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

FFT(Fast Fourier Transformation),即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换(DFT)的快速算法. 采样得到的数字信号,做FFT变换,N个采样点,经过FFT之后,就可以得到N个点的FFT结果.为了方便进行FFT运算,通常N取2的整数次方. 假设信号: S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180) 它含有:2V的直流分量 频率为50Hz.相位为-30度.幅度为3V的交流信号 频率为75Hz.相位为90度

1 打开matlab,打开test1.m 点击运行,若出现选择 更改文件夹 2  引导界面 (在这个界面,只许用户鼠标点击开始,其余的别乱按按键. 记得将打字法关掉,切换到小写) 3 做题界面 根据颜色选择按键,直到做完题.80到题 界面出现,鼠标一定要点击下界面,不然键盘按键无效不起作用. 4结果 这里只统计正确的次数以及对应累加的时间. 2文件 function varargout = test1(varargin) % TEST1 MATLAB code for test1.fig % T

Roberts边缘检测算子:根据一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻两像素之差. 小波变换的方法比较适用于展现夹带在正常信号中的瞬间反常现象,具有方向敏感性.所以可以边缘检测. Roberts边缘检测算子: clear; I=imread('D:\文件及下载相关\图片\gray2.png'); I=rgb2gray(I); grayPic=mat2gray(I); [m,n]=size(grayPic); newGrayPic=grayPic; robertsNum=

一 前言 最近收到审稿人的修改意见,其中有三条:一条为<RC: There were only five images evaluated in the experiment, and I recommend increasing to twenty to further evaluate the algorithm performance.>他说我论文只有五副图像用来评价算法性能,推荐我至少用20副图像来仿真算法效果. 另外一条为<1.2. Quality RC: The manusc

原文地址 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候,有对卷积进行一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流. 一.线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像.然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波

Xinwei: 写的通俗易懂,终于让我这个不搞CV.不搞图像的外行理解卷积和滤波了. 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候,有对卷积进行一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流. 一.线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)

DPM:Deformable Parts Model(来自http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/latent/index.html) 目标检测算法 先计算梯度方向直方图,在用SVM训练检测模型,然后是模型检测图像. 是在HOG模型的基础上修改得到的,HOG训练出来的是一个模型,模型内的子模型是没有偏移的,而DPM将模型的子模型是可移动的,并且移动的位移有限.比如使用对得到的人体的HOG,这个模型包含头部.四肢和身体等四个子模型,不同图片上人的姿势体现了子模型的可移动性.

Labview实现单边带信号调制(SSB)[滤波法] 首先用信号仿真器得到一个被调制信号m(t),以及载波信号,该实验选择正弦信号作为载波信号. 根据调制器模型 得到一个结果信号. 其中,H(w)的选择是低通滤波器,实验中得到的是理想的低通滤波器,阶数为10. 输出结果为载波信号的时域图像.调制信号的频域图像和结果信号的频域图像. 实现效果 载波频率对原信号的调制作用使得双峰频率偏移的载波频率大小的位置.经过低通滤波器的作用后,剩下小于截止频率的部分 后端实现

一.FFT的意义 DFT虽然实现了FT的计算机计算,但是计算量大,不适合实时的数字信号处理.FFT算法的出现,使DFT的计算效率更高,速度更快. 二.FFT与DFT的关系 从FT到DFT经过了数字角频率w的离散化,由此带来了一些数学公式的改写.而FFT是DFT算法上的突破,可以说数学理论上与DFT是一样的.可以认为,FFT就是DFT的一种快速好用的计算方法,FFT替代了定义法计算的笨拙,如此而已.正因为如此,所以可以看到FFT与DFT的运算结果是相同的. 三.matlab实验 1.程序 L=;

目录     一.研究的意义     二.DFT的定义    三.DFT与傅里叶变换和Z变换的关系     四.DFT的周期性     五.matlab实验       五.1 程序          五.2 实验结果 一.研究的意义 DTFT计算公式,中的w取值是连续的而且从负无穷大到正无穷大,对于计算机处理是不可能的,需要无限细分无限区间.即使在DTFT小节中用matlab实现计算,也只是将(-pi,pi)区间划分成1600份来逼近DTFT的效果. 实际上真正用的是DFT,离散傅里叶变换.离

