基于FPGA的横向FIR设计详解引言：关于FIR滤波器的设计，大多数文献和资料都偏向于理论的介绍与阐述，使读者在学习完这类文献后只是明白了如何解决例题与习题，真正的动手设计FIR滤波器依然会觉得抽象很陌生，本文则是在理论的基础上详细阐述了如何基于Verilog HDL搭建的数字电路，来完成来完成FIR横向滤波器的设计（后续会更新转置与分布式算法的FIR滤波器设计）。横向FIR滤波器的
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2024-10-22 09:06:50
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1. 采用fir1函数设计，fir1函数可以设计低通、带通、高通、带阻等多种类型的具有严格线性相位特性的FIR滤波器。语法形式：b = fir1(n, wn)
b = fir1(n, wn, ‘ftype’)
b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window)
b = fir1(n, wn, ‘ftype’, window,
FIR滤波器的Matlab实现一、Matlab实现hamming，hanning时域窗函数相乘法。FIR与IIR滤波器相比，除了计算量大些，其他都优于IIR滤波器，比如具有线性相移，设计过程简单。而对于计算机的，计算量大已经不算缺点。所以FIR是比IIR更加优秀性能的滤波器。 线性相移有什么好处呢，就是不同频率具有固定的时间延迟，整个滤波器后的波形具有严格的相似性。1、简要的matlab设计代码给
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2024-10-08 19:16:44
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，作者：eastmount 。一.高通滤波傅里叶变换的目的并不是为了观察图像的频率分布（至少不是最终目的），更多情况下是为了对频率进行过滤，通过修改频率以达到图像增强、图像去噪、边缘检测、特征提取、压缩加密等目的。过滤的方法一般有三种：低通（Low-pass）、高通（High-pass）、带通（Band-pass）。所谓低通就是保留图像中的低频成分，过滤高频成分，可以把过滤器想象成一张渔网，想要低
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2024-07-30 20:53:09
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### Python中的firwin支持哪些滤波器
作为一名经验丰富的开发者，你可能遇到过需要使用firwin函数实现滤波器的情况。firwin函数是SciPy库中的一个函数，用于设计FIR（有限脉冲响应）滤波器。首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -----------------
原创
2024-03-16 06:38:54
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计算机中的文件：相关记录或放在一起的数据集合。 open()函数：用来创建一个文件对象并使用这个对象的read()和write()方法读写数据。 file_object = open(file_path,mode) &nbs
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2023-11-29 13:07:33
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format是python2.6新增的一个格式化字符串的方法，相对于老版的%格式方法，它有很多优点。
1.不需要理会数据类型的问题，在%方法中%s只能替代字符串类型
2.单个参数可以多次输出，参数顺序可以不相同
3.填充方式十分灵活，对齐方式十分强大
4.官方推荐用的方式，%方式将会在后面的版本被淘汰
format的一个例子
1
print'hello {0}'.format('world')
会
总结全局变量：顶头写的局部变量 name="alex"
def change_name():
global name
name="1hf"
print(name)
def foo():
name="wu"
print(name)
foo()
change_name()
# 结果
# 1hf
# wu
name=
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2024-09-21 22:10:16
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目录一、导入库二、读取图片并且转换成灰度图三、制造一些噪声点四、编写模板五、高斯滤波及相关的编写六、调用函数七、显示并保存图片八、完整代码就不讲它的实现原理了，这里有个我觉得还比较清晰的文章，Python里面是有相应的高斯滤波实现库的，但是由于我们的作业要求不能用，所以就自己来实现。一、导入库import cv2
import numpy as np
import math
import rand
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2023-09-18 04:05:41
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目录savgol_filter简介savgol_filter原理参数window_length对平滑的效果参数polyorder的平滑效果 savgol_filter简介Savitzky-Golay滤波器最初由Savitzky和Golay于1964年提出，是光谱预处理中常用滤波方法，它的核心思想是对一定长度窗口内的数据点进行k阶多项式拟合，从而得到拟合后的结果。对它进行离散化处理后后，Ｓ-Ｇ 滤
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2024-04-16 13:01:04
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一、实验目的掌握opencv如何实现图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波。二、实验内容1.题目描述对图片test.png进行图像的均值滤波、中值滤波和高斯滤波，还有高斯边缘检测，下面是test.png原图片。 下面需要达到的效果： 2.实现过程通过对
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2023-07-05 20:49:15
