文章目录 1 预备知识 2 simulink 仿真 3 simulink 运行结果 4 matlab实现 5 matlab运行结果 6 C语言实现 7 C语言运行结果 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: HPF 一阶RC高通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) LPF 一阶RC低通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) 1 预备知识 低通滤波器(LPF)可以滤除频率高于截止频率的信号,类似的还有高通滤波器,带通滤波器,带阻

matlab自带滤波器函数小结(图像处理)   1 线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序: I=imread(' c4.jpg '); subplot(231) imshow(I) title('原始图像') flag = isrgb(I); if flag==true    I=rgb2gray(I); else     I=I; end I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(232) imshow(I1) title('

目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波:也称线性滤波,主要思想为邻域平均法,即用几个像素灰度  的平均值来代替每个像素的灰度.有效抑制加性噪声,但容易引起图像模糊,  可以对其进行改进,主要避开对景物边缘的平滑处理. %x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n) function d=avg_filter(x,n)    a(1:n,1:n)=1;   %a即n×n模板,元素全是1 [height, width]=size(x);   %输入图像是hightxwidth的,且hi

[开发技巧]·Python实现信号滤波(基于scipy) 个人网站--> http://www.yansongsong.cn GitHub主页--> https://github.com/xiaosongshine ​ 1.背景介绍 在深度学习中,有时会使用Matlab进行滤波处理,再将处理过的数据送入神经网络中.这样是一般的处理方法,但是处理起来却有些繁琐,并且有时系统难以运行Matlab.Python作为一种十分强大的语言,是支持信号滤波滤波处理的. 本文将以实战的形式基于scipy模块使

前面已经实现了各种的PID算法,然而在某些给定值频繁且大幅变化的场合,微分项常常会引起系统的振荡.为了适应这种给定值频繁变化的场合,人们设计了微分先行算法. 1.微分先行算法的思想 微分先行PID控制是只对输出量进行微分,而对给定指令不起微分作用,因此它适合于给定指令频繁升降的场合,可以避免指令的改变导致超调过大.微分先行的基本结构图: 根据上面的结构图,我们可以推出PID控制器的输出公式,比例和积分是不变的只是微分部分变为只对对象输出积分,记为y,我们对微分部分引入一阶惯性滤波:,可记微分部分

文章来源:https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46851451 梯度简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(不管是横向的.纵向的.斜方向的等等),所需要的无非也是一个核模板,模板的不同结果也不同.所以可以看到,所有的这些个算子函数,归结到底都可以用函数cv2.filter2D()来表示,不同的方法给予不同的核模板,然后演化为不同的算子而已.并且这只是这类滤波函数的一个用途,曾经写过一个关于matlab下滤波函数imfilter

梯度简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(无论是横向的.纵向的.斜方向的等等),所须要的无非也是一个核模板.模板的不同结果也不同.所以能够看到,全部的这些个算子函数,归结究竟都能够用函数cv2.filter2D()来表示,不同的方法给予不同的核模板,然后演化为不同的算子而已.而且这仅仅是这类滤波函数的一个用途,以前写过一个关于matlab下滤波函数imfilter()的扩展应用(等同于opencv的cv2.filter2D函数): 图像滤波函数imfilter函数的应用及其扩展

滑动平均(moving average):在地球物理异常图上,选定某一尺寸的窗口,将窗口内的所有异常值做算术平均,将平均值作为窗口中心点的异常值.按点距或线距移动窗口,重复此平均方法,直到对整幅图完成上述过程,这种过程称为滑动平均. 滑动平均相当于低通滤波,在重力勘探和测井资料处理解释中常用此方法. 如果滑动窗长为n的话,滑动平均就是让数据通过一个n点的FIR滤波器,滤波器抽头系数都是1,这样取滑动平均就是起到序列平滑的作用. Matlab中有多种滑动平均方法,比如filter和tsmovavg

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 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,中值滤波的基本原理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各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