最近在项目中需要做一些图像边缘检测的工作,但是由于之前没接触过图像处理的相关知识,所以只得 在matlab里面对一些图像处理函数挨个挨个的试着用.在用的过程中在慢慢的明白了一些简单的图像处 理方法. matlab代码如下: load POTDR_室外实验_20140120_160549TwoPoint2.mat %加载数据,测试数据 Data=data(1:size(data,1),:); %Data两点扰动的矩阵数据388行*3472列 ColmStart=100; %因数据量太大,需要对列数

一般的,对正余弦信号进行採样并DFT运算,画出频谱图,会发现频谱并不干净.这样的现象称为频谱泄漏.由于DFT运算仅仅能是有限序列,突然的截断产生了泄漏. 会有这种特殊情况.当採样截取的刚好是整数个周期,则频谱图显得特别干净. 能够理解为刚好取的完整周期.周期性明显了,频率就比較单一. 为此做了matlab实验: ts = 0.01;%採样率100Hz n = 0:N-1; y = sin(2*pi*20*n*ts);%20Hz信号,每周期採5个点 xk = abs(fft(y,N));%注意依据

http://bbs.elecfans.com/jishu_278578_1_1.html 掌握FPGA可以找到一份很好的工作,对于有经验的工作人员,使用FPGA可以让设计变得非常有灵活性.掌握了FPGA设计,单板硬件设计就非常容易(不是系统设计),特别是上大学时如同天书的逻辑时序图,看起来就非常亲切.但FPGA入门却有一定难度,因为它不像软件设计,只要有一台计算机,几乎就可以完成所有的设计.FPGA设计与硬件直接相关,需要实实在在的调试仪器,譬如示波器等.这些硬件设备一般比较昂贵,这就造成一定

实验要求: Objective: To observe how the lowpass filtering smoothes an image. Main requirements: Ability of programming with C, C++, or Matlab. Instruction manual: (a) Implement the Gaussian lowpass filter in Eq. (4.3-7). You must be able to specify the s

实验要求: Objective: To further understand the well-known algorithm Fast Fourier Transform (FFT) and verify its effectiveness to calculate the discrete Fourier transform (DFT). Main requirements: Ability of programming with C, C++, or Matlab. Instruction

第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度会有差异.我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度的数据. 一种解决方法是用已有的数据训练一个

MATLAB模拟布丰投针实验 标签(空格分隔): 算法 Buffon's Needle 桌面上有距离为a的若干平行线,将长度为L的针随机丢在桌面上,则这根针与平行线相交的概率是多少?假定L < a. 思路:从针据横线的距离与夹角得出. 解决: 假设针的中点到最近横线的距离为y,则\(y\in[0,\frac{a}{2}]\); 因为投针是随机的,所以y服从均匀分布: \[ f(y) = \begin{cases} \frac{2}{a}, & \text{$0 \leq y \leq \fr

本篇文章主讲这篇博客中的(http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50546891)的这个部分,如图所示 注:截图来自 小咸鱼_ 的博客. 也就是说本文重点教你如何去编译你自己需要的mex文件.1.准备工作首先先提醒一下,假如你的显卡的显存还不够3G,那么快去换设备吧,不然好不容易搭好了环境发现实验跑不了岂不是很坑?? 话说我之前也是不会自己编译,也是从网上各种找别人编译好的external文件,然后按照别人的软件环境,再从自己的电

-------给我那编程盲的女盆友,我怎么感觉是我选了一门课???做了这么多次作业,还是整理出来吧,要知道双鸭山大学心理系单身妹子还是很多啊. 整体-局部范式是心理学的经典实验之一.请尝试利用 MATLAB 的绘图方法制作该实验的若干组刺激材料.每一组刺激材料应当包含两张图片,分别描述局部与整体一致.局部与整体相异的情况,如下图所示: 1 excle 生成一个点阵 (将下列数据复制粘贴在excle中) 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 00 0 1 1 1 1 1 1 1

MATLAB实现最优低通滤波器的函数 % Fs     --Data rate % Fpass  --pass band % Fstop  --Cutoff frequencies % Apass  --Passband ripple % Astop  --Stopband ripple % Q_Bit  --Quantization bits function coef  = LowPassFir(Fs,Fpass,Fstop,Apass,Astop,Q_Bit) dens  = 20;