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

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

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变化.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像降噪,图像增强等处理,这一篇主要学习傅里叶变换,后面在学习霍夫变换. 下面学习一下傅里叶变换.有人说傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前

摘要:本文讲解基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十三.傅里叶变换之高通滤波和低通滤波>,作者:eastmount . 一.高通滤波 傅里叶变换的目的并不是为了观察图像的频率分布(至少不是最终目的),更多情况下是为了对频率进行过滤,通过修改频率以达到图像增强.图像去噪.边缘检测.特征提取.压缩加密等目的. 过滤的方法一般有三种:低通(Low-pass).高通(High-pass).带通(Band-pass).所谓低通就是保留图像中的低频成分,

一:Mean Shift算法介绍 Mean Shift是一种聚类算法,在数据挖掘,图像提取,视频对象跟踪中都有应用.本文 重要演示Mean Shift算法来实现图像的低通边缘保留滤波效果.其处理以后的图像有点 类似油画一样.Mean Shift算法的输入参数一般有三个: 1.      矩阵半径r,声明大小 2.      像素距离,常见为欧几里德距离或者曼哈顿距离 3.      像素差值value 算法大致的流程如下: a.      输入像素点P(x, y) b.      计算该点的像素

blur()函数可以用标准化的盒式过滤器来平滑图像. C++ API: 相关官网资料: https://docs.opencv.org/3.4.1/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gad533230ebf2d42509547d514f7d3fbc3 代码: //-----------------------------------[头文件包含部分]--------------------------------------- // 描述:包含程序所依赖的头文

1. simulink仿真设计 震荡信号本质是调制信号,可以表示为: u(t)=A*(1+m*cos(Ωt+θ))*cos(ωt+φ)=A*cos (ωt+φ)+ A*m*cos(Ωt+θ)*cos(ωt+φ) 使用simulink仿真如下: 2. 时域信号 时域信号输入设计为信号调制模型. u(t)=A*(1+m*cos(Ωt+θ))*cos(ωt+φ)=A*cos (ωt+φ)+ A*m*cos(Ωt+θ)*cos(ωt+φ) 输入信号1: m*cos(Ωt+θ) = 0.5*cos(2*p

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

一.直方图 用于统计图片中各像素值: # 画一个图像各通道的直方图 def draw_hist(img): color = ('b', 'g', 'r') for i, col in enumerate(color): hist = cv.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256]) # print(hist.shape) plt.plot(hist, color=col) plt.xlim([0, 256]) plt.show() 计算直方图时使用ma

从2019年12月27到2020年2月12日,学习了Simulink仿真及代码生成技术入门到精通,历时17天. 学习的比较粗糙,有一些地方还没理解透彻,全书梳理总结: Simulink的基础模块已基本掌握,对不熟悉的模块可以借助帮助文档了解其功能: Simulink信号基本掌握,了解了各种信号的外观及意义的不同: 对Simulink子系统的认识有待深入,对原子子系统需要进一步熟悉: 对仿真过程及参数配置有所了解,对Debugger的应用不太熟悉: 对回调函数有所认识,能够简单应用到参数预加载等场

Simulink求解器 Simulink仿真过程 Simulink 模型的执行分几个阶段进行.首先进行的是初始化阶段,在此阶段,Simulink 将库块合并到模型中来,确定传送宽度.数据类型和采样时间,计算块参数,确定块的执行顺序,以及分配内存.然后,Simulink 进入到"仿真循环",每次循环可认为是一个"仿真步".在每个仿真步期间,Simulink 按照初始化阶段确定的块执行顺序依次执行模型中的每个块.对于每个块而言,Simulink 调用函数来计算块在当前采

5.1 模型的配置仿真 由各种模块所构建的可视化逻辑连接,只是模型的外在表现,模型仿真的核心驱动器是被称作解算器(Solver)的组件,相当于Simulink仿真过程的心脏,驱动着模型仿真,它在每一个采样时间点更新模型中所有的状态和信号变量,并计算下一步的步长.除此之外,模型还具有一个参数配置集合(Configuration Parameter Set),它提供了一系列的参数,用户通过这些参数可以选择模型的解算方法,配置硬件目标,优化配置,设置异常响应及诊断,以及配置代码声称等.参数设置集合相当

3.1 Simulink信号概述 所谓信号,表示一种随着时间而变化的量,在时间轴上的采样时刻都对应有数值. 信号在Simulink中是相当重要的组成部分,有线(line)表示,在模型中穿针引线地将各模块联系起来,既能传递数据又可以明确表达模块的输入输出依赖关系,技能给自己命名以示自身的物理意义,又能绑定Simulink.Signal数据对象来表达生成代码中的变量.将Simulink信号线理解为类似网线之类的物理设备其实是不恰当的,它所表达的往往不是物理连接,而是数学上的一种关系或者说逻辑联系.

