    展开全文
  • 理想低通滤波器 f = imread('Fig0441.tif'); f = im2double(f); % 计算填充图像大小 [M,N] = size(f); M2 = 2*M; N2 = 2*N; % 傅里叶变换 F = fftshift(fft2(f,M2,N2)); figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(F))))...

    未整理完!
    在滤波器之前,先讲解傅里叶变换
    在这里插入图片描述

    理想低通滤波器

    f = imread('Fig0441.tif');
    f = im2double(f);
     
    % 计算填充图像大小
    [M,N] = size(f);
    M2 = 2*M;
    N2 = 2*N;
     
    % 傅里叶变换
    F = fftshift(fft2(f,M2,N2));
    figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(F))));title('傅里叶频谱');
     
    % 设计滤波器
    % 生成网格坐标
    u = -N:N-1;
    v = -M:M-1;
    [U,V] = meshgrid(u,v);
     
    % 设计滤波器
    D = hypot(U,V);
    D0 = 30; % 截止频率[10 30 60 160 460]
     
    H = mat2gray( D <= D0 );% 理想低通滤波器
    figure;imshow(H);title('理想低通滤波器');
     
    % 频域滤波
    G = F.*H;
    figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(G))));title('频域滤波');
     
    1-sum(sum(abs(G).^2))/sum(sum(abs(F).^2))
     
    g0 = ifft2(fftshift(G));
    g = g0(1:M,1:N);
    g = real(g);
    figure;imshow(g);title('滤波后的图像');
     
     
    figure;
    subplot(121);imshow(f);title('原图');
    subplot(122);imshow(g);title('滤波后的图像');
    
    

    结果:
    原图:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    布特沃斯低通滤波器

    f = imread('Fig0441.tif');
    f = im2double(f);
     
    % 计算填充图像大小
    [M,N] = size(f);
    M2 = 2*M;
    N2 = 2*N;
     
    % 傅里叶变换
    F = fftshift(fft2(f,M2,N2));
    figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(F))));title('傅里叶频谱');
     
    % 设计滤波器
    % 生成网格坐标
    u = -N:N-1;
    v = -M:M-1;
    [U,V] = meshgrid(u,v);
     
    % 设计滤波器
    D = hypot(U,V);
    D0 = 30; % 截止频率[10 30 60 160 460]
     
    H = mat2gray(1./(1+((D./D0).^4)));
    figure;imshow(H);title('布特沃斯低通滤波器(n=2)');
     
    % 频域滤波
    G = F.*H;
    figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(G))));title('频域滤波');
     
    1-sum(sum(abs(G).^2))/sum(sum(abs(F).^2))
     
    g0 = ifft2(fftshift(G));
    g = g0(1:M,1:N);
    g = real(g);
    figure;imshow(g);title('滤波后的图像');
     
     
    figure;
    subplot(121);imshow(f);title('原图');
    subplot(122);imshow(g);title('滤波后的图像');
    
    

    matlab结果:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    高斯低通滤波器

    高斯低通滤波器代码:
    H = exp((-D.^2)/(2*(D0).^2));
    figure;imshow(H);title('滤波器(D0=100)');
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    理想高通滤波器

    理想高通滤波器代码:
    H = mat2gray( D >= D0 );%理想高通滤波器
    figure;imshow(H);title('滤波器()');
    
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    布特沃斯高通滤波器

    布特沃斯高通滤波器代码:
    H = 1./(1+((D0./D).^4));%布特沃斯高通滤波器
    figure;imshow(H);title('滤波器(n=2)');
    
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    高斯高通滤波器

    高斯高通滤波器代码:
    H = 1-exp((-D.^2)/(2*(D0).^2));%高斯高通滤波器
    figure;imshow(H);title('滤波器');
    
    

    matlab结果:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    混合高频强调滤波

    [file,path] = uigetfile({'*.png';'*.jpg';},'选择图片');
    f = imread([path,file]);
    f = im2double(f);
    %计算填充图像大小
    [M,N] = size(f);
    M2 = 2*M;
    N2 = 2*N;
     
