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

在本程序中,共有六个自定义函数,分别是: 1. myMagnitude(Mat & complexImg,Mat & magnitudeImage),在该函数中封装了Opencv中的 magnitude函数,实现对于复数图像的幅值计算.该函数共有两个参数: complexImg--输入的复数阵列,或复数图像 magnitudeImage--输出的幅值阵列,或幅值图像 2. dftshift(Mat& ds),该函数实现对图像四个象限的对角互换,相当于MatLab中 fftshift

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

1.算法功能简介 频率域滤波的基本工作流程为:空间域图像的傅里叶变换→频率域图像→设计滤波器→傅里叶逆变换→其他应用. 低通滤波,对频率域的图像通过滤波器削弱或抑制高频部分而保留低频部分的滤波方法,可以起到压抑噪声的作用,同时,强调了低频成分,图像会变得比较平滑. 高通滤波,对频率域图像通过滤波器来削弱或抑制低频成分,来突出图像的边缘和轮廓,进行图像锐化的方法. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对频率域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

转载地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102e1dj.html 滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程.滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算.只有完成了滤波器的设计和实现,才能最终完成数据的滤波. 滤波器设计的目标是实现数据序列的频率成分变更.严格的设计规格需要指定通带波纹数.阻带衰减.过渡带宽度等.更准确的指定可能需要实现最小阶数的滤波器.需要实现任意形状的滤波器形状或者需要用fir滤波器实现.指定的要求不同,滤波

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.

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 %matplotlib inline 首先读入这次需要使用的图像 img = cv2.imread('apple.jpg',0) #直接读为灰度图像 plt.imshow(img,cmap="gray") plt.axis("off") plt.show() 使用numpy带的fft库完成从频率域到空间域的转换. f = np.fft.fft2

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

巴特沃斯:1.带阻滤波器设计带阻滤波器指标:阻带上边界频率:5Kz:阻带下边界频率:7Kz:通带上边界频率:2Kz:通带下边界频率:9Kz:通带最大衰减:1dB:阻带最小衰减:20dB:设计程序如下:wp=2*pi*[2000,9000];ws=2*pi*[5000,7000];Rp=1;As=20;[Nb,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s');[BSB,ASB]=butter(Nb,wc,'stop','s');[hk,w]=freqs(BSB,ASB);subplot(2

  -------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.两种滤波器都是数字滤波器.根据冲激响应的不同,将数字滤波器分为有限冲激响应(FIR)滤波器和无限冲激响应(IIR)滤波器.对于FIR滤波器,冲激响应在有限时间内衰减为零,其输出仅取决于当前和过去的输入信号值.对于IIR滤波器,冲激响应理论上应会无限持续,其输出不仅取决于当前和过去的输入信号值,

滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程.滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算.只有完成了滤波器的设计和实现,才能最终完成数据的滤波. 滤波器设计的目标是实现数据序列的频率成分变更.严格的设计规格需要指定通带波纹数.阻带衰减.过渡带宽度等.更准确的指定可能需要实现最小阶数的滤波器.需要实现任意形状的滤波器形状或者需要用fir滤波器实现.指定的要求不同,滤波器的设计也不同. Matlab的信号处理工具箱软件提供了两种方式设计滤波器:面向对象的和非面向对象的.面向对象的方

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

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

1.round : 四舍五入 例子:a = [-1.9, -0.2, 3.4, 5.6, 7.0, 2.4+3.6i] round(a): [-2  0  3  6  7  2  4] 2.butter 巴特沃斯滤波器设计 hd = design(d,'butter')hd = design(d,'butter',designoption,value...) 2.filtfilt 0阶数字滤波器 y = filtfilt(b,a,x)y = filtfilt(SOS,G,x) 2.repmat

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

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

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中

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

转载请注明文章来源 – http://blog.csdn.net/v_hyx ,请勿用于任何商业用途         对于滤波器设计,以前虽然学过相关的理论(现代数字信号处理和DSP设计),但一直不求甚解,也没用过.趁着最近使用了一下,就来重学一回,温故而知新.       先来说说IIR滤波器设计,理论与原理参考如下博客,写得简明易懂,不错. http://blog.csdn.net/thnh169/article/details/9034483  [数字信号处理]IIR滤波器基础 http:

artifacts    纰漏 个人总结不一定对:图像复原中损失高频信息的话会产生振铃效应. 理想低通滤波器在频率域的形状为矩形,那么其傅立叶逆变换在时间域为sinc函数 图像处理中,对一幅图像进行滤波处理,若选用的频域滤波器具有陡峭的变化,则会使滤波图像产生“振铃”,所谓“振铃”,就是指输出图像的灰度剧烈变化处产生的震荡,就好像钟被敲击后产生的空气震荡.如下图: 振铃现象产生的本质原因是: 对于辛格函数sinc而言,经过傅里叶变换之后的函数形式为窗函数(理想低通滤波器)形式,用图像表示如下: