形态学（morphology）之数学形态学-----是一门建立在格伦和拓扑基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。基本运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。核心API函数------morphologyEx函数:它利用基本的膨胀和腐蚀技术，来执行
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2024-04-16 22:06:42
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AMCL是ros导航中的一个定位功能包。其实现了机器人在2D平面中基于概率方法的定位系统。该方法使用粒子滤波器来针对已知地图跟踪机器人的位姿。MCL与AMCL的区别它们最重要的区别应该是重采用过程。AMCL在采样过程中仍然会随机的增加小数量的粒子。这一步骤正式为了解决MCL不能处理的重定位问题。当粒子逐渐聚集，其它地方的粒子将慢慢消失。对于MCL来说，如果此时将机器人搬动到另一个地方。此时原来正确
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2024-06-06 12:52:25
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一 IPEmotion简介IPEmotion作为IPETRONIK的软件产品，主要应用于车辆测试、配合不同的车载和实验室测试系统，满足其测量需求。通过专业化的数据采集软件IPEmotion可以完成数据采集过程，包括：配置数据源/仪器、显示不同仪器和模拟的实时数据，以此自动化控制测试平台应用程序，最终分析存储的数据并生成报告。二 声学模块简介专业版的IPEmotion软件可以添加声学模块，以用来处理
本文的图形是通过matlab 的fdatool 工具得来的。FIR 低通: IIR 低通:IIR 滤波器 的Apass上线 对应的0db点，但是FIR 滤波器Apass 上线对应的点大于0dB比较后发现： 设计滤波器需要关注的参数，采样率Fs，Fpass 通带频率，Fstop 阻带频率，Fpass 和Fstop 之间的为过渡带。Apass 是通带增益，Astop是
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2022-12-08 11:15:16
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opencv图像处理——滤波器均值滤波器 假设我们有一个3*3的模板，系数全为1，那么欲求的中心点像素值就是以该模板为中心的9个像素的平均值来代替。根据定义可知，该滤波器具有模糊边缘的负面效应。通过空间均值处理来模糊图像，可以突出感兴趣的物体，即将较部分图像融入背景中 ，部分图像‘突出显示’出来，达到平滑图像的作用。平滑既是模糊cv::boxFilter(image, dst, -1, cv::
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2024-04-20 21:33:38
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频域滤波频率域图像增强首先通过傅里叶变换将图像从空间域转变成频率域，然后在频率域内对图像进行处理，最后通过傅里叶反变换转换到空间域。频率域内的图像增强通常包括低通滤波、高通滤波、同态滤波等。 设f(x,y)为原始图像函数，h(x,y)为滤波器脉冲响应函数，则空域内的滤波是基于卷积运算的：g(x,y) = f(x,y)*h(x,y)，其中h(x,y)可以是低通或高通滤波，g(x,y)为空域滤波的输出
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2024-02-25 04:46:28
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信号处理工具箱由很少的滤波功能和一组有限的滤波器设计工具组成。它还包含一些针对一维和二维数据的B样条插值算法。scipy.signal.spectrogram使用连续的傅立叶变换来计算频谱图。频谱图可以用作反映非信号信号的频率内容随时间变化的一种方式。from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as n
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2023-06-14 16:12:16
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频谱分析仪，简称频谱仪，是在频域上分析信号特征的工具，如信号的频率分布、频率、功率谐波、杂波噪声、干扰失真等。 一、 频谱 频谱是一组正弦波，经过适当组合后，形成被考察的时域信号。 上图显示了一个复合信号的波形，假定我们希望看到的是正弦波，但显然图示信号不是纯粹的正弦波，而仅靠观察又很难确认其中的原因。而对应到下图，同时在时域和频域显示了这个复合信号。频域图形描绘了频谱中每个正弦波的幅度随频率的变
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2023-12-14 03:22:06
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1.频率范围 这个就不详说了。一般来讲频率测量范围是由本振决定的，一般我们说低频频谱分析仪基本上是3G左右，高频频谱分析仪能到67GHz，经过外部倍频器后甚至能到110GHz或者更高。2.频率分辨率 这个也是频谱仪的关键指标之一。频谱分辨率一般指的是测量信号的最小频率间隔。如何关键，参看下图： 理论上讲被测信号以谱线的形式显示在频谱仪的显示屏上，但是实际上信号是不能为一条无限窄的谱线，它有一定
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2024-03-27 12:00:02
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目录一、傅里叶变换二、Numpy实现傅里叶变换1、实现傅里叶变换代码2、实现傅里叶的逆变换代码三、OpenCV 实现傅里叶变换1、实现傅里叶变换代码2、实现傅里叶逆变换代码四、高通滤波和低通滤波1、高通滤波和低通滤波概述2、Numpy 实现高通滤波3、OpenCV 实现低通滤波一、傅里叶变换任何连续周期信号，都可以用适当的一组正弦曲线组合而成相位：不是同时开始的一组余弦函数，在叠加时要体现开始时间
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2024-08-06 12:05:45