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好久没写博客了，总结一下过年之后一直在做的一个事情。其实很简单，就是一个图片上面文字的提取工作。其实这个总结相当于对于一些常用的Opencv -python的总结吧。好了，here we go !!!1.滤波平滑均值滤波（不过这个用的有点少……）原理很简单，就是……平均……好吧，这个所有图像处理的课都会提到。而且，超级简单，我就不废话了。dst =cv2.blur(img, (5,5))盒式滤波
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2023-12-29 23:21:12
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图像滤波前言1.制作噪声生成椒盐噪声生成高斯噪声2.滤波均值滤波框滤波高斯滤波中值滤波总结 前言很多时候我们能拿到的图片并不是十分干净，有时会有一些噪声，这时我们就应该采用滤波的方式对他进行处理，本文将在一张干净的图片上生成噪声并进行滤波操作。1.制作噪声假设我们有这样一张名为kl.jpg的图片 读入img=cv2.imread('kl.png')接下来我们要在这张图片上制作噪声来模拟有噪声情况
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2023-09-17 13:42:08
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文章目录前言一、信号滤波方式二、使用步骤1.主要代码2.示例Demo总结 前言在对信号进行特征提取前，我们不仅需要考虑实际信号中的噪声，还需要考虑我们关注的信号频率特征范围。如果我们直接对原始信号采用特征提取操作，那么提取到的特征在多数情况下是不符合使用要求的。一、信号滤波方式信号滤波的数学原理是将原始信号同滤波函数进行卷积操作，以保留期望频率范围。滤波种类分为低通滤波、高通滤波、带通滤波，带阻
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2023-09-19 07:21:40
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主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑，包括四个算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波.给图像增加噪声:importcv2importnumpy as npdeftest10(): img= cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) rows, cols, chn=img.shape#加噪声for i in range(5000)
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2023-08-17 16:44:06
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十种算法滤波如下：1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） 2、中位值滤波法 3、算术平均滤波法 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） 6、限幅平均滤波法 7、一阶滞后滤波法 8、加权递推平均滤波法 9、消抖滤波法 10、限幅消抖滤波法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
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2023-08-17 17:58:44
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本次教程将介绍几种OpenCV常用的滤波器，将介绍它们详细的原理，图像滤波对于OpenCV图像处理来说是至关重要的一环，它在整个OpenCV中的分量是举足轻重的，我们必须完完全全的掌握它。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影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作
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2023-07-06 14:56:37
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV.3.4.1，开发环境为PyCharm双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式，在滤波过程中能够有效地保护图像内的边缘信息。7.5.1 基本原理 前述滤波方式基本都只考虑了空间的权重信息，这种情况计算起来比较方便，但是在边缘信息的处理上存在较大的问题。 例如，在下图中，图像左侧是黑色，右侧是白色，中间是很明显的边缘。在均值
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2023-09-03 11:03:32
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目录1. 先人为的给图像加噪声2.滤波处理2.1 均值滤波2.2 高斯滤波2.3. 中值滤波 今天主要总结图像的几种 滤波方式,见下图 五种常见的图像滤波方式：线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）；非线性滤波（中值滤波、双边滤波）。 图片来源于：侵删1. 先人为的给图像加噪声#给图像加噪声
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.py
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2023-11-08 17:23:23
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1、均值滤波直接用元素全为1的核与图像卷积求均值得到中心像素的修改值。#blur平均值去噪，均值滤波
#简单的平均卷积操作
img=cv2.imread("noise.jpg")
blur = cv2.blur(img,(3,3))
cv2.imshow("original",img)
cv2.imshow("changed",blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAl
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2023-06-26 11:57:05
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