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:

使用C++来写一个IIR滤波器 我们首先要在MATLAB中设计一个IIR滤波器,并生成一个头文件,这个头文件中反映了IIR滤波器的频率响应特性 理论支持 IIR滤波叫做递归滤波器,它是一种具有反馈的滤波器.当阶数较大时一般采取多个二阶节滤波进行串联,这样可以提高系统稳定性. 一个二阶节系数规律如图所示: 可以写出第K个二阶节的差分方程 N个二阶节的级联结构如下图所示: 根据二阶节图,把前一级的输出作为后一级的输入,就可以通过软件实现IIR数字滤波的功能. 使用Matlab生成头文件 首先打开MA

[导读]:在嵌入式系统中经常需要采集模拟信号,采集模拟信号的信号链中难免引入干扰,那么如何滤除干扰呢?今天就来个一步一步描述如何设计部署一个IIR滤波器到你的系统. 何为IIR滤波器? 无限冲激响应(IIR: Infinite Impulse Response)是一种适用于许多线性时不变系统的属性,这些系统的特征是具有一个冲激响应h(t),该冲激响应h(t)不会在特定点上完全变为零,而是无限期地持续. 这与有限冲激响应(FIR: Finite Impulse Response)系统形成对比,在有

一. 二维数据曲线图1.1 绘制 单根二维曲线plot 函数的基本调用 格式为:plot(x,y) 其中x和y为长度相同的向量,分别用于存储x坐标 和y坐标数据. 例1-1 在0≤x≤2p区间内,绘制曲线y=2e-0.5xcos(4πx)程序 如下:x=0:pi/100:2*pi;y=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);plot(x,y) 例1-2 绘制曲线.程序如下:t=0:0.1:2*pi;x=t.*sin(3*t);y=t.*sin(t).*sin(t);plot(x,y

信号源产生的方法 来源:http://www.2cto.com/kf/201401/270494.html  matlab的checkerboard说明,GOOD! 来源:http://www.chinadmd.com/file/pxsxsrrwv3owooovx3ieprve_1.html 文本预览:1.读取某盘的图片 比如你要读取E盘里的png 格式的图片 p1=dir('E:\*.p*');%自动读取文件夹里的png 所有图片 *.p*是寻找E盘下后缀第一个字为p的 你当然可以改 如果你的

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

一.使用自编函数设计IIR滤波器 1.冲激响应法 (1)注给出的数字滤波器指标先化成模拟指标 (2)设计出模拟滤波器: (3)使用冲激响应法转化成数字滤波器 (4)一个demo clear all; wp=0.2*pi; %数字指标 ws=0.3*pi; Rp=; As=; T=;Fs=/T; %冲激响应法 [cs,ds]=afd_butt(wp/T,ws/T,Rp,As); [b,a]=imp_invr(cs,ds,T); [C,B,A]=dir2par(b,a) [db,mag,pha,gr

ROC 曲线绘制 个人的浅显理解:1.ROC曲线必须是针对连续值输入的,通过选定不同的阈值而得到光滑而且连续的ROC曲线,故通常应用于Saliency算法评价中,因为可以选定0~255中任意的值进行阈值分割,从而得到ROC曲线: 2.对于图像分割算法的评价不适合用ROC曲线进行评价,除非能够得到连续值,而不是二值图像:图像分割算法适合采用准确率.召回率.F1指标的平均值进行评价. 3.针对已经分割好的二值图像:分割出了一系列的分割二值图,除非分割的结果足够大,否则很难得到良好的ROC曲线,一般都

基于FPGA的IIR滤波器                                                         by方阳 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/6748998.html 1.说明 写了那么多数字图像处理的,再写点其他的吧,今天写点FPGA的东西,是之前EDA做的综合大实验,拿出来和大家分享分享! 先说一下,此篇文章是基于你有IIR滤波器的原理和FPGA语言(也就是Veril

Matlab中提供了很多求解非线性方程(y=f(x))的函数,刚開始使用,真的很困惑.全部.这里依据matlab的help文档对这些函数做一些小小的总结 fsolve函数 用来求解非线性方程组:F(x)=0:当中,x是一个向量或者矩阵,F(x)的返回值是一个vector.以下是详细用法(以x0为初始点.利用优化算法寻找函数fun(x)与y=0的交点,即fun(x) = 0的根): 局限性:仅仅能求解距离给定初始值近期的那个根 一个方程的情况 fun=x2+x+1 在新的m文件里,书写该fun的计

