一、CNN概述 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成（每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征），而每个平面由多个独立神经元组成。图1 卷积神经网络的概念示范1. 输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图1，卷积后在C1层产生三个特征映射图2. 然后特征映射图
转载
2024-04-08 10:13:14
45阅读
滤波器定义：滤波器是对波进行过滤的器件，是一种让某一频带内信号通过，同时又阻止这一频带外信号通过的电路。滤波器主要有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器三种，按照电路工作原理又可分为无源和有源滤波器两大类。高通滤波器和低通滤波器的区别： 高通滤波器和低通滤波器区别是高通滤波器是允许信号中的高频或者交流分量通过，抑制低频或者直流分量的滤波器。而低通滤波器是允许信号中的低频或者直流分量通过，抑制高频分量
转载
2024-01-30 20:51:18
123阅读
一阶低通滤波
前言：在使用单片机开发中，常常会用到的外设包括ADC采样。而采样必然会伴随这随机干扰引起的毛刺噪声，对于需要捕捉采样值突变的系统来说尤其需要减小毛刺突变的影响。从硬件电路和软件算法上都能一定程度的减少噪声达到滤波的目的，本文主要讲解软件使用低通滤波算法来滤波ADC采样值的方法。一阶低通滤波（又叫惯性滤波）算法算法原理 滤波算法公式： Y(n) = a * X(n)
转载
2023-11-09 16:16:23
241阅读
一阶滤波，又叫一阶惯性滤波，或一阶低通滤波。是使用软件编程实现普通硬件RC低通滤波器的功能。 一阶低通滤波的算法公式为：
转载
2023-05-24 16:05:50
407阅读
理想低通信道"就是信号的所有低频分量，只要其频率不超过某个上限值，都能够不失真地通过此信道。而频率超过该上限值的所有高频分量都不能通过该信道。 "带通矩形"只允许 上下限之间 的信号频率成分不失真的通过，其他频率成分不能通过。"理想低通"信道下的最高码元传输速率＝2W Baud,其中W是理想低通信道的带宽，单位为赫兹；Baud是波特，即码元传输速率的单位，1波特为每秒传送1个码元。 奈氏准则的另一
转载
2023-11-06 20:12:18
55阅读
构造一幅图像，观察低通滤波效果。上图中，仅仅让低频信号通过，高频信号被过滤掉了。代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-"""答
原创
2022-08-15 10:56:22
108阅读
1.KF、EKF、UKF都是高斯滤波，下面的介绍一下他们的优缺点：KF优点：计算简单 KF缺点：高斯线性模型约束 EKF优点：可以近似非线性问题 EKF缺点：高斯噪声约束，线性化引入了误差会可能导致滤波发散，雅克比矩阵（一阶）及海塞矩阵（二阶）计算困难 UKF优点：模型无损失，计算精度高 UKF缺点：高斯噪声约束
转载
2024-04-22 19:52:59
222阅读
滤波是传感器处理中的重要算法，经常接触底层常常用到，以下总结了一些滤波算法，供以后参考调用。下文分为三部分 1、低通滤波2、高通滤波3、融合滤波一、低通滤波1.1RC滤波的数字低通滤波 指在截止频率fc的时候，增益为-3db(Aup=0.707)的滤波器，也是模电书中出现的第一种硬件滤波器，以下是对应的软件形式的1阶RC滤波器的数字形式(本断程序节选自匿名4轴) 一阶形式：Y(n)=
转载
2023-12-18 21:41:46
1757阅读
1、低通：（Low-pass filter）是容许低于截止频率的信号通过，但高于截止频率的信号不能通过的电子滤波装置。2、高通：是一种让某一频率以上的信号分量通过，而对该频率以下的信号分量大大抑制的电容、电感与电阻等器件的组合装置。其特性在时域及频域中可分别用冲激响应及频率响应描述。3、带通：是指能通过某一频率范围内的频率分量、但将其他范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器，与带阻滤波器的概念相对
转载
2023-10-15 12:20:33
453阅读
本文是深度学习入门： 基于Python的实现、神经网络与深度学习(NNDL)以及动手学深度学习的读书笔记。本文将介绍基于Numpy的卷积神经网络(Convolutional Networks，CNN)的实现，本文主要重在理解原理和底层实现。一、概述1.1 卷积神经网络(CNN) 卷
转载
2024-09-13 08:24:26
24阅读
理想低通、巴特沃斯、和高斯低通滤波器都是信号处理中的基础概念，用于去除高频噪声而保留信号的低频成分。在 Python 中实现这些滤波器，可以帮助处理各种类型的音频和图像信号。接下来，我将展示如何解决“理想低通巴特沃斯高斯低通Python”问题的过程，从环境配置到部署方案，逐步解析。
