文章目录 1 预备知识 2 simulink 仿真 3 simulink 运行结果 4 matlab实现 5 matlab运行结果 6 C语言实现 7 C语言运行结果 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: HPF 一阶RC高通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) LPF 一阶RC低通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) 1 预备知识 低通滤波器(LPF)可以滤除频率高于截止频率的信号,类似的还有高通滤波器,带通滤波器,带阻

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

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变化.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像降噪,图像增强等处理,这一篇主要学习傅里叶变换,后面在学习霍夫变换. 下面学习一下傅里叶变换.有人说傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前

摘要:本文讲解基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十三.傅里叶变换之高通滤波和低通滤波>,作者:eastmount . 一.高通滤波 傅里叶变换的目的并不是为了观察图像的频率分布(至少不是最终目的),更多情况下是为了对频率进行过滤,通过修改频率以达到图像增强.图像去噪.边缘检测.特征提取.压缩加密等目的. 过滤的方法一般有三种:低通(Low-pass).高通(High-pass).带通(Band-pass).所谓低通就是保留图像中的低频成分,

一:Mean Shift算法介绍 Mean Shift是一种聚类算法,在数据挖掘,图像提取,视频对象跟踪中都有应用.本文 重要演示Mean Shift算法来实现图像的低通边缘保留滤波效果.其处理以后的图像有点 类似油画一样.Mean Shift算法的输入参数一般有三个: 1.      矩阵半径r,声明大小 2.      像素距离,常见为欧几里德距离或者曼哈顿距离 3.      像素差值value 算法大致的流程如下: a.      输入像素点P(x, y) b.      计算该点的像素

blur()函数可以用标准化的盒式过滤器来平滑图像. C++ API: 相关官网资料: https://docs.opencv.org/3.4.1/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gad533230ebf2d42509547d514f7d3fbc3 代码: //-----------------------------------[头文件包含部分]--------------------------------------- // 描述:包含程序所依赖的头文

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

一.直方图 用于统计图片中各像素值: # 画一个图像各通道的直方图 def draw_hist(img): color = ('b', 'g', 'r') for i, col in enumerate(color): hist = cv.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256]) # print(hist.shape) plt.plot(hist, color=col) plt.xlim([0, 256]) plt.show() 计算直方图时使用ma

文章目录 预备知识 关于电容 HPF的推导 simulink 仿真 simulink 运行结果 matlab 实现 matlab 运行结果 C语言实现 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: HPF 一阶RC高通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) LPF 一阶RC低通滤波器详解(仿真+matlab+C语言实现) 预备知识 高通滤波器(HPF-high pass filter)可以滤除频率低于截止频率的信号,类似的还有低通滤波器,带

一.打开BRD文件 打开PCB SI,启动Cadence Product Choices界面,如图1-1所示,一般我们选择Allegro PCB SI 630(SPECCTRAQuest),具体如下图所示: 接着,选择File->Open,打开所要仿真的BRD文件,此时,出现下图所示界面: 二.模型库添加 在SPECCTRAQuest界面下,点击Analyze->SI/EMI Sim下的Library,. 添加模型的DML格式文件,如下图所示: 添加完成后,点击OK按钮. 三.叠层的设置 点击

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

LED驱动电源       LED驱动电源,你了解多少? LED驱动电源是把电源供应转换为特定的电压电流以驱动LED发光的电压转换器,通常情况下:LED驱动电源的输入包括高压工频交流(即市电).低压直流.高压直流.低压高频交流(如电子变压器的输出)等.而LED驱动电源的输出则大多数为可随LED正向压降值变化而改变电压的恒定电流源.下面就为初入该行的业者提供一些LED驱动电源的相关知识. 1.什么是LED驱动电源 LED驱动电源把电源供应转换为特定的电压电流以驱动LED发光的电压转换器,通常情况下

