一、限幅滤波法 设定两次采样允许的最大偏差为A 如果（本次值-上次值）的绝对值大于A，则本次值无效，用上次值代替本次值 如果（本次值-上次值）的绝对值大于A，则本次值有效，采用本次值import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
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2023-06-21 15:49:41
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OpenCV中实现了粒子滤波的代码，位置在c:\program files\opencv\cv\src\cvcondens.cpp文件，通过分析这个文件，可以知道库函数中如何实现粒子滤波过程的。首先是从手册上拷贝的粒子滤波跟踪器的数据结构：typedef struct CvConDensation
{
int MP; // 测量向量的维数： Dimension of measu
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2024-08-29 15:34:54
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20.5.2 线性滤波(1)MATLAB图像处理工具箱利用函数imfilter对图像作线性滤波，其一般的调用格式为：B = imfilter(A,H)；B = imfilter(A,H,option1,option2,...)。其中A、B分别为输入、输出图像。线性滤波器可以由相关或卷积实现，默认情况下由相关实现，可以通过设置option3 = 'conv'，使线性滤波由卷积实现。H为对
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2024-05-10 08:30:10
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1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）
A、方法：
根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）
每次检测到新值时判断：
如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效
如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
B、优点：
能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
C、缺点
无法抑制那种周期性的干扰
平滑度差2、中位值
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2023-12-13 05:15:39
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原理：当前像素值，是由周围像素值决定。通过模板内的值与图像卷积，模板内的值可以直接给定，值有下降的过程即可，也可以通过二维高斯函数生成，这里是通过二维高斯函数生成。效果如下： 二维高斯函数，定义一个和原图一样大小的高斯函数图像，sigmma取1，其中(x0, y0)是图像的中心：这个截取的模板大小为5x5，以（x0, y0）为中心截取：1. Matlab代码实现：% 高斯平滑，高斯滤波，
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2024-01-02 13:40:07
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# 使用Java实现高斯滤波的指南
高斯滤波是一种图像处理技术，广泛应用于去噪、平滑等领域。在开始实现高斯滤波之前，我们需要明确整个实现流程。本文将为您详细讲解如何在Java中实现高斯滤波，包括必要的步骤和代码示例。
## 整体流程
在进行高斯滤波的过程中，可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-08 03:46:17
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我正在尝试分析每个1/3倍频程频带频率的幅度，因此我使用了许多带通Butterworth滤波器。但是，它们只能在三阶时以50 Hz的频率工作。我想使用6阶，但是由于某些原因，在1 kHz以下没有得到任何结果。[fs, x_raw] = wavfile.read('ruido_rosa.wav')x_max=np.amax(np.abs(x_raw))x=x_raw/x_maxL=len(x)# C
图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。（滤波就是要去除没用的信息，保留有用的信息，可能是低频，也可能是高频）
滤波一词借用于频域处理。本意是指信号有各种频率的成分，滤掉不想要的成分，即为滤掉常说的噪声，留下想要的成分，这既是滤波的过程，也是滤波的
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2024-07-09 09:34:05
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一、图像滤波基础滤波器作为图像处理课程的重要内容，大致可分为两类，空域滤波器和频率域滤波器。常见的线性滤波有：均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等，通常线性滤波器之间只是模版系数不同。非线性滤波利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果，如最值滤波器，中值滤波器和双边滤波器等。卷积：我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点
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2024-01-24 14:56:23
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前言人生如逆旅，我亦是行人。一、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）方法：比较相邻 n 和 n - 1 时刻的两个采样值 y(n) 和 y(n – 1) ，根据经验确定两次采样允许的 最大偏差，如果 两次采样值的差值超过最大偏差范围，认为发生 可随机干扰，并认为后一次采样值 y(n) 为非法值，应予删除，删除 y(n) 后，可用 y(n – 1) 代替 y(n) ；若未超过所允许的最大偏差范围，则认为
