下面深入浅出讲一下Butterworth原理及其代码编写. 1. 首先考虑一个归一化的低通滤波器(截止频率是1),其幅度公式如下: 当n->∞时,得到一个理想的低通滤波反馈: ω<1时,增益为1:ω>1时,增益为1:ω=1时,增益为0.707.如下图所示:   将s=jω带入上式得: 根据以下三个公式 a. ,这里取σ=0 b. c. 拉普拉斯变换在虚轴s=jω上的性质:    可以得到: 因此极点(分母为0的解)为: 根据和得到: 因此可以求得极点在单位圆上: 如果k从0开始的话,上式

这里接着上篇讲一下双线性变换Bilinear Transformation,它实现了模拟信号(连续域)与数字信号(离散域)之间的转换. 双线性变换公式如下: 反推可得到: 因此可以根据连续域传递函数推出离散域的传递函数: 其中c是一个任意正常数,用来把模拟频率映射到数字频率.在高通或低通滤波器中,c通常用来使模拟和数字之间的截止频率等同. 根据上面关系可知s域负半轴平面与z域中的单位圆内相对应.   将和(T是采样间隔)代入双线性变换公式可以得到:     当模拟域的截止频率时,常数c: 上式中

下面是用Matlab实现的Butterworth高通.低通滤波器. clc;clear all;close all; I=imread('cameraman.tif'); subplot(3,2,1);imshow(I); title('原始图'); f=double(I); % 数据类型转换,MATLAB不支持图像的无符号整型的计算 g=fft2(f); % 傅立叶变换 g=fftshift(g); % 转换数据矩阵 subplot(3,2,2);imshow(log(1+abs(g)),[]

摘 要 本文讨论的FIR滤波器因其具有严格的线性相位特性而得到广泛的应用.在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,本论文研究FIR的FPGA解决方案正体现了电子系统的微型化和单片化. 本论文主要讨论了以下的问题: 首先,以FIR滤波器的基本理论为依据,研究适应工程实际的数字滤波器的设计方法,确定了直接型网络结构.窗函数设计法的设计方案: 然后,讨论了FPGA的原理与结构特点,总结FPGA的设计流程与设计原则,并用Verilog HDL语言根据设计方案编写出FIR滤波器程序: 接着,采用

Libfilth使用说明 winshton 2009年2月 (*本文大部分翻译自libfilth,还有一部分是个人使用实践 *时间水平均有限,翻译的不完整,尤其第二章可以忽略) 版本历史修改记录 版本 作者 日期 备注 V1.0 winshton 2009-2-1 创建               目 录 版本历史修改记录    1 1. 概述    5 2. 库文件分析    5 2.1. filth.h/filth.c    6 2.1.1. quantize()    6 2.1.2. f

1.      采用fir1函数设计,fir1函数可以设计低通.带通.高通.带阻等多种类型的具有严格线性相位特性的FIR滤波器.语法形式: b = fir1(n, wn) b = fir1(n, wn, ‘ftype’) b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window) b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window, ‘noscale’) 参数的意义及作用: b:返回的FIR滤波器单位脉冲响应,脉冲响应为偶对称,长度为n+1: n:滤波器的介数: wn:滤波器的

关于-3db截止频率 (2013-06-22 10:47:02) 转载▼   分类: 信号.电路 关于-3db截止频率 为什么当信号衰减了-3db的时候就算是截止频率了.这里面有什么高深的内涵.毕竟这样一个重要的东西应该是有重要的意义的. 这个问题也许没有提好,反正高手看到了应该明白吧.尽量把你知道的都写出来了,我不是小白,只是有些问题不明白,但是又不知道怎么问才好.所以请高手全面赐教.呵呵.  能全面就尽量全面吧.因为我觉得书上没有说明的很好. 回答:学得很深刻啊…… 高手说不上了,我也就是把

      自适应滤波器一直是信号处理领域的研究热点之一,经过多年的发展,已经被广泛应用于数字通信.回声消除.图像处理等领域.自适应滤波算法的研究始于20世纪50年代末,Widrow和Hoff等人最早提出最小均方算法(LMS).算法由于结构简单,计算量小,易于实时处理,因此在噪声抵消,谱线增强,系统识别等方面得到了广泛的应用.为了克服定步长LMS算法中收敛速度.收敛精度及跟踪速度等对步长大小选取相互矛盾的缺点,人们提出了许多变步长LMS算法,但是,当输入信号具有强相关性时,例如语音信号,LMS算

