Kalman Filter是一个高效的递归滤波器，它可以实现从一系列的噪声测量中，估 计动态系统的状态。广泛应用于包含Radar、计算机视觉在内的等工程应用领域，在控制理论和控制系统工程中也是一个非常重要的课题。连同线性均方规划，卡尔曼滤波器可以用于解决LQG(Linear-quadratic-Gaussian control)问题。卡尔曼滤波器，线性均方归化及线性均方高斯控制器，是大部分控制领域
上一篇介绍了数字通信系统中ASK解调技术的FPGA实现。在ASK解调系统中，需要对低通滤波器提取出的基带包络信号做判决输出，本文将介绍其中涉及到的判决门限问题，以及在FPGA中的实现方法。主要介绍了如何使用滑动平均滤波器求得信号均值。判决门限由上一篇可知，LPF输出的基带包络信号包含有直流分量。2ASK信号只有2种电平状态，因此只需要将基带波形的直流分量作为判决门限即可。4ASK信号有4种电平状态
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2024-04-17 07:57:15
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高斯滤波是图像四大滤波之一，四大滤波包括均值滤波，中值滤波，高斯滤波，双边滤波。均值滤波的原理简单直接，就是遍历图像像素点，以当前像素点为中心，将卷积模板内的所有像素点取平均值并设置到当前像素点，虽然也起到了平滑作用，但由于引入了噪声成分，去噪效果不理想，但速度快。高斯滤波的原理是假设像素灰度值成正态分布，以当前像素为中心，离当前像素越远，则占的权重越低。高斯滤波其实也引入了噪声成分。均值滤波和高
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2024-05-14 20:57:52
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对于数字图像的去噪，前边我们讲了均值滤波算法与高斯滤波算法，此外很常见的还有中值滤波算法，这些滤波算法都属于空间滤波，即对于每一个像素点，都选取其周围矩形区域中的像素点来计算滤波值。最近在项目中要使用到中值滤波，发现如果调用Opencv的medianBlur函数来实现中值滤波，窗口为3*3或者5*5时耗时为几毫秒，当窗口达到7*7或者9*9以上，耗时将增加至几十毫秒，这很影响实时性，所以自己基于C
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2024-03-30 17:08:08
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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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中值滤波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设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下
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2024-05-20 16:18:03
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高密度椒盐噪声的多方向加权均值滤波算法-附代码 文章目录高密度椒盐噪声的多方向加权均值滤波算法-附代码1.算法原理1.1 基于直方图的噪声检测1.2 邻域非噪声像素的多方向搜索1.3 非噪声像素灰度值的加权平均2.算法流程3.算法结果4.参考文献：5.MATLAB代码 摘要：本文介绍一种高密度椒盐噪声的多方向加权均值滤波算法，该算法对于高密度椒盐噪声具有较好的滤除效果。 1.算法原理1.1 基于
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2024-08-12 13:54:01
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在图像处理领域中，滤波是图像增强的一项非常重要的手段，其基本原理就是将图像中的每个点与其相邻的几个像素点的像素值作邻域运算，即进行加权平均卷积运算。很显然，当图像中存在明显的边缘信息时，通常的邻域运算必然会导致图像中边缘点的像素值发生变化，使图像的边缘变得模糊不清。为了改善这一现象，提出了双边滤波的方法，双边滤波器模板的卷积权值的选取不仅取决于普通低通滤波的像素邻域位置关系，同时还由相邻像素的亮
模糊图像模糊的方法可以将每个像素的rgb值用周围像素的加权平均值来代替。比如用周围的9个像素来计算加权平均值，权值可以用一个3x3的矩阵来表示：| 1 2 1 || 2 4 2 | * (1/16)| 1 2 1 |
上次用到了AD转换芯片TLC2543，采样的数据有时候偶尔会有毛刺和噪声，没有打算用硬件滤波的方法，所以参考了很多软件滤波的方案，针对自己设计的系统，决定采用滑动加权滤波的方法。
优点：相比限幅滤波，中值滤波，算数平均滤波，去极值平均滤波，滑动平均滤波等方法，滑动加权滤波方法实时好（相比前几种滤波方式），反应快（相比滑动平均滤波降低滞后
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2024-04-03 00:04:27
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滤波器/滤波电路是一种可以对某种特定频段或该频段以外的频段进行有效滤除的器件/电路，是比较常见的电子元器件/电路之一。滤波器按所处理的信号分为模拟滤波器和数字滤波器两种。按所通过信号的频段分为低通、高通、带通和带阻滤波器四种。按所采用的元器件分为无源和有源滤波器两种。由于滤波器应用广泛，所以其很多特性参数也成为工程师测试的必备工作之一，比如中心频率、截止频率、带宽、插入