目标:绘制三维物体表面或者某等值面上某一截断线上的压力系数X-Y曲线 Slices不光可以在一个体上切出来一个平面,还可以和一个面相交切出一条曲线,命令是在Slice Details里面的Slice through,把volume zone 改为surface zone就可以做到.如图一中在机身上可以切出曲线,此时利用Data->Extract->Current Slices提取出slice供后面使用. 图一:机身上切出曲线 如果要在等值面上切出曲线(很少用到,levelset等方法可能用到)

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

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

使用贝塞尔曲线绘制路径 大多数时候,我们在开发中使用的控件的边框是矩形,或者做一点圆角,是使得矩形的角看起来更加的圆滑. 但是如果我们想要一个不规则的图形怎么办?有人说,叫UI妹子做,不仅省事,还可以趁机接近她们(_:D).这又时候确实可以.但是如果是一个时刻变动的不规则图形,这样如果做成动图或者剪出很多张图,再叫UI妹子做的话,似乎也能解决, 但是实际效果吧,呵呵.好吧,iOS中我们其实不需要担心这个问题.使用UIBezierPath可以很容易的会址出一些复杂的图形. UIBezierPath

原文:n阶贝塞尔曲线绘制(C/C#) 贝塞尔是很经典的东西,轮子应该有很多的.求n阶贝塞尔曲线用到了 德卡斯特里奥算法(De Casteljau's Algorithm) 需要拷贝代码请直接使用本文最后的例程,文章前面的大部分代码都不是最佳实践,是在编程过程中的摸索(走过的弯路),不过这些示范对笔者今后写算法启发很大. 要完成的功能是根据起点,终点和控制点,绘制n阶贝塞尔曲线 首先看n阶贝塞尔曲线的公式 公式中用了组合数,大数组合数计算也有算法: 简言之就是把  大数乘以大数除以大数  这个过程

canvas中二次贝塞尔曲线参数说明: cp1x:控制点1横坐标 cp1y:控制点1纵坐标 x: 结束点1横坐标 y:结束点1纵坐标 cp2x:控制点2横坐标 cp2y:控制点2纵坐标 z:结束点2横坐标 y:结束点2纵坐标 示例效果图如下: 示例代码如下: var canvas = document.getElementById('canvas'); var ctx = canvas.getContext('2d'); var width = 0; var height = 0; var ce

说到贝塞尔曲线,大家肯定都不陌生,网上有很多关于介绍和理解贝塞尔曲线的优秀文章和动态图. 以下两个是比较经典的动图了. 二阶贝塞尔曲线: 三阶贝塞尔曲线: 由于在工作中经常要和贝塞尔曲线打交道,所以简单说一下自己的理解: 现在假设我们要在坐标系中绘制一条直线,直线的方程很简单,就是 y=x ,很容易得到下图: 现在我们限制一下 x 的取值范围为 0~1 的闭区间,那么可以得出 y 的取值范围也是 0~1. 而在 0~1 的区间范围内,x 能取的数有多少个呢?答案当然是无数个了. 同理,y 的取值

分类问题 分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一,掌握合适的评价指标,对模型进行恰当的评价,是至关重要的. 同样地,分割问题是像素级别的分类,除了mAcc.mIoU之外,也可以采用分类问题的一些指标来评价. 本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现. 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标 混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度

转自 http://blog.csdn.net/lyqmath/article/details/6004885 目的:对曲线数据做对称绘制 思想:根据两曲线按a对称,则x1 + x2 = 2a的原则 代码: clc; clear all; close all; x = linspace(-10, 10); y = x.^3; a = 5; figure; hold on; box on; plot(x, y, 'b-'); x1 = 2*a-x; y1 = y; plot(x1, y1, 'r-

估计很多人会碰到,当绘制的曲线特别多的时候,需要用不同的颜色和线型区分开这些曲线.根据STC论文,自己整理了一个颜色和线型的例子,供大家直接使用,直接引用PlotStyle这个数据结构就可以了. 示例1 PlotStyle={ struct('Color',[1,0,0],'LineStyle','-'),... struct('Color',[0,1,0],'LineStyle','-'),... struct('Color',[0,0,1],'LineStyle','-'),... stru