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

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)),[]

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

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.      采用fir1函数设计,fir1函数可以设计低通.带通.高通.带阻等多种类型的具有严格线性相位特性的FIR滤波器.语法形式: b = fir1(n, wn) b = fir1(n, wn, ‘ftype’) b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window) b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window, ‘noscale’) 参数的意义及作用: b:返回的FIR滤波器单位脉冲响应,脉冲响应为偶对称,长度为n+1: n:滤波器的介数: wn:滤波器的

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

LC滤波器概述 LC滤波器也称为无源滤波器,是传统的谐波补偿装置.LC滤波器之所以称为无源滤波器,顾名思义,就是该装置不需要额外提供电源.LC滤波器一般是由滤波电容器.电抗器和电阻器适当组合而成,与谐波源并联,除起滤波作用外,还兼顾无功补偿的需要. LC滤波器是利用电感.电容和电阻的组合设计构成的滤波电路,可滤除某一次或多次谐波,最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联,可对主要次谐波(3.5.7)构成低阻抗旁路:单调谐滤波器.双调谐滤波器.高通滤波器都属于无源滤波器. LC滤波器的分类

[开发技巧]·Python实现信号滤波(基于scipy) 个人网站--> http://www.yansongsong.cn GitHub主页--> https://github.com/xiaosongshine ​ 1.背景介绍 在深度学习中,有时会使用Matlab进行滤波处理,再将处理过的数据送入神经网络中.这样是一般的处理方法,但是处理起来却有些繁琐,并且有时系统难以运行Matlab.Python作为一种十分强大的语言,是支持信号滤波滤波处理的. 本文将以实战的形式基于scipy模块使

上代码: function [wpLP, wsLP, alpha] = lp2lpfre(wplp, wslp) % Band-edge frequency conversion from lowpass to lowpass digital filter % ------------------------------------------------------------------------- % [wpLP, wsLP, alpha] = lp2lpfre(wplp, wslp)

产生方波 clear t=0:0.01:10; subplot(4,1,1) f1=square(t);                       %  产生周期为2pi的方波信号 plot(t,f1) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,2) f2=square(t,30);               %  产生周期为2pi,占空比为30%的方波信号   plot(t,f2) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,3) f3=s

Introduction       专业音频工程师通常使用术语“平衡”来指代差分信号传输.这也告知了我们对称的概念,同时它在差分系统中也是非常重要的.在差分系统中,驱动器有平衡的输出,传输线有平衡的特性,并且接收器有平衡的输入.       通常由两个方法用来处理差分信号:电子法和变压器法.1. 电子的方法有着如成本低.尺寸和重量小以及优异的低频.直流响应等特点.2. 变压器提供的好处是优异的共模抑制比.直流隔离.无功耗(效率几乎为100%),并且抗恶劣的EMC环境干扰.       本文着重

1 PCB布线与布局 PCB布线与布局隔离准则:强弱电流隔离.大小电压隔离,高低频率隔离.输入输出隔离.数字模拟隔离.输en入输出隔离,分界标准为相差一个数量级.隔离方法包括:空间远离.地线隔开. 2 PCB布线与布局 晶振要尽量靠近IC,且布线要较粗 3 PCB布线与布局 晶振外壳接地 4 PCB布线与布局 时钟布线经连接器输出时,连接器上的插针要在时钟线插针周围布满接地插针 5 PCB布线与布局 让模拟和数字电路分别拥有自己的电源和地线通路,在可能的情况下,应尽量加宽这两部分电路的电源与地线

1.对于同步fifo,每100个cycle可以写入80个数据,每10个cycle可以读出8个数据,fifo的深度至少为? 写时钟频率 w_clk, 读时钟频率 r_clk, 写时钟周期里,每B个时钟周期会有A个数据写入FIFO 读时钟周期里,每Y个时钟周期会有X个数据读出FIFO 则,FIFO的最小深度是? 计算公式如下: fifo_depth = burst_length - burst_length * X/Y * r_clk/w_clk 例举说明: 如果100个写时钟周期可以写入80个数据

前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单.所以也是空间域滤波. 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波模板(由于轮廓在频域内属于高频信号).能够实现轮廓的提取,后面也会把拉普拉斯模板频域化.会发现拉普拉斯事实上在频域来讲就是一个高通滤波器. 既然是频域滤波就涉及到把图像首先变到频域内.那么把

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

按部位分类 技术规范内容 1 PCB布线与布局 PCB布线与布局隔离准则:强弱电流隔离.大小电压隔离,高低频率隔离.输入输出隔离.数字模拟隔离.输入输出隔离,分界标准为相差一个数量级.隔离方法包括:空间远离.地线隔开. 2 PCB布线与布局 晶振要尽量靠近IC,且布线要较粗 3 PCB布线与布局 晶振外壳接地 4 PCB布线与布局 时钟布线经连接器输出时,连接器上的插针要在时钟线插针周围布满接地插针 5 PCB布线与布局 让模拟和数字电路分别拥有自己的电源和地线通路,在可能的情况下,应尽量加宽这

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

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_79ecf6980100vcrf.html 低通滤波器参数:Fs=8000,fp=2500,fs=3500,Rp=1dB,As=30dB,其他滤波器可以通过与低通之间的映射关系实现. %%模拟滤波器 %巴特沃斯——滤波器设计 wp=2*pi*2500;ws=2*pi*3500;Rp=1;As=30; [N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s')%计算率波器的阶数和3dB截止频率 [B,A]=butter(N

低通滤波器参数:Fs=8000,fp=2500,fs=3500,Rp=1dB,As=30dB,其他滤波器可以通过与低通之间的映射关系实现. %%模拟滤波器 %巴特沃斯——滤波器设计 wp=2*pi*2500;ws=2*pi*3500;Rp=1;As=30; [N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s')%计算率波器的阶数和3dB截止频率 [B,A]=butter(N,wc,'s');%计算滤波器系统函数分子分母多项式 fk=0:800/512:8000;wk=2*pi*fk; H

speaker recognition from raw waveform with SincNet Mirco Ravanelli, Yoshua Bengio 作为一种可行的替代i-vector的说话人识别方法,深度学习正日益受到欢迎.利用卷积神经网络(CNNs)直接对原始语音样本进行处理,取得了良好的效果.而不是使用标准的手工制作的功能,后一种CNNs从波形中学习低电平的语音表示,潜在地允许网络更好地捕获重要的窄带扬声器特性,如音高和共振峰.合理设计神经网络是实现这一目标的关键. 本文提出