最近疫情比较严重，居家隔离，突然想要尝试无传感基于卡尔曼滤波器角度速度观测控制自动生成代码生成的实验，有些收获，在这里记录一下。目录1.模型搭建和仿真2.自动代码生成和系统验证3.总结1.模型搭建和仿真Q矩阵：系统噪声R矩阵：测量噪声P0矩阵：状态方差下图是EKF的算法模型，用的是Simulink模型搭建为了小电机能正常启动，采用了IF的开环强拉启动后再切闭环的方案，都是通过Simulink实现E
平滑算法移动平均滤波（Moving Average Filter）： 简单易实现，可以有效地减少噪声，适用于对实时性要求不是特别严格的场景。滑动窗口滤波（Sliding Window Filter）： 通过保持一个固定大小的窗口来计算数据的平均值或中值，可以平衡滤波效果和计算复杂度。指数加权移动平均滤波（Exponential Weighted Moving Average Filter）： 具有
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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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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空间滤波工作机理如上图。模板或者说核，掩膜逐个点移动，如果是线性滤波的话，那么（x,y）这个点经过滤波后的像素值由原来的a,变为模板系数和该系数对应的像素值的乘积和。 这个操作和卷积神经网络中卷积核操作一样，下面介绍几种滤波器。1、平滑线性滤波器 平滑滤波器用于模糊处理和减少噪声。 原理是输出为模板内像素简单的平均值，所以也叫均值滤波器。 由于噪声就是由于图像灰度的尖锐变化产生的，所以均值处理可
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2024-04-07 08:45:24
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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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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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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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一、实验目的1、了解图象滤波的基本定义及目的；2、了解空域滤波的基本原理及方法；3、掌握用MATLAB语言进行图象的空域滤波的方法。二、实验原理1、均值滤波均值滤波是在空间域对图象进行平滑处理的一种方法，易于实现，效果也挺好。设噪声η(m,n)是加性噪声，其均值为0，方差(噪声功率)为σ2，而且噪声与图象f(m,n)不相关。除了对噪声有上述假定之外，该算法还基于这样一种假设：图象是由许多灰度值相近
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2024-08-13 16:40:06
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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
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 |
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
详细的讲解了一下双边滤波的原理以及公式，这里主要总结一下自己的通俗理解，所谓双边滤波，就是在均值或者说普通加权滤波（如高斯滤波）的基础上，通过距离权和颜色权俩种权值对图像进行带权平滑处理，即能够去除噪声，又能进行边缘保护。 而双边滤波的这个特性主要是因为他在平滑滤波时同时考虑了像素间的几何距离和色彩距离。 下面将详细具体讲述原因。 通俗的讲，对图像进行滤波就是一个加权平均的运算过程，滤波后图像中的
写在前面从均值滤波开始，着手实现各种常用的滤波算法。均值滤波是一种线性滤波。图像的空域滤波无非分为两种，线性滤波和非线性滤波。由于我之前对线性、非线性理解不够清晰，这次就好好总结一下吧。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。常见的线性滤波有：均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等等，通常线性滤波器之间只是模版系
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2024-04-29 22:56:56
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利用模板操作来进行图像增强称为滤波。滤波分为线性滤波和非线性滤波。
线性滤波既可以得到平滑的效果（图像反差减少），也可以得到锐化的效果（图像反差增加）。取决于所用模板的系数值。线性滤波均基于模板卷积进行。线性平滑滤波邻域平均 邻域平均是最简单的平滑滤波，用一个像素邻域的平均值作为滤波结果，此时模板所有的系数都为1。一般情况下为了保持灰度值的范围，卷积结果要除以系数总数。加权平均 模板操作中，
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2024-04-15 17:35:04
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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
原图：(可自提)。一、手动设计滤波器1、均值滤波器定义：在图像上，对待处理的像素给定一个模板（掩膜），该模板包括了该像素其周围的临近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。 优点：算法简单，计算速度快。缺点：降低噪声的同时使图像产生模糊，特别在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。代码：I = imread('xiaoxiaohou.png');
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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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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写在本文之前，有两个重要的思想需贯穿脑海之中： 1. 没有绝对准确，只有更为接近的准确 2. 滤波即为加权 关于1，这个不做多说。 关于2，对信号的滤波即是对离散序列的加权，传统的低通滤波器可以理解为高频权值为0（或接近0），而低频的权值为1，此时便可实现通低频阻高频的效果。同理，高通、带通滤波器可以理解为对不同频段的信号进行加权后获得想要的信号。 1 基本概念1.1 一些概念设X、Y为随机变
