%设计要求指标fp=2000;fs=4000;Rp=5;Rs=20;[n,fn]=buttord(fp,fs,Rp,Rs,'s'); %计算阶数和截止频率Wn = 2*pi*fn; %转换为角频率[b,a]=butter(n,Wn,'s'); %计算Hsf = 0:100:10000; %计算频率点和频率范围s=j*2*pi*f; Hs=polyval(b,s)./polyval(a,s)
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2024-08-11 11:04:37
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巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在阻频带则逐渐下降为零。 在振幅的对数对角频率的波特图上，从某一边界角频率开始，振幅随着角频率的增加而逐步减少，趋向负无穷大。一阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频6分贝，每十倍频20分贝。二阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频12分贝、三阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频18分贝、如此类推。巴特沃斯滤波器的振幅对角频率单调下降，并且也是
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2023-12-31 15:04:13
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一、Bayes理论为了最小化决策风险，首先获得后验概率P(c|x)。通常有两种方法：1、判别式模型（discriminative models）：给定x，通过直接建模P(c|x)来预测c。2、生成式模型（generative models）：先对概率分布P(x,c)建模，再由此获得P(c|x)。对生成式模型来说，必然有：基于贝叶斯定理，其中，P(c)是“先验(prior)”概率，P(x|c)是样本
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2024-04-12 16:06:36
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傅里叶变换傅里叶变换的本质就是变换，该变换与basis有关。傅里叶变换的本质，就是把一个空间中的信号用该空间中的某个basis的线性组合表示出来。basis：指的是空间里一系列线性独立的向量，而这个空间中的任何其他向量都可以由这些线性独立的向量表示，信号用该空间的某个basis的线性组合表示出来。因此basis的选取非常重要，因为basis的特点决定了具体的计算过程。所有的basis我们都希望它们
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2024-07-17 09:41:13
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Diffusion Models图中：为图像，为采样自正态分布的噪音扩散模型**是受非平衡热力学的启发。它们定义一个扩散步骤的马尔可夫链，逐渐向数据添加随机噪声，然后学习逆扩散过程，从噪声中构建所需的数据样本。与VAE或流动模型不同，扩散模型是用固定的程序学习的，而且隐变量具有高维度。训练阶段，是在图片中添加噪声，给网络输入这一张添加噪声的图片，网络需要预测的则是添加的噪声。使用阶段，由随机生成的
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2024-06-08 19:28:22
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实例48：巴沃斯特高通滤波器（频域处理）#include "vtkAutoInit.h" VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2);VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle);#include <vtkSmartPointer.h>#include <vtkImageData.h>#include <vtkImageButterworthHighPass.h>#include <v
原创
2021-08-27 16:49:57
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扩展巴科斯范式
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扩展巴科斯-瑙尔范式(EBNF)是表达作为描述计算机编程语言和形式语言的正规方式的上下文无关文法的元语法符号表示法。它是基本巴科斯范式(BNF)元语法符号表示法的一种扩展。它最初由尼克劳斯·维尔特开发，最常用的 EBNF 变体由标准，特别是 ISO-14977 所定义。 目录 隐藏]
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2024-10-25 22:25:09
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说明：本系列博文是我自己研究生课题，采用做一步记录一步，在论文答辩结束或者机器设计结束之后才会附上源代码！ 自从装好相机和设计好机械结构之后就没有继续进行下一步，这段时间花了三四天继续上次任务进行，建议使用线阵相机做项目的人一口气做完，不然断断续续又忘记了。 上篇博文说到了Basler和Matrox的安装，以及如何查看matrox的源码，这篇博文接着往下说--->>&g
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2024-09-14 08:28:43
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# 使用巴斯勒SDK进行Python开发的完整指南
## 引言
在工业自动化、机器视觉等领域，图像采集与处理是离不开的技术。而巴斯勒（Basler）相机以其稳定性和高性能在业界广受欢迎。本篇文章将带领你从零开始学习如何在Python中使用巴斯勒SDK，以便在自己的项目中实现图像采集与处理的功能。
## 整体流程
在开始编写代码之前，首先让我们看一下实现过程的整体步骤：
| 步骤 | 描述
相机选型1. 相机的主要参数1.1 曝光时间：光电转换的时间1.2 帧率：1.3 分辨率：1.4 增益1.5 靶面尺寸1.6 和镜头的接口：C/CS1.7 输出接口1.8 白平衡相机选型 1. 相机的主要参数1.1 曝光时间：光电转换的时间全局曝光（帧曝光） 行曝光（滚动曝光）。 曝光时间×运动速度×放大倍率≤1个像元大小 （产生拖影的极限条件）。1.2 帧率：1秒钟拍照次数。 曝光时间越长，帧
