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

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)),[]

8.3 阻抗和传递函数图形的构建 通常,我们可以通过观察来绘制近似的bode图,这样没有大量混乱的代数和不可避免的有关代数错误.使用这种方法可以对电路运行有较好的了解.在各种频率下哪些元件主导电路的响应变得很明显,同时合适的近似变得显而易见.近似转折频率和渐近线的解析表达式就可以直接得到.复杂网络的阻抗和传递函数也可以容易构建.因此,可以获得对电路的较好了解,方便设计的工程师修改电路,来获得所需的频率响应. 图形构造方法,也称为"在图形上做代数",其涉及到使用一些简单的规则来组合阻抗和

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

10月1日,新中国70周岁生日,上午观看了盛大的庆祝仪式,整齐的方阵,先进的武器,尊敬的先辈英雄,欢乐的人们,愿我们的 国家越来越好,人民生活越来越好. 接着做题. 代码: %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n*******************************************

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

用match-z方法,将模拟低通转换为数字低通 代码: %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB> Problem

时光飞逝,亲朋会一个一个离我们远去,孤独漂泊一阵子后,我们自己也要离开, 代码: %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MAT

代码: %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB> Problem 8.12 \n\n'); banner();

滤波(模糊)的概念和作用: 图像滤波增强处理实质上就是运用滤波技术来增强图像的某些空间频率特征,以改善地物目标与领域或背景之间的灰度反差. 遥感系统成像过程中可能产生的”模糊”作用,常使遥感图像上某些用户感兴趣的线性形迹.纹理与地物边界等信息显示得不够清晰, 不易识别.需要通过采用领域处理方法来分析.比较和调整像元与其周围相邻像元间的对比度关系,图像才能得到增加,也就是说 需要采用滤波增加技术处理. 一.空域滤波:使用空域卷积模板进行的图像处理,模板本身被称为空域滤波器 1.线性滤波器: 是线性

用Nodejs把Python实现过的理想论坛爬虫又实现了一遍,但是怎么判断所有回调函数都结束没有好办法,目前的spiderCount==spiderFinished判断法在多页情况下还是会提前中止. 代码如下: //====================================================== // 理想论坛帖子下载爬虫1.01 // 目标网址:http://bbs.tianya.cn/post-no05-308123-1.shtml // 2018年4月16日 /

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

8.0 序 工程设计过程主要包括以下几个过程: 1.定义规格与其他设计目标 2.提出一个电路.这是一个创造性的过程,需要利用工程师的实际见识和经验. 3.对电路进行建模.变换器的功率级建模方法已经在第7章给出.系统各元件和其他部分通常使用供应商提供的数据进行建模. 4.对电路进行面向设计的分析.这就涉及到了方程的建立,这些方程可以通过选择不同的元素值从而满足设计规格和设计目标.此外,工程师有必要对电路特性有更多的了解和物理角度的见解,从而可以通过向电路中添加元件或更改电路的连接改进设计. 5.模

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

应该说,迭代器就是一种智能指针,因此,它也就拥有了一般指针的所有特点——能够对其进行*和->操作.但是在遍历容器的时候,不可避免的要对遍历的容器内部有所了解,所以,设计一个迭代器也就自然而然的变成了数据结构开发者的一个义务,而这些iterators的表现都是一样的,这种内外的差异,对用户来说,是完全透明的, 第一部分 为什么要有萃取技术 既然是一种智能指针,iterator也要对一个原生指针进行封装,而问题就源于此,当我们需要这个原生指针所指对象的类型的时候(例如声明变量),怎么办呢? Case

一.plot额外的四个属性模板使用 代码 % 提示 disp ('该功能练习plot额外四个属性功能'); %初始化快捷式数组 figure(); x=:pi/:*pi; y=exp(*sin(x)); plot(x,y,,... 'MarkerEdgeColor','r','MarkerFaceColor','g'); %red green title('exp(2*sin(x))图形'); 这个图象用于说明 LineWidth 和 Marker的属性 --------------------

关于多线程下变量赋值取值的一点研究 by:授客 QQ:1033553122 1．代码实践1 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time class TestClass:     def __init__(self, num):         self.num

cookie是一种本地存储机制,cookie是存储在本地的 session其实就是将用户信息用户名.密码等)加密成一串字符串,返回给浏览器,以后浏览器每次请求都带着这个sessionId 状态码一般是服务器自己定义,也可以框架定义,也可以自己定义 F12 NetWork 下可以看到每个请求的状态码 301永久性重定向,比如更换了 域名,但又希望原域名可以请求的到 302临时性重定向,比如未登录状态下点击个人中心,会重定向到登陆页面 404一般是url非法,当然这种情况也可以返回200的空页面,但

关于Scrapy如何安装部署的文章已经相当多了,但是网上实战的例子还不是很多,近来正好在学习该爬虫框架,就简单写了个Spider Demo来实践.作为硬件数码控,我选择了经常光顾的中关村在线的手机页面进行爬取,大体思路如下图所示. # coding:utf-8 import scrapy import re import os import sqlite3 from myspider.items import SpiderItem class ZolSpider(scrapy.Spider):

最近在看<机器学习实战>的时候萌生了一个想法,自己去网上爬一些数据按照书上的方法处理一下,不仅可以加深自己对书本的理解,顺便还可以在github拉拉人气.刚好在看决策树这一章,书里面的理论和例子让我觉得这个理论和选择对象简直不能再贴切,看完长相看学历,看完学历看收入.如果可以从婚恋网站上爬取女性的数据信息,手动给她们打标签,并根据这些数据构建决策树,不就可以找出自己的择偶模式了吗!github项目:huatian-funny,下面就详细的阐释一下. 数据爬取 之前在世纪佳缘上爬取过类似的数据,