移动平均的本质是一种低通滤波。它的目的是过滤掉时间序列中的高频扰动，保留有用的低频趋势。如何从时间序列中抽取出真正的低频趋势呢？无论采取哪种移动平均算法，理论上的计算方法都相同，下面我们简要说明。同时，我们也会清晰地阐述该计算方法仅在理论上有效，而在实际应用中是无法实现的，并由此揭示产生滞后性的原因。对于简单移动平均来说，在窗口T内，过滤函数在每个时点的取值都是1/T。利用上述公式计算得到的实际上
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2024-05-28 09:45:03
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常用数字滤波算法总结在单片机进行数据采集时，会遇到数据的随机误差，随机误差是由随机干扰引起的，其特点是在相同条件下测量同一量时，其大小和符号会现无规则的变化而无法预测，但多次测量的结果符合统计规律。为克服随机干扰引起的误差，硬件上可采用滤波技术，软件上可采用软件算法实现数字滤波。滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分，实时性很强。采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点：1、数字滤波无
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2024-06-11 14:55:20
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/// ///滑动平均滤波算法（递推平均滤波法） /// /// /// GN为数组value_buf[]的元素个数,该函数主要被调用，利用参数的数组传值 /// private const int GN = 12; private int filterPtr = 0; private b...
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2014-11-28 20:31:00
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把之前图像处理的文章加上原创标识，重新发表一遍。在实时图像采集中，不可避免的会引入噪声，尤其是干扰噪声和椒盐噪声，噪声的存在严重影响边缘检测的效果，中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数，能有效平滑噪声，且能有效保护图像的边缘信息，所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取，其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有点的中值来代替。中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤
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2024-04-25 14:55:33
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数字滤波方法有很多种，每种方法有其不同的特点和使用范围。从大的范围可分为3类。
1、克服大脉冲干扰的数字滤波法
㈠.限幅滤波法 ㈡.中值滤波法
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2024-06-10 08:39:58
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# Python滑动平均滤波：基础与应用
滑动平均滤波是一种广泛应用于信号处理和数据分析的技术，旨在减少数据中的波动，从而提取出更为显著的趋势或特征。本文将介绍滑动平均滤波的基本概念，相关的Python代码示例，以及如何在实际应用中实现这一技术。
## 什么是滑动平均滤波？
滑动平均是一种计算序列数据任意时刻的平滑值的方法。其核心思想是通过对当前位置及其周围数据点进行平均来减小噪音影响，从而
1. ndarray数组合并方法用途row_stack(tup) 多个一维array当作行，合并成2维（行拼接）== vstack（效果一样）column_stack(tup) 多个一维array当作列，合并成2维（列拼接）==hstack（效果一样）vstack(tup) 沿第一个维度合并（行拼接）hstack(tup)沿第二个维
1. 介绍 滑动平均值滤波可以去除随机噪声。测量中随机噪声的影响，使测量结果不准确，通过多次测量同一数据源，使用多点集合平均的方法得到数据一个比较合理的估计就是滑动平均值滤波。 例如第80采样点的5次平均值滤波：
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2024-05-24 22:05:28
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滤波器是射频系统中必不可少的关键部件之一，主要是用来作频率选择----让需要的频率信号通过而反射不需要的干扰频率信号。经典的滤波器应用实例是接收机或发射机前端，如图1、图2所示：从图1中可以看到，滤波器广泛应用在接收机中的射频、中频以及基带部分。虽然对这数字技术的发展，采用数字滤波器有取代基带部分甚至中频部分的模拟滤波器，但射频部分的滤波器任然不可替代。因此，滤波器是射频系统中必不可少的关键性部件