[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

一.何为图像噪声?噪声是妨碍人的感觉器官所接受信源信息理解的因素,是不可预测只能用概率统计方法认识的随机误差. 举个例子: 从这个图中,我们可以观察到噪声的特点:1>位置随机 2>大小不规则.我们将这种噪声称为随机噪声(random noise),这是一种非常常见的噪声类型. 二.噪声的类型 噪声可以借用随机过程以及概率密度函数(Probability Density Function,PDF)来描述,通常可采用其数组特征,即均值,方差,相关函数等.按照概率密度函数分为高斯噪声.瑞利噪声.伽马

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

Python分析离散心率信号(下) 如何使用动态阈值,信号过滤和离群值检测来改善峰值检测. 一些理论和背景 到目前为止,一直在研究如何分析心率信号并从中提取最广泛使用的时域和频域度量.但是,使用的信号是理想的.现在考虑这个信号: 一个挑战!这是遇到的信号质量的另一个极端.老实说,当将传感器连接到手指上时(在0到4000之间),通过测量产生了该信号.在此之后,手指中的血管需要立即适应传感器的压缩(大约4​​000-5000),此后信号变得稳定.在大约7500.9000和12000时,用力将传感器移

产生方波 clear t=0:0.01:10; subplot(4,1,1) f1=square(t);                       %  产生周期为2pi的方波信号 plot(t,f1) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,2) f2=square(t,30);               %  产生周期为2pi,占空比为30%的方波信号   plot(t,f2) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,3) f3=s

50Hz工频干扰消除 今天整理工频干扰消除算法. 我们知道,设计数字滤波器,和模拟滤波器的实质,其实就是求一组系数,逼近要求的频率响应. 模拟滤波器已经很成熟,因此,数字滤波器的设计,将S平面映射到Z平面就型.采用双线性变化法映射,可以避免多值映射产生的混叠现象.但这有个问题就,模拟域和数字域两者的角频率是非线性的. 1.平滑滤波器是数字滤波中较早使用的方法,该算法简单,处理速度快,滤波效果较好,但存在明显不足,通带较窄,影响有用信号的分析,有严重削峰,设计方法略. 然后,我们根据IIR和FIR

前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单.所以也是空间域滤波. 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波模板(由于轮廓在频域内属于高频信号).能够实现轮廓的提取,后面也会把拉普拉斯模板频域化.会发现拉普拉斯事实上在频域来讲就是一个高通滤波器. 既然是频域滤波就涉及到把图像首先变到频域内.那么把

波形产生和绘图chirp 产生扫描频率余弦diric 产生Dirichlet函数或周期Sinc函数gauspuls 产生高斯调制正弦脉冲pulstran 产生脉冲串rectpuls 产生非周期矩形信号sawtooth 产生锯齿波或三角波sinc 产生sinc函数square 产生方波strips 产生条图tripuls 产生非周期三角波 滤波器分析和实现abs 绝对值(幅值)angle 相位角conv 卷积和多项式乘法conv2 二维卷积fftfilt 基于FFT重叠加法的数据滤波filter

一直想找一个简单.清晰.明了的fir滤波器的设计,终于找到了一个可以应用的,和大家分享一下,有助于FPGA新手入门. 1.说道fir滤波器,滤波系数肯定是最重要的,因为后面程序中涉及到滤波系数问题,所以先来介绍,此处使用matlab来辅助求出. ①打开matlab中的start,toolbox,filter design,filter design & Analysis Tool,具体位置见下图. ②选择想要涉及的滤波器类型,本次以8阶fir滤波器为例. 设计参数:低通fir滤波器,采样精度是根

上代码: function [wpLP, wsLP, alpha] = lp2lpfre(wplp, wslp) % Band-edge frequency conversion from lowpass to lowpass digital filter % ------------------------------------------------------------------------- % [wpLP, wsLP, alpha] = lp2lpfre(wplp, wslp)

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654  收藏 展开 本文转载自  https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了,这篇文章对我帮助很大,记录下方便再次阅读. Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处