    % 傅里叶变换
    F = fftshift(fft2(f,M2,N2));
    figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(F))));title('傅里叶频谱');
     
    % 设计滤波器
    % 生成网格坐标
    u = -N:N-1;
    v = -M:M-1;
    [U,V] = meshgrid(u,v);
     
    % 设计滤波器
    D = hypot(U,V);
    D0 = 40; %截至频率[10 30 60 160 460]
    H = 1-exp((-D.^2)/(2*(D0).^2));%¸高斯高通滤波
    G = (F.^(-1)).*((0.5+0.75.*H).*F);%
    figure;imshow(H);title('滤波器');
    figure;imshow(mat2gray(log(1+abs(G))));title('频率滤波');
     
    % 傅里叶逆变换
    g0 = ifft2(fftshift(G));
    g = g0(1:M,1:N);
    g = real(g);
    i=histeq(g);
    figure;imshow(g);title('滤波后的图像');
    figure;imshow(i);title('直方图均衡');
    
    

    结果:
    原图:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    reference:
    李卫军,肖宛昂,董肖莉,覃鸿老师《视觉信息处理及FPGA实现》课程等

    越是憧憬,越要风雨兼程。

    展开全文
  • 低通滤波器实验代码,这是参考别人网上的代码,所以自己也分享一下,共同进步 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from scipy.signal import butter, lfilter, freqz import matplotlib.pyplot as plt def...
  • 1.2 理想低通滤波器Matlab实现 1.3 理想低通滤波器的实现结果 二、布特沃斯低通滤波器(BLPF) 2.1 布特沃斯低通滤波器介绍 2.2 布特沃斯低通滤波器的Matlab实现 2.3 布特沃斯低通滤波器的实现结果 ...

    低通滤波器

     

    一、理想低通滤波器(ILPF)

    本文主要介绍三种常见低通滤波器的实现方法及其透视图

    1.1 理想低通滤波器介绍

    在以原点为中心、以D 0 D_0D0​为半径的圆内,无衰减地通过所有频率,而在该圆外“切断”所有频率的二位低通滤波器,称为理想低通滤波器(ILPF);理想低通滤波器有下面的函数确定:
    (1.1) H ( u , v ) = { 1 , D ( u , v ) ≤ D 0 0 , D ( u , v ) &gt; D 0 H(u,v) =

    {1,0,amp;D(u,v)≤D0amp;D(u,v)gt;D0{1,amp;D(u,v)≤D00,amp;D(u,v)gt;D0

    \tag{1.1}H(u,v)={1,0,​D(u,v)≤D0​D(u,v)>D0​​(1.1)
    其中,D 0 D_0D0​是一个正常数,D ( u , v ) 是 频 率 域 中 的 点 D(u,v)是频率域中的点D(u,v)是频率域中的点( u , v ) (u,v)(u,v)$与矩形中心的距离,即
    (1.2) D ( u , v ) = [ ( u − P / 2 ) 2 + ( v − Q / 2 ) 2 ] 1 / 2 D(u,v) = \sqrt[1/2]{[(u - P / 2)^2 + (v - Q / 2)^2]} \tag{1.2}D(u,v)=1/2[(u−P/2)2+(v−Q/2)2]​(1.2)
    其中,P PP和Q QQ分别为坐标轴u uu和v vv的最大值。

    1.2 理想低通滤波器的Matlab实现

    该部分代码同时包含了低通和高通滤波器,其中返回值H_L为理想低通滤波器,H_H为理想高通滤波器。

    %{
    Code for function of Ideal Filter
    Created on Mon Aug 12 2019
    @author: hjn
    %}
    
    % Parameters:
    % H_L: Low-Pass Filter
    % H_H: High-Pass Filter
    
    function [H_L, H_H] = ILP(u_max, v_max, D0)
    
    % defining range of axis
    U=0:u_max;
    V=0:v_max;
    
    % calculating coordinate of center
    center_u = ceil(u_max/2);
    center_v = ceil(v_max/2);
    
