卡尔曼滤波器学习笔记，包含推导过程中的具体计算。在学习理解过程中主要参考了以下两篇博客：1）卡尔曼滤波 -- 从推导到应用(一)2）详解卡尔曼滤波原理本笔记主要是为了方便自己理解与将来再回顾，文中若有不足之处，欢迎指正交流！ 1、系统描述离散系统状态方程为： &nb
1.基本放大电路：把小信号放大成为大信号。单独的三极管是无法放大信号的，只有给三极管提供电压，导通才具有放大能力。可应用于扬声器、继电器、伺服电机等。 2.放大器：能把输入讯号的电压或功率放大的装置，由电子管或晶体管、电源变压器和其他电器元件组成。用在通讯、广播、雷达、电视、自动控制等各种装置中。 3.谐振电路：由电感(L)和电容(C)构成的电路，又称LC谐振电路。谐振的实质是
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2024-05-11 19:32:40
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图像处理系列-均值滤波和中值滤波1.均值滤波与中值滤波介绍在经典书籍《数字图像处理第三版-冈萨雷斯》中介绍了滤波相关概念，并详细讲解了均值滤波与中值滤波的原理。如果本文有不详尽之处，可查阅本书P93平滑空间滤波部分。宏观上，让我们了解均值滤波和中值滤波在图像处理中的位置。在数字图像处理中，滤波是很重要的一部分，均值滤波和中值滤波是都属于空间滤波（对于某一像素点，以该点为中心，通过对该像素点邻域部分
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2024-03-18 09:19:08
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1.软件版本matlab2013b,quartusii121.2.本算法理论知识带通滤波器在数字幅频均衡功率放大器中一个重要的组成部分，在介绍带通滤波器之前，我们首先来详细介绍一下数字幅频均衡功率放大器。本系统要求的指标为：本题要求在输入电压有效值为5mV的条件下，放大倍数达到400倍。而且20Hz到20kHz衰减不能超过1dB。-1 dB转化为信号幅值变化为11%，可以说指标要求很高。我们可以选
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2024-04-01 17:17:57
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一、均值和中值滤波基本原理首先要做的是最简单的均值滤波算法。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围 8 个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。中值滤波算法可以形象的用上述表格来描述，即对于每个 33 的阵列而言，中间像素的值，等于边缘 8 个像素的平均值。 无论是
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2024-03-15 05:41:56
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均值滤波与中值滤波的对比均值滤波与中值滤波实验对比matlab 代码 均值滤波与中值滤波均值滤波是典型的线性滤波算法，均值滤波是对目标像素及周边像素取平均值后再填回目标像素来实现滤波目的的方法，通常用卷积来实现，由于其平均化的本质，该方法不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值
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2024-03-27 19:55:40
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滤波算法： 这里所讲的算法都是针对图像空间的滤波算法，其中模板，可以理解为图像形态学中的结构元素，是用来选取图像中的那些像素点被用来操作的。空间滤波根据其功能划分为平滑滤波和锐化滤波。平滑滤波：能减弱或者消除图像中高频率分量，但不影响低频率分量，在实际应用中可用来消除噪声。锐化滤波：与平滑滤波相反，能减弱或者消除图像中低频率分量，但不影响高频率分量，可使图像反差增加，边缘明显。实际应用
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2024-05-20 15:34:56
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本篇文章中，我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作。图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲，此为上篇，为大家剖析了“方框滤波”，“均值滤波”，“高斯滤波”三种常见的邻域滤波操作。而作为非线性滤波的“中值滤波”和“双边滤波”，我们下次再分析。 因为文章很长，如果详细啃的话，或许会消化不良。在这里给大家一个指引，如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV
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2024-10-07 16:24:22
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1、均值滤波均值滤波是一种线性滤波器，处理思路也很简单，就是将一个窗口区域中的像素计算平均值，然后将窗口中计算得到的均值设置为锚点上的像素值。该算法有优点在于效率高，思路简单。同样，缺点也很明显，计算均值会将图像中的边缘信息以及特征信息“模糊”掉，会丢失很多特征。计算均值滤波时可以采用很多优化手段，例如使用积分图的方法对图像进行预处理，处理过后的图像可以通过O(1)的时间复杂度获取窗口区域中的像素
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2024-03-21 13:07:11
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一、均值滤波 最简单的滤波器是移动平均或方框滤波器，他将K*K窗口中像素值的平均值作为输出。这种滤波器等价于图像与全部元素值为1的核函数先进性卷积再进行尺度缩放。对于尺寸较大的核函数，一个有效的实现策略如下：在扫描行上用一个移动的窗口进行滑动（在可分离滤波器中），新的窗口的和值等于上一个窗口的和值加上新的窗口中增加的像素的值并减去离开上一个窗口的像素
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2024-03-16 22:24:34