开发指南V1.0库函数版本,PWM DAC实验 350页 STM32 的定时器最快的计数频率是72Mhz,8 为分辨率的时候,PWM 频率为72M/256=281.25Khz.如果是1阶RC滤波,则要求截止频率为1.77Khz,如果为2阶RC滤波,则要求截止频率为22.34Khz.一阶RC滤波截止频率为什么是1.77Khz,二阶为什么是22.34Khz?怎么得来的?这两个频率和PWM频281,25Khz之间有什么关系?看了傅里叶展开,没看出他们之间的关系,很困惑,望原子指点. pwm dac生成

Keil MDK STM32系列 Keil MDK STM32系列(一) 基于标准外设库SPL的STM32F103开发 Keil MDK STM32系列(二) 基于标准外设库SPL的STM32F401开发 Keil MDK STM32系列(三) 基于标准外设库SPL的STM32F407开发 Keil MDK STM32系列(四) 基于抽象外设库HAL的STM32F401开发 Keil MDK STM32系列(五) 使用STM32CubeMX创建项目基础结构 Keil MDK STM32系列(六)

1. simulink仿真设计 震荡信号本质是调制信号,可以表示为: u(t)=A*(1+m*cos(Ωt+θ))*cos(ωt+φ)=A*cos (ωt+φ)+ A*m*cos(Ωt+θ)*cos(ωt+φ) 使用simulink仿真如下: 2. 时域信号 时域信号输入设计为信号调制模型. u(t)=A*(1+m*cos(Ωt+θ))*cos(ωt+φ)=A*cos (ωt+φ)+ A*m*cos(Ωt+θ)*cos(ωt+φ) 输入信号1: m*cos(Ωt+θ) = 0.5*cos(2*p

本文简单记录一下自己学习<通信原理>的时候调试的一个仿真DVB-C(Cable,数字有线电视)系统中QAM调制和解调的程序.自己一直是研究"信源"方面的东西,所以对"信道"这方面的知识进行实践的机会一直不是很多,做这个小程序的过程中也熟悉了不少相关的知识.在这个程序中,每执行一步操作,都会画出时域信号图和频域信号图,同时会在控制台打印出有关变量的取值,对于理解QAM调制与解调有一定的帮助. 一．DVB-C中QAM的调制与解调 简单介绍DVB-C系统中的Q

普通调幅波AM的频谱,大信号包络检波频谱分析 u(t)=Ucm(1+macos t)cos ct ma称为调幅系数 它的频谱由载波,上下边频组成 , 包络检波中二极管截去负半周再用电容低通滤波,可以得到基带信号,那么,截去负半周后的AM信号必定包含基带信号的频谱.我们可以通过matlab来验证. %已知基带信号为1hz,载波为64hz,调制系数ma=0.3,采样频率1024hz,FFT变换区间N为2048 clear; fs=; f=; %1hz基带信号 fc=; %64hz载波 t=:/f

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

我们为了实现动态图像的滤波算法,用串口发送图像数据到FPGA开发板,经FPGA进行图像处理算法后,动态显示到VGA显示屏上,前面我们把硬件平台已经搭建完成了,后面我们将利用这个硬件基础平台上来实现基于FPGA的一系列图像处理基础算法. 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素.椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生清楚该噪声的算法也比较简单. 均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵

在这一篇开篇之前,我需要解决一个问题,上一篇我们实现了基于FPGA的均值滤波算法的实现,最后的显示效果图上发现有一些黑白色的斑点,我以为是椒盐噪声,然后在做基于FPGA的中值滤波算法的实验时,我发现黑白斑点并没有消除,中值滤波本来是可以很好的滤掉椒盐噪声,所以说这里并不是椒盐噪声,最后经过我仔细的检查,终于明白了问题的所在.我所使用的Xilinx这款开发板的晶振为125Mhz,串口模块我使用前面设计好的代码,输入时钟为50Mhz,产生的接收完成标志信号也就是一个50Mhz的时钟周期,我这里将接收