梅尔刻度 梅尔刻度(Mel scale)是一种由听众判断不同频率 音高(pitch)彼此相等的感知刻度,表示人耳对等距音高(pitch)变化的感知.mel 刻度和正常频率(Hz)之间的参考点是将1 kHz,且高于人耳听阈值40分贝以上的基音,定为1000 mel.在大约500 Hz以上,听者判断越来越大的音程(interval)产生相等的pitch增量,人耳每感觉到等量的音高变化,所需要的频率变化随频率增加而愈来愈大. 将频率$f$ (Hz)转换为梅尔$m$的公式是: $$m=2595\log_

数字滤波器广泛应用于硬件电路设计,在离散系统中尤为常见,一般可以分为FIR滤波器和IIR滤波器,那么他们有什么区别和联系呢. FIR滤波器 定义: FIR滤波器是有限长单位冲激响应滤波器,又称为非递归型滤波器,是数字信号处理系统中最基本的元件,它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性,同时其单位抽样响应是有限长的,因而滤波器是稳定的系统. 特点:  FIR滤波器的最主要的特点是没有反馈回路,稳定性强,故不存在不稳定的问题;  FIR具有严格的线性相位,幅度特性随意设置的同时,保证精确

  -------------------------------------------------------------------------------------------------- 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,

FIR(Finite Impulse Response)滤波器 有限长单位冲激响应滤波器,又称为非递归型滤波器 特点: FIR滤波器的最主要的特点是没有反馈回路,稳定性强,故不存在不稳定的问题: FIR具有严格的线性相位,幅度特性随意设置的同时,保证精确的线性相位: FIR设计方式是线性的,硬件容易实现: FIR相对IIR滤波器而言,相同性能指标时,阶次较高,对CPU的性能要去较高. IIR(Infinite Impulse Response) 滤波器 IIR滤波器又叫IIR数字滤波器,“递归滤

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

3.4 空间滤波基础 • Images are often corrupted by random variations in intensity, illumination, or have poor contrast and can’t be used directly. • Filtering: transform pixel intensity values to reveal certain image characteristics – Enhancement: improves c

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

1-1. 简介 EMI静噪滤波器 (EMIFIL®) 是为电子设备提供电磁噪声抑制的电子元件,配合屏蔽罩和其他保护装置一起使用.这种滤波器仅从通过连线传导的电流中提取并移除引起电磁噪声的元件.第1章说明了电子设备中使用EMI静噪滤波器(EMIFIL®)的原因,还概述了通常电磁噪声抑制所用的典型屏蔽和滤波器的操作. 图1-1 EMI静噪滤波器 (EMIFIL®) 1-2. 什么是电磁噪声干扰? 电子设备收到强电磁波时,电路中会感应到不想要的电流,这会产生非预想的操作或对预想的操作形成干扰.如果外部

本文的目的是用C实现生成Gabor模版,并对图像卷积.并简单提一下,Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用. 一.什么是Gabor函数(以下内容含部分翻译自维基百科) 在图像处理中,Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器.Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似.研究发现,Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离.在空间域中,一个二维Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的高斯核函数. 还有,生物学实验发现,Gabor滤波器可以很好地近似单细胞的感受野函数(光强刺激下的传递函数),

前几天写过一篇介绍 Savitzky-Golay滤波器的文章, 没想到最近做项目还真的用上了. 因此就顺便写了个 C 语言的自动计算生成 SG 滤波器系数的程序.利用这里的代码可以生成任意阶数的 SG 滤波器.对于一些需要动态调整 SG 滤波器系数的场合,这里的代码还是很实用的. 上次的文章中给出了计算 SG 滤波器系数的 matlab 代码. x=[zeros(1,M),1,zeros(1,M)] a=polyfit([-M:M],x,N) polyval(a,[-M:M]) 只有三行,非常的

======= Wikipedia的解释 ======= 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器.作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数. 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理.在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应. 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的

1．简单介绍(Brief Introduction) 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫"卡尔曼". 跟其它著名的理论(比如傅立叶变换.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project学士及硕士学位.1957年于哥伦比亚大学获得博士学位.我们如今要学习的卡尔曼滤波器.正是源于他的博士论文和19

参考博客:https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.但是经过傅里叶变换后, 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具. 在图像处理

如果有定制ffmpeg滤波器的需求,有两个结构体是必须要了解的:AVFilter.AVFilterPad,所定制的滤波器主要就是通过填充这两个结构体来实现的.我们下面将详细解析这两个结构体,并通过对滤波器的初始化流程以及滤波流程进行分析,进一步加深对ffmpeg滤波框架的了解. AVFilter AVFilter就是一个滤波器的主体,其结构体定义如下: typedef struct AVFilter { const char *name; const char *description; con

Kalman滤波器的历史渊源 We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables us to give fresh life to their finer ideas, and rescue them from time’s oblivion and man’s neglect.

1. 卡尔曼滤波器介绍 卡尔曼滤波器的介绍, 见 Wiki 这篇文章主要是翻译了 Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation 感谢原作者. 如果叙述有误,欢迎指正! 2. 基本模型 2.1 系统模型 卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从(k − 1)时刻的状态演化而来,符合下式: (1) Fk 是作用在 Xk−1 上的状态变换模型(/矩阵/矢量). Bk 是作用在控制器向量

1. 卡尔曼滤波器介绍 卡尔曼滤波器的介绍, 见 Wiki 这篇文章主要是翻译了 Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation 感谢原作者. 如果叙述有误,欢迎指正! 2. 基本模型 2.1 系统模型 卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从(k − 1)时刻的状态演化而来,符合下式: (1) Fk 是作用在 Xk−1 上的状态变换模型(/矩阵/矢量). Bk 是作用在控制器向量

1．简介(Brief Introduction) 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

图像退化/复原过程模型 高斯噪声 PDF(概率密度函数) 生成高斯随机数序列 算法可参考<http://www.doc.ic.ac.uk/~wl/papers/07/csur07dt.pdf> 代码实现 double gaussrand() { static double V1, V2, S; ; double X; ) { do { double U1 = (double)rand() / RAND_MAX; double U2 = (double)rand() / RAND_MAX; V1

在matlab中,我们经常用到高斯滤波器,生成滤波器一般都是这样的函数psf =   fspecial('gauss', GaussSize, sigma),但是在vs2010中用到的高斯滤波器不能自己直接定义一个滤波器,所以我就用c++与OPENCV的mat类实现了高斯滤波器,具体代码如下: #include"opencv24.h" using namespace std; Mat MakeGaussFilt(int GauSize, double Sigma) { ; Mat x