MathWorks从MATLAB 2015a开始推出与ROS集成的Robotics System Toolbox(机器人系统工具箱),它为自主移动机器人的研发提供现成的算法和硬件接口. 粒子滤波基本流程 A particle filter is a recursive, Bayesian state estimator that uses discrete particles to approximate the posterior distribution of the estimated s

http://blog.sciencenet.cn/blog-95484-803140.html % %图像灰度变换 % f = imread('E:\2013第一学期课程\媒体计算\实验一\Img\Fig0303(a)(breast).tif');% g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]);% g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]); % g3 = imadjust(f,[],[],2);% subplot(2,2,1), imshow(f

在实时图像采集中,不可避免的会引入噪声,尤其是干扰噪声和椒盐噪声,噪声的存在严重影响边缘检测的效果,中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数,能有效平滑噪声,且能有效保护图像的边缘信息,所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取,其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替. 中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊.这些优良特性是线性滤波方法所不具有的.而且,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现.这篇

在图像采集和生成中会不可避免的引入噪声,图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息,这对我们对图像信息的提取造成干扰,所以要进行去噪声处理,常见的去除噪声的方法有均值滤波.中值滤波.高斯滤波等,这一篇要实现的是均值滤波. 均值滤波的方法是将图像数据生成3x3的矩阵或是5x5等其他模板,然后对这个矩阵模板进行处理.在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围 8 个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来

主要是用来平滑图像的,克服了高斯模糊的缺陷,各向异性扩散在平滑图像时是保留图像边缘的(和双边滤波很像). 通常我们有将图像看作矩阵的,看作图的,看作随机过程的,记得过去还有看作力场的. 这次新鲜,将图像看作热量场了.每个像素看作热流,根据当前像素和周围像素的关系,来确定是否要向周围扩散.比如某个邻域像素和当前像素差别较大,则代表这个邻域像素很可能是个边界,那么当前像素就不向这个方向扩散了,这个边界也就得到保留了. 先看下效果吧: 具体的推导公式都是热学上的,自己也不太熟悉,感兴趣的可以去看原论文

傅里叶分析 公式法 下例 是将振幅为1的5Hz正弦波和振幅为0.5的10Hz正弦波相加之后进行傅里叶分析. clear all N=512; dt=0.02; n=0:N-1; t=n*dt; x=sin(2*pi*5*t)+0.5*sin(2*pi*10*t);%生成和信号 %傅里叶变换 m = floor(N/2)+1; a=zeros(1,m); b=zeros(1,m); for k=0:m-1 for ii=0:N-1 a(k+1) = a(k+1)+2/N*x(ii+1)*cos(2

原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826105 核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便,主要涉及到下面两个函数: 函数: fspecial函数: imfilter   代码实现   clear all;clc;%----------------------------------------------%对图像进行高斯滤波,并显示图像%----------------------------------------

来源: 1.https://ww2.mathworks.cn/help/images/ref/fspecial.html?searchHighlight=fspecial&s_tid=doc_srchtitle#d117e81237 2.https://www.cnblogs.com/leegod/p/8202731.html 简单的原理: 基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某

http://blog.163.com/xiaheng0804@126/blog/static/1205282120132129471816/ 创建两个混合信号,便于更好测试滤波器效果.同时用七中滤波方法测试.混合信号Mix_Signal_1 = 信号Signal_Original_1+白噪声. 混合信号Mix_Signal_2 = 信号Signal_Original_2+白噪声. 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效果.

x=imread(‘x.jpg’); x=rbg2gray(x);  %转成灰度图像 k=medfilt2(x);   %中值滤波,默认为3X3矩阵 figure, imshow(k); medfilt2(A,[M,N]):使用 M X N 的模板读A矩阵做中值滤波 k=medfilt2(x,[5,5]) eg: >> xx=rgb2gray(x);>> figure,imshow(xx); dd

所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值. 均值滤波的方法是:对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其近邻的若干像素组成,用模板中的像素的均值来替代原像素. 优点:算法简单,计算速度快. 缺点:在降低噪声时使图像产生模糊. matla程序: [width,height]=size(result1); n=; a=ones(n,n); x1=double(result1); x2=x1; :(height-n)+ :width-n+ c=x1(i:i+(n-),j:j+(n-)).