    % initilization
    H_L=zeros(u_max, v_max);
    H_H=zeros(u_max, v_max);
    
    for u=1:u_max+1
        for v=1:v_max+1
            % distance between (u,v) and center
            dist = sqrt((U(u) - center_u)^2 + (V(v) - center_v)^2);
            % judge thread
            if(dist<=D0)
                H_L(u,v) = 1;
                H_H(u,v) = 0;
            else
                H_L(u,v) = 0;
                H_H(u,v) = 1;
            end
        end
    end
    
    figure(1);
    surf(U,V,H_L)
    xlabel('u')
    ylabel('v')
    zlabel('H(u,v)')
    legend('H(u,v)')
    

    1.3 理想低通滤波器的实现结果

    运行如下代码:

    [H_L_100_100_10, H_H_100_100_10] = ILP(100, 100, 10);
    
    • 1

    结果:在这里插入图片描述

    图1 理想低通滤波器的透视图

    二、布特沃斯低通滤波器(BLPF)

    2.1 布特沃斯低通滤波器介绍

    截止频率位于距原点D 0 D_0D0​处的n nn阶布特沃斯低通滤波器的传递函数定义为
    (2.1) H ( u , v ) = 1 1 + [ D ( u , v ) / D 0 ] 2 n H(u,v) = \frac{1} {1 + [D(u,v)/D_0]^{2n}} \tag{2.1}H(u,v)=1+[D(u,v)/D0​]2n1​(2.1)
    其中,D ( u , v ) D(u,v)D(u,v)由式(1.2)给出。

    2.2 布特沃斯低通滤波器的Matlab实现

    该部分代码同时包含了低通和高通滤波器,其中返回值H_L为布特沃斯低通滤波器,H_H为布特沃斯高通滤波器。

    %{
    Code for function of Butterworth Filter
    Created on Mon Aug 12 2019
    @author: hjn
    %}
    
    % Parameters:
    % H_L: Low-Pass Filter
    % H_H: High-Pass Filter
    
    function [H_L, H_H] = BLP(u_max, v_max, D0, n)
    
    % define range of axis
    U=0:u_max;
    V=0:v_max;
    
    % calculate coordinate of center
    center_u = ceil(u_max/2);
    center_v = ceil(v_max/2);
    
    % initilization
    H_L=zeros(u_max, v_max);
    H_H=zeros(u_max, v_max);
    
    for u=1:u_max + 1 
        for v=1:v_max + 1
            % distance between (u,v) and center
            dist = sqrt((U(u) - center_u)^2 + (V(v) - center_v)^2);
            H_L(u,v)=1 / (1 + power(dist/D0, 2*n));
            H_H(u,v)=1 / (1 + power(D0/dist, 2*n));
        end
    end
    
    figure(1);
    surf(U,V,H_L)
    xlabel('u')
    ylabel('v')
    zlabel('H(u,v)')
    legend('H(u,v)')
    
    

    2.3 布特沃斯低通滤波器的实现结果

    运行如下代码:

    [H_L_100_100_10, H_H_100_100_10] = BLP(100, 100, 10, 1);
    
    •  

    结果:
    在这里插入图片描述

    图2 布特沃斯低通滤波器的透视图

    三、高斯低通滤波器(GLPF)

    3.1 高斯低通滤波器介绍

    截止频率位于距原点D 0 D_0D0​处的高斯低通滤波器的传递函数定义为
    (3.1) H ( u , v ) = e − D 2 ( u , v ) / 2 D 0 2 H(u,v) = e^{-D^2(u,v)/{2D_0^2}} \tag{3.1}H(u,v)=e−D2(u,v)/2D02​(3.1)

    3.2 高斯低通滤波器的Matlab实现

    %{
    Code for function of Gaussion Filter
    Created on Mon Aug 12 2019
    @author: hjn
    %}
    
    % Parameters:
    % H_L: Low-Pass Filter
    % H_H: High-Pass Filter
    
    function [H_L, H_H] = GLP(u_max, v_max, sigma)
    
    % defining range of axis
    U=0:u_max - 1;
    V=0:v_max - 1;
    