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1、 中值滤波首先给出结论，中值滤波，例如说设置窗长为5个点的均值滤波，属于低通滤波。这点很容易理解，假设窗长为无限长，原始信号就变为了直流分量，频率为0。因此，均值滤波属于低通滤波，中值滤波也是一样的道理，也属于低通滤波。2、低通滤波我们接下来细细探究为何均值滤波属于低通滤波？ 首先，例如我们得到一段随机信号，这里我们用matlab生成。close all
clear
clc
Fs=1000;
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2024-03-27 12:34:57
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参考 进行个人附加修改
均值滤波和和中值滤波都可以起到平滑图像，滤去噪声的功能。均值滤波采用线性的方法，平均整个窗口范围内的像素值，均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。均值滤波对高斯噪声表现较好，对椒盐噪声表现较差。中值滤波采用非线性的方法，它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护
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2024-03-20 10:14:49
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#目的为记录在自己运行时存在的问题及解决方法，本文基于社区的Eastmount大佬的课程，通过学习，其中也增加了自己的考量和问题的解决。在图片中加入噪音 （1）其中50000代表了的噪声点个数，该数值越大，噪声点越多；采用了np模块中的random.randint，在（0，rows）范围内随机找一点设为x，在（0，cols）范围随便找点设为y，最后令（x，y）坐标的像素点在三个通道上值
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2024-03-25 20:43:49
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滤波分类首先我们应该了解一下什么是平滑。平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑的一种作用就是用来减弱噪声。OpenCV中提供了两类常见的滤波器用来对图像进行平滑处理。线性滤波：对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算，或者某种卷积运算，都可以称为线性滤波。包括方框滤波（boxFilter）、均值滤波（blur）、高斯滤波（GaussianBl
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2024-05-14 15:24:57
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目录 MATLAB图像处理&遥感导论图像处理目录一、平滑的两种卷积（均值滤波和中值滤波）运算流程均值滤波：中值滤波：二、锐化的四种卷积算子介绍锐化基本概念：四种锐化卷积算子：sobel算子：perwitt算子：roberts算子：lapacian算子：三、基于平滑的两种方法以及锐化的四种算子利用matlab进行实现MATLAB平滑代码案例：运行结果：MATLAB锐化代码案例：运行结果： 一
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2024-09-15 21:05:46
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一、平滑空间滤波器平滑线性滤波器常用于模糊处理和降低噪声，就是对模板内像素简单求平均值，即待求像素点的值是：一般是赋予于距离成反比的权重，所有权重都相等的叫盒状滤波器。 空间均值处理的一个重要应用是为了对感兴趣的物体得到一个粗略的描述而模糊一幅图像，这样，那些较小的物体的灰度就与背景混合在一起了，较大物体变得像斑点而易于检测，如下图所示：
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2024-03-26 21:49:21
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基于KITTI数据集的无人驾驶感知与传感器融合实现—（5）—高斯滤波学习前言一、高斯滤波二、API介绍 ```dst = GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) ```三、代码&效果四、结论 学习前言 之前弄了蛮多图像预处理的操作，但是在进行梯度和颜色域分离这种操作之前呢，我们加个滤波器，可以有效
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2024-03-30 10:31:39
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文章目录（一）均值滤波（二） 高斯滤波（三） 中值滤波（四）选择滤波算法（五）代码实现li_smooth.cmain.c（六）写在后面 （一）均值滤波用其像素点周围像素的平均值代替元像素值，在滤除噪声的同时也会滤掉图像的边缘信息。通过编程实现一个3X3的均值滤波器（example/conv/conv.c），滤波效果如下：图表 4 均值滤波1图表 5 均值滤波2 分析：均值滤波算法简单能很快的对图
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2024-05-09 12:51:10
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目录均值滤波中值滤波最大最小值滤波scipy模拟中值滤波均值滤波均值滤波，是图像处理中最常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将会去掉，因此可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。采样Kernel数据通常是3X3的矩阵，如下表示：从左到右从上到下计算图像中的每个像素，最终得到处理后的图像。
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2023-09-26 19:13:40
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--------滤波简介--------滤波的是图像处理之中必备的手段，也是必经之路。模式识别，深度学习都会用到滤波的相关内容，没有好的图片你怎么识别？个人理解的“滤波”二字： 滤波没有什么神奇的地方，就是通过旁边像素对比来做判断(其他的下面再说)举个例子：
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2024-07-29 19:57:16
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