文章目录 simulink仿真 创建C程序 编译C程序 运行结果 simulink仿真 simulink仿真中需要使用S-Function模块,可以实现调用C程序进行仿真,下面先建立一个简单的仿真: 具体如下图所示: 创建C程序 需要在S-Function模块的S-Function name一栏填写需要调用C程序文件名,注意不需要带文件名后缀: 之后,新建文件sfun_myc.cpp和sfun_myc.h,放置在simulink仿真的同一级目录下,如下图所示: sfun_myc.h如下: /*

一.设计模糊控制器1.1 创建项目文件夹在此路径如图 1.2 打开MATLAB打开MATLAB R2012a切换当前目录为上一步路径,如图 1.3 设计模糊控制器打开模糊控制器设计对话框 根据模糊控制器的输入输出设计模糊控制器,在此以二输入一输出为例. 完成后如图(左)所示,然后对每个输入输出变量设置隶属函数,如图(右). 添加论域数量 设置隶属函数 完成后如图所示 设计模糊规则 保存刚刚设计的模糊控制器,如下图所示 加载模糊控制器到MATLAB中 二.设置控制系统打开simulink仿真器 设

文章: [控制理论]滑模控制最强解析 滑模控制程序及Simulink仿真 这篇文章仿真和输出U的推到有些问题,博主根据此篇文章进行修改进行对sin(t)曲线的追踪(使用滑模控制) 使用滑模控制对sin(t)曲线追踪 1.前言最近开始了对滑模控制的学习,使用的书籍为刘金琨的<滑膜变结构控制MATLAB仿真>,今天是按照书上的例程做了一个简单的自适应控制系统. 2.程序解析此程序中,电机控制系统的动态模型为: ,其中,θ为电机的角位置,J为转动惯量,d(t)为干扰且满足,η为干扰上界,为角位置跟踪

10.1 S函数概述 S函数也称为Simulink中的系统函数,是用来描述模块的Simulink宏函数,支持M.C等多种语言.当Simulink默认的模块不能满足用户的需求时,用户可以通过S函数自己打造一个模块,实现自定义的算法或期待的动作. 10.2 S函数的类型 S函数有多种类型,按照语言分类有M.C.C++.Fortran等编写的: 按照所支持功能多少分类,包括Level1和Level2: 按照执行方式分类,可分为直接解释运行的M S函数和编译为Mex文件后执行的C Mex S函数. Le

2.1 Simulink模块的组成要素 用户构建系统模型时无需直接面对成千上万行的代码,而是通过模块化图形界面以模块化的方式构建,能够使理解变得容易,让大脑减负.通过层次化模块分布将系统功能模块化,而将每个功能的细节隐藏在模块内部. 模块的构成元素 输入/输出端口:作为模块之间传递数据的纽带,连接输入信号和输出信号. 模块外观:通常为矩形或圆形,上面带有说明文字或图像并显示有输出/输出端口名. 模块对话框:双击模块外观后弹出的参数GUI,可以在参数控件上进行参数设置. Ctrl+R顺时针旋转90

第一份工作时做啸叫抑制的仿真,调大0.3可以有大的啸叫产生,下图的SIMULINK仿真模型 实现移相有多种方法: 1.iir实现 2.FFT实现 3.使用FIR实现 所有信号均可以由正弦信号叠加而成.

Matlab Simulink仿真工具的应用 ****Simulink是一个用来对动态系统进行建模.仿真和分析的软件包.使用Simulink来建模.分析和仿真各种动态系统(包含连续系统.离散系统和混合系统),将是一件很轻松的事情. 它提供了一种图形化的交互环境,仅仅需用鼠标拖动的方法便能迅速地建立起系统框图模型,甚至不须要编写一行代码. 因为Simulink具有强大的功能与友好的用户界面.因此它已经被广泛地应用到诸多领域之中.如: (1)通讯与卫星系统. (2)航空航天系统. (3)生物系统.

TLC(Target Language Compiler)是一种为转换为目标语言而存在的额解释性语言,其目的就是将模型中编译出来的rtw文件转换为目标代码(C/C++等).与M语言类似,既可以写成脚本文件,也能够作为函数存在,都是解释性语言,更相似的是它们都提供具有强大功能的内建函数库. 18.1 TLC的作用 支持模型针对通用或特定目标硬件的代码生成功能: 为S函数模块提供代码生成功能,可以让用户自己增加支持代码生成的模块: 在代码生成过程中,生成不依赖S函数模块的自定义过程代码. Simul