    % calculating coordinate of center
    center_u = ceil(u_max/2);
    center_v = ceil(v_max/2);
    
    % initialization
    H_L=zeros(u_max, v_max);
    H_H=zeros(u_max, v_max);
    
    for u=1:u_max
        for v=1:v_max
            % distence between U(u,v) and center
            dist = sqrt((U(u) - center_u)^2 + (V(v) - center_v)^2);
            H_L(u,v) = exp(-dist^2/(2*sigma^2));
            H_H(u,v) = 1 - H_L(u,v);
        end
    end
    
    figure(1);
    surf(U,V,H_L)
    xlabel('u')
    ylabel('v')
    zlabel('H(u,v)')
    legend('H(u,v)')
    

    3.3 高斯低通滤波器的实现结果

    运行如下代码:

    [H_L_100_100_10, H_H_100_100_10] = GLP(100, 100, 10);
    
    •  

    结果:
    在这里插入图片描述

    图3 高斯低通滤波器的透视图

    总结

    低通滤波器可用来平滑图像,其中D 0 D_0D0​越大,即截止频率越大,图中的类似柱状物越粗,即通过的频率分量越多。

    展开全文
  • 要使用过滤器: 1)在变量img中创建一张图片2) 调用函数 filter 来创建与图像 'img' 大小相同的过滤器 在滤波器代码中指定截止频率 d0 的值。
  • %%%%%%%=================理想低通滤波器(Ideal Lowpass)==================== %定义圆的半径,也可以理解为截断频率 r=160; %沿图像中心取出(2n+1)*(2n+1)的矩形 filter_circle=J_shift(M0-r:M0+r,N0-r:N0+r); %...
  • MATLAB利用理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器、指数低通滤波器、梯形低通滤波器分别对图像进行平滑处理
  • 数字图像处理,评语滤波,理想低通滤波器,高斯滤波器,巴特沃斯滤波器
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    2015-05-06 16:30:55
    理想低通滤波器容许低频信号通过, 但减弱(或减少)频率高于截止频率的信号的通过。对于不同滤波器而言,每个频率的信号的减弱程度不同。当使用在音频应用时,它有时被称为高频剪切滤波器, 或高音消除滤波器。
  • 基于matlab低通滤波器.doc

    千次阅读 2021-04-18 12:23:39
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  • 理想低通滤波器设计

    2013-12-10 15:06:01
    理想低通滤波器设计,MATLAB代码,实现低通滤波
  • matlab设计低通滤波器

    千次阅读 2022-05-30 16:20:44
    滤波器设计
  • 计算机视觉(二)-matlab理想低通滤波器,布特沃斯低通、高斯低通,理想高通、布特沃斯。。。.pdf
  • 低通滤波-matlab低通滤波程序

    千次阅读 2022-05-12 20:52:02
    低通滤波器的截止频率和Q值可以自己设定,得到低通滤波器的传输函数后,在经过双线性变换法得到其单位脉冲响应。滤波后对原始信号的频谱和滤波后的信号的频谱进行了对比。 %% 低通滤波器演示程序 %% 生成白噪声信号 ...
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  • 使⽤频域理想低通滤波器对含噪图像进行处理。 低通滤波器尺寸可以较为方便地进行设置。
  • 理想低通滤波的MATLAB代码,可供学生数字图像处理实验参考
  • matlab程序 理想低通滤波器

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  • ------------------------- y = sinc_filter(x,Wn) y = sinc_filter(x,Wn,N) y = sinc_filter(x,Wn,N,dim) y = sinc_filter(x,Wn,[],dim) y = sinc_filter(x,Wn) 将接近理想低通或带通砖墙滤波器应用于阵列 x,沿...
  • MATLAB设计低通滤波器

    千次阅读 2021-11-17 15:15:57
    那么如何设计该低通滤波器呢。 利用matlab的fdatool工具。 低通滤波器的通带频率一般为码速率RB,为了留点余量,稍微大于码速率。截止频率为2fc-RB,同时也要留点余量。 如上图所示,采样频率为50M,码速率RB为1.5M...

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