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2024-01-26 07:18:12
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1）方法 根据经验判断两次采样允许的最大偏差值A 每次采新值时判断：若本次值与上次值之差<=A，则本次有效；若本次值与上次值之差>A，本次无效，用上次值代替本次。 2）优缺点 克服脉冲干扰，无法抑制周期性干扰，平滑度差。 3）代码/* A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值 */
#define A 10
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2023-08-17 00:31:24
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常用滤波算法图像滤波算法均值滤波中值滤波 惭愧惭愧，这是本人第一次写博客，文笔一般，书写过程中难免出现一些语病与格式问题，大家多担待，有问题望指出一同探讨。我还是一名学生，主要研究基于深度学习的图像处理以及遥感影像全极化SAR的处理，经常所用程序语言为Python和Matlab，并涉及tensorflow深度学习框架以及Linux系统的使用，在今后的博客中，本人将经常分享此类方面的基础知识。能力
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2024-03-04 09:50:45
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## 通用JAVA代码注入
### 引言
在软件开发过程中，我们经常遇到需要在已有的代码中实现一些通用的功能，比如日志记录、性能监控等。为了避免重复编写代码，我们可以通过代码注入的方式来实现这些功能。代码注入是指在编译或运行时将额外的代码插入到现有代码中的过程。本文将介绍如何实现通用的JAVA代码注入。
### 流程概述
下面的表格展示了实现通用JAVA代码注入的整个流程。
| 步骤 | 描
原创
2023-08-18 14:36:28
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这一算法已经比较落后了， 因为滤波是用于估计当前的状态，如果我们之前的数据出现错误，是没有办法进行修正的，所以这个方法的整体效果并不是特别好。但是这个方法在整个激光SLAM的发展中还是占有很重要的地位的，而且这里蕴含的很多数学知识是非常重要的，所以我通过这篇文章详细说明一下吧。 &nb
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2024-07-21 02:42:05
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伴随着现在电子技术的高速发展和电子设备的迅速增加，电磁环境日益恶化，大量的电子设备在这种电磁环境中很难正常工作。滤波器是应用最普遍的的一种抗干扰的方法，它主要是抑制通过电路通路直接进入的干扰，根据信号与干扰信号之间的频率差别，采用不同性能的滤波器，抑制干扰信号，提高模块化。 抗干扰滤波器有哪些1、数字滤波器与模拟滤波器相对应，在离散系统中广泛应用数字滤波器。它的作用是利用离散时间系统的特性对输入
双边滤波（Bilateral Filter）：双边滤波是一种非线性滤波算法，能够保留图像的边缘信息。它结合了空间域和灰度值域的相似性进行滤波。对于每个像素，通过计算周围像素与它的距离和灰度值的差异，来调整该像素的灰度值。高斯滤波（Gaussian Filter）：高斯滤波是一种线性平滑滤波算法，基于高斯函数的概率密度函数。它将像素的值与周围像素的值按照一定的权重进行加权平均，达到平滑图像的效果。条
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2023-12-15 06:45:22
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双边滤波器是一种具有保边去噪特性的非线性滤波器，它比一般的滤波器多了一个高斯方差，它是基于图像空间分布的高斯滤波函数，同时它还有一个基于图像像素差的高斯滤波函数，所以该滤波器不仅与图像灰度像素值有关，而且像素间的距离也会对滤波器的作用产生影响。 双边滤波器的公式如下：
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2023-07-14 21:51:51
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7.3.3 自适应滤波器自适应中值滤波器对于7.3.2节所讨论的中值滤波器，只要脉冲噪声的空间密度不大，性能还是可以的（根据经验需Pa和Pb小于0.2）。本节将证明，自适应中值滤波器可以处理更大概率的脉冲噪声。自适应中值滤波器的另一个优点是平滑非脉冲噪声时，试图保留细节，这是传统中值滤波器所做不到的。正如前面几节中所讨论的所有滤波器一样，自适应中值滤波器也工作于矩形窗口区域Sxy内。然
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2024-07-02 07:09:08
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用的图片：rgb图像直接可以运行。程序：close allclear clcsrc_image = imread('1.bmp');image = rgb2gray
原创
2022-05-23 16:54:34
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图像滤波器算法总结及代码实现概述均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波双边滤波 概述线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波 非线性滤波： 最大最小值滤波、中值滤波、双边滤波高通滤波：去掉低频信号，留下高频信号。留下图像边界。 低通滤波：去掉高频信号，留下低频信号。去噪，模糊图像。均值滤波一种低通线性滤波器，可以用来消除图像尖锐噪声，实现图像平滑、模糊。 opencv代码：cv2.blur(img, (
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2023-08-17 14:42:55
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