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2024-05-30 07:41:46
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Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPI SDK实现相机掉线自动重连（C++）Baumer工业相机Baumer工业相机的掉线自动重连的技术背景通过PnP事件函数检查Baumer工业相机是否掉线在NEOAPI SDK里实现相机掉线重连方法：工业相机掉线重连测试演示图Baumer工业相机通过NEOAPI SDK实现相机掉线自动重连的优势Baumer工业相机通过NEOAPI SDK实现相机
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2024-05-31 11:13:58
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Basler usb SDK安装在opencv采集图像
近期，入手一台baslerUSB接口的CCD相机，但是貌似之前图像采集的编程无法调动其摄像头，在网上搜了一下，大家的说法就是安装它的SDK文件包，并且调用它内部函数编写代码。其实新版的Basle相机驱动可执行文件就已经包含SDK库。安装好它的驱动，你可以在你安装的位置看到下面这两个文件：appli
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2024-03-09 20:32:24
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# 使用Python控制巴斯勒相机的完整指南
在如今的计算机视觉领域，巴斯勒相机因其高品质的成像和灵活的接口而广受欢迎。如果你刚入行，别担心，本文将带你一步一步实现使用Python控制巴斯勒相机的过程。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的驱动和库 |
| 2 | 连接相机 |
| 3 | 导入相关库 |
| 4
在这篇文章中，我将围绕“python牛顿科特斯”这一话题，分享我关于备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成及监控告警的整理过程。牛顿-科特斯（Newton-Cotes）是一种用于数值积分的公式，而使用Python进行这种计算的时候，确实会需要一个稳妥的数据备份和恢复策略，尤其是在处理重大计算时。下面是我为此整理的内容。
### 备份策略
首先，思维导图展示了我们备份策略的整体框架，包括各大模
认知计算，还要从贝叶斯滤波的基本思想讲起，本文主要是对《Probabilistic Robotics》中贝叶斯滤波器部分的详细讲解。这一部分，我们先回顾贝叶斯公式的数学基础，然后再来介绍贝叶斯滤波器。(一). 概率基础回顾我们先来回顾一下概率论里的基本知识：1. \( X \): 表示一个随机变量，如果它有有限个可能的取值\( \{x_1, x_2, \cdots, x_n \} \)
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2024-01-16 14:25:20
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辛卜生公式的几何意义是用抛物线y=P2(x)围成的曲边梯形面积代替由y=f(x)围成的曲边梯形面积图2。 例：用Newton-Cotes公式计算 解：当n取不同值时，计算结果如下所示。 I准=0.9460831 * 工程数学 工程数学 * 第七章 数值积分与数值微分 第一节??? 等距节点的Newton-Cotes求积公式 第二节 复化求积公式 第三节(*) ??? 外推算法 第四节???
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2024-08-19 11:36:02
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概述迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的，因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有权图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。迪杰斯特拉算法采用的是贪心策略，将Graph中的节点集分为最短路径计算完成的节点集S和未计算完成的节点集T，每次将从T中挑选V0->Vt最小的节点Vt加入S，
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2024-06-07 20:58:23
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如果对增加一个有限零点（即为传递函数在无穷远处增加一个极点），传递函数的奈奎斯特图会发生一些很有意思的变化，这个变化也是整个奈奎斯特图绘制规则中最难搞的部分，不过即使这样，只要理解的其背后的物理含义，这个变化便很容易，只要用心，你也可以成为奈奎斯特。为了详细说明这个例子，我们不妨看这样一个传递函数，令其奈奎斯特图很容易可以画出来实线表示这个系统的奈奎斯特图，可以看到，在高频情况()下其输出会滞后输
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2023-10-16 17:23:27
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现实世界接触到的诸如电信号、光信号、声音信号等这些信号都是随时间连续变化的，称之为连续信号。但对于计算机来说，处理这些连续的信号显然是无能为力，要使计算机能够识别、计算、处理这些连续信号就必须将其转化为离散信号，将连续信号转换为离散信号的过程就叫采样。常用的mp3、数码照片、视频等都是经过了采样，才能应用于计算机上。采样后，计算机得到的是离散的点，用这些离散的点
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2024-01-02 16:24:42
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目录内容原理添加噪声高斯椒盐处理代码按钮矩形中值滤波菱形中值滤波十字丝中值滤波矩形均值滤波菱形均值滤波十字丝均值滤波结果中值滤波结果均值滤波结果完 内容对lena原始图像分别添加高斯和椒盐噪声，再分别使用矩形、菱形、十字丝窗口下的均值、中值滤波进行滤波处理原理share_noel/图像处理/数字图像处理-夏良正.pdf 数字图像处理-夏良正P151 滤波窗口：菱形、十字丝、矩形添加噪声基于前面的