## 环境配置
在开始之前，我们需要配置好开发环境。使用 Python 进行图像和信号处理，我们首先需要确保安装
低通滤波，从字面意思理解就是低频信号可以通过，高频信号会被滤掉，主要用于去除信号的毛刺和干扰，工程上应用较多。低通滤波器的基本理论公式是：y(t) = K*u(t) + (1-K)*y(t-1) = y(t-1) + K*[u(t)-y(t-1)]其中，K=dT/T，K一般介于0~1之间，dT是运行步长，T是时间常数；u是输入信号；y是输出信号。一般对于某一个控制器，其运行周期是一定
转载
2024-01-17 10:56:48
146阅读
Fir低通滤波器（Verilog手写代码） 对于fir低通滤波器，现在很多视频上讲的都是调用IP核，的确，firIP核既简单又快捷，而且效果还不错，但是在使用上也会受限，毕竟他的抽头系数是先固定好的。现在小编来教大家用Verilog手写Fir。手写代码有一下一些好处，首先可以让大家对fir的结构了解的更熟悉，其次抽头系数可以通过 外部 设备从写入ram，传给FPGA可以实现fir-3db可变。 再
转载
2024-06-25 22:04:32
46阅读
飞控学习笔记（一）（参考文章的地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/60896985）加入滤波器必然会造成延时，不要为了追求滤波效果，对系统造成太大的延迟，通常不要超过一个周期最好。1.一阶低通滤波器的设计：一般飞行器陀螺仪的低通滤波的经验值是30Hz，然后计算滤波系数。公式如下：其中,T表示采样周期，fc表示截止频率，当T = 0.005,fc = 30Hz时，计算A的
转载
2023-10-10 09:52:13
370阅读
本例程展示了信号处理中低通滤波的作用，首先生成一个高斯白噪声，然后对其进行低通滤波。低通滤波器的截止频率和Q值可以自己设定，得到低通滤波器的传输函数后，在经过双线性变换法得到其单位脉冲响应。滤波后对原始信号的频谱和滤波后的信号的频谱进行了对比。%% 低通滤波器演示程序
%% 生成白噪声信号
clc;clear all; close all;
N = 1000; %采样点数
fs = N; %采
转载
2023-09-05 14:45:13
812阅读
描述对于不同滤波器而言，每个频率的信号的强弱程度不同。当使用在音频应用时，它有时被称为高频剪切滤波器， 或高音消除滤波器。低通滤波器概念有许多不同的形式，其中包括电子线路(如音频设备中使用的hiss 滤波器)、平滑数据的数字算法、音障(acoustic barriers)、图像模糊处理等等，这两个工具都通过剔除短期波动、保留长期发展趋势提供了信号的平滑形式。低通滤波器在信号处理中的作用等同于其它领
转载
2024-05-08 19:25:56
41阅读
一、简介滤波是信号和图像处理中的一种基本操作，目的是选择性提取图像中某些方面的内容，例如，滤波可以去除图像中的噪声，提取有用的视觉特征，对图像进行重采样等。下面介绍几个有关滤波的重要概念：一幅图像是由不同灰度级别（或者彩色）组成的图案，有些地方的图案灰度级变化很大（比如在大量细小的物体场景中），有些地方的灰度级强度几乎不变（比如大海、蓝天、草地等），因此产生了一种描述图像特性的方式，即观察上述变化
转载
2024-05-06 17:44:40
64阅读
在数字信号处理中，低通滤波器是一个常见的工具，用于去除信号中的高频噪声。尤其在Java开发中，处理信号时，低通滤波算法能够有效平滑数据，降低奇异值对数据分析的影响。本篇文章将深入探讨如何在Java中实现低通滤波器的过程，涵盖从背景定位到扩展应用的各个方面。
## 背景定位
随着数据规模的扩大，频繁出现的噪音问题逐渐成为技术团队的一大痛点。对于需要实时处理大量数据的系统，如何保持数据的准确性和稳
前言低通滤波器是很常见的工具。比如，在电机控制DSP的AD采样之前，会有大约600Hz的硬件滤波器，用于滤除高频噪声，一般采用两级运放的有源滤波器。再比如，在EQEP的输入信号端口，会有阻容硬件滤波器，用于消除长距信号线可能存在的噪声。在电机控制器内部一般倒是不太会用到滤波器，因为加入低通滤波器有可能造成相位延时，导致控制系统的性能改变。不过，在一些新能源应用和在线监测场景下，还是会用到这个工具，
python图像滤波预备知识滤波器低通滤波器的主要作用可以消除噪声，高通滤波器的作用可以提取边缘核函数如果我们想要将这两类数据进行分类，那么分类的边界将会是一个椭圆:但是如果我们可以通过一个映射，将数据的特征通过某个非线性映射映射到三维空间，其特征表示为，并且映射关系为,那么我们是不是就可以用一个平面来将其分类，也即是将上述椭圆的x特征换成z特征这个映射，就是将一个空间中的特征转换到另外一个空间，
转载
2023-11-01 16:02:52
216阅读
