转载自:https://blog.csdn.net/yuan1164345228/article/details/45919315 Fd=1; Fs=8; Delay=3; R=0.5; [yf,tf]=rcosine(Fd,Fs,'fir/sqrt',R,Delay); figure(1); plot(yf); grid;title('根升余弦滤波器时域波形') x=randint(100,1)*2-1;%原始输入信号为+1,-1码 xt=zeros(1,800); xt(1:8:end)=x

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

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

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

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%----------------------------------------

本文链接:https://blog.csdn.net/Pxzly1117/article/details/79201772程序: I=imread('13.jpg');%读入图像imshow(I);h=imnoise(I,'salt & pepper');%为I图片叠加椒盐噪声噪声figure;imshow(h);w=[1 2 1;2 4 2;1 2 1]/16;%高斯模板I5=imfilter(h,w,'corr','replicate');%高斯平滑figure;imshow(I5);w=[

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

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('

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

基于暗通道优先的单幅图像去雾算法(Matlab/C++) 算法原理:             参见论文:Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior  [1]        ① 暗通道定义      何恺明 通过对大量在户外拍摄的自然景物图片进行统计分析得出一个结论:在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会(至少一个颜色通道)具有很低的值.换言之,该区域光强度的最小值是个很小的数(趋于0). 基于上述结论,我们定义暗通道,用公式描述,对

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预

至于工具箱的安装说明参见:http://www.matlabsky.com/thread-120-1-1.html Maplesoft<Maple Toolbox for MATLAB> http://www.matlabsky.com/thread-236-1-1.html Sergiy Iglin<Graph Theory Toolbox>(图论工具箱)http://www.matlabsky.com/thread-295-1-1.html Koert Kuipers<B

最小值滤波 (C 语言实现) 遇到最小值滤波的问题,小白不知道.一个程序写了三天,最终今天傍晚出来了. .. 非常easy的for循环.可是没有理解最小值滤波.怎么写都是错啊~ 这是我见过做好的描写叙述,关于最小值滤波: 3*3的像素点阵,对于中心点做最小值滤波的话,它的值将从77变换到0 处理结果图: 我一直支持也坚持开源分享的原则.为大家更好的相互学习,给出源码 /****************************************************************

kalman滤波原理(通俗易懂) 1. 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”.跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯.1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文<A New Appr

前言 项目需要,想要实现算法中的其中一步即中值滤波,同时,因为图像处理部分中值滤波相对来说还是比较简单的,将中值滤波的硬件实现作为进入FPGA领域的第一次尝试.虽然说网上有较多关于中值滤波的文档,可是说实话,其一没有详细地讲解实现方法及原因,其二没有关于完整过程的叙述,其三有些网站上有代码但是下载下来几乎没有用,因为你根本看不明白,俗话说得好,吃别人嚼过的馍真tm的没味儿还会难受.所以,还是需要自己静下心来分析原理.设计模块.编写实现以及仿真调试.对于FPGA新手来说,前三部分还能自己慢慢摸索,

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems.文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具体的使用方法. Kalman滤波分为2个步骤,预测(predict)和校正(correct).预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态,而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态,估计出最优的状态.预测与校正的过程如下: 预

1. 算法功能简介 定向滤波又称为匹配滤波,是通过一定尺寸的方向模板对图像进行卷积计算,并以卷积值代替各像元点灰度值,强调的是某一些方向的地面形迹,例如水系.线性影像等. 方向模板是一个各元素大小按照一定规律取值,并对某一方向灰度变化最敏感的矩阵.将方向模板的中心沿图像像元依次移动,在每一位置上把模板中每个点的值与图像上相对的像元值点相乘后再相加. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对定向滤波算法功能进行介绍. 2. 算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执

1         图像增强 1.1            直方图均衡化 对于灰度图像,可以使用直方图均衡化的方法使得原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图. 代码如下: I2=histeq(I1); figure,imshow(I2); figure,imhist(I2); 原图像为lena的图片,经过直方图均衡化后的图片为Figure 1. Figure 1 原图灰度直方图请参见:MATLAB数字图像处理(一)基础操作和傅立叶变换,经过修正后的灰度直方图为Figure 2: Figure 2

1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1);                 %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50