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2、声音文件的声音数据的读取操作 操作声音文件，也就是将WAVE文件打开，获取其中的声音数据，根据所需要的声音数据处理算法，进行相应的数学运算，然后将结果重新存储与WAVE格式的文件中去。可以使用CFILE类来实现读取操作，也可以使用另外一种方法，拿就是使用Windows提供的多媒体处理函数（这些函数都以mmino打头）。这里就介绍如何使用这些相关的函数来获取声音文件的数据，至于如何
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2024-10-17 12:04:29
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Matlab滤波、频谱分析：滤波：某目标信号是由5、15、30Hz正弦波混合而成的混合信号，现需要设计一个滤波器滤掉5、30Hz两种频率。分析：显然我们应该设计一个带通滤波器，通带频率落在15Hz附近。
原创
2023-08-07 11:43:38
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频谱维纳滤波是信号处理中的一种常用方法，尤其是在处理噪声信号时，它能有效地从污染的信号中提取出有用的信息。这种滤波方法可以通过数学模型和算法在Python中实现，以下是关于频谱维纳滤波的相关技术细节与实现过程。
### 协议背景
频谱维纳滤波旨在通过对频域信息进行处理来改善信号的质量。它的理论基础源自于统计信号处理和估计理论。根据图形展示，可以采用四象限图来分析该过滤器的性能和适用场景：
`
滤波器的主要特性指标介绍1、特征频率：①通带截频fp=wp/(2p)为通带与过渡带边界点的频率，在该点信号增益下降到一个人为规定的下限。②阻带截频fr=wr/(2p)为阻带与过渡带边界点的频率，在该点信号衰耗(增益的倒数)下降到一人为规定的下限。③转折频率fc=wc/(2p)为信号功率衰减到1/2(约3dB)时的频率，在很多情况下，常以fc作为通带或阻带截频。④固有频率f0=w0/(2p)为电路没
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2023-11-25 11:58:35
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语谱图语谱图（Spectrogram）是时序相关的傅里叶分析的显示图像，可以反映音乐信号频谱随时间改变而变换，语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。语谱图中显示了大量与音乐信号特性相关的信息，如共振峰、能量等频域参数随时间的变化情况，它同时具有时域波形与频谱图的特点。也就是说，
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2024-04-18 21:38:12
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基于systemview的2DPSK调制与解调利用Systemview软件进行设计系统仿真任务：系统输入500Hz的正弦波频率，要求码元传输速率为64kBd，采用2DPSK调制，相干解调的方法设计一通信系统，并使用SystemView软件进行仿真。 （要求调出眼图、瀑布图、滤波器的单位冲击响应及幅频特性曲线）设计思路输入正弦波以及A律压缩图符参数：输出波形：（500Hz输入正弦波）（A律压缩后的波
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2024-01-17 06:08:39
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一、开场白先说一句，中国队NB！ 这次“不务正业”的主题是瀑布图，这也算是我很早以前就想完成的东西了，即便如此，这次的完成度也并不算高，就是做个demo给自己乐呵乐呵，以后有机会用了再捡起来优化吧。这次用的是两种方式：一种是MFC+SignalLab，一种是Ipp+QCustomPlot。两种方式我想主要记录第二种，因为第一种确实没啥好记录的，而且还有个问题现在没有想清。 不管怎样，先放效果图：图
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2024-06-28 14:38:03
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文章目录1.低通滤波与高通滤波2.函数及相关知识点解释3.代码实战（1）模糊（2）Sobel算子（索贝尔）（3）浮雕（emboss）（4）大纲（outline）（5）锐化（6）拉普拉斯算子（laplacian operator）（7）分身：就是原图 1.低通滤波与高通滤波低通滤波：可以去除噪声或平滑图像； 高通滤波：可以帮助查找图像的边缘；2.函数及相关知识点解释filter2D(src, dd
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2024-02-18 17:45:07
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?频谱频谱是频率谱密度的简称，是频率的分布曲线。复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡，这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱图。频谱将对信号的研究从时域引入到频域，从而带来更直观的认识。?频谱的作用测试信号的频域分析是把信号的幅值、相位或能量变换以频率坐标轴表示，进而分析其频率特性。对信号进行频谱分析可以获得更多有用信息，如求得动态信号中的各个频率成分和频率分布范围，求出各个频率成分的幅值分
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2023-10-26 10:42:39
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Frequency只是波每秒经过的振荡次数.任何周期性的波都有一个频率.但通常在音乐中,使用该术语仅限于谈论正弦波,所以如果你听到有关频率x的波动,它通常意味着每秒钟有很多振荡的正弦波.任何波,无论是周期性的还是非周期性的,都可以通过将不同频率的不同频率的正弦波(即具有不同幅度)相加来构造.傅立叶变换的作用是告诉您使用哪些频率以及使用哪些幅度来创建任何给定的波.快速傅立叶变换(FFT)是计算波的傅
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2024-04-09 10:58:19
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