必考面试题
如何去除列表中的重复元素
八大排序算法合集 斐波那契数列的python实现 如何对字符串进行反转 如何对单词反转 统计字符串中每个字母出现的次数 对某英文文章的单词，进行词数统计 python的字典合并 python的赋值、浅拷贝和深拷贝的区别 返回字符串中第一个不重复的字母和位置 经常会问到的面试题
如何不通过循环，输出
双边滤波器cv2.bilateralFilter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，双边滤波在计算某一个像素点的新值时，不仅考虑距离信息（距离越远，权重越小），还考虑色彩信息（色彩差别越大，权重越小） 文章目录双边滤波器cv2.bilateralFilter函数介绍一、对比双边滤波和其他滤波器的处理效果1、均值滤波效果如下：2、中值滤波效果如
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2023-11-07 00:08:04
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目录1 三参数陷波滤波器2 双线性变换3 三参数计算4 写在最后 1 三参数陷波滤波器三参数型滤波器主要有以下一个参数： wn：滤波器带宽，单位rad/s=> * 2pi可转化为Hz； k1：陷波因子1； k2：陷波因子2； 可以得到二阶三参数的陷波滤波器传递函数为： 可以看到输入信号为X(s)，经过陷波滤波器的传递函数后，输出信号为Y(s)。2 双线性变换本文采用双线性变换，其本质是一种
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2024-01-25 20:54:49
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信号处理——梅尔滤波器（MFCC）一、概述在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients，简称MFCC）。梅尔倒谱系数是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数，Mel标度描述了人耳频率的非线性特性，它与频率的关系可用下式近似
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2023-10-23 11:26:11
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本文主要介绍了高斯滤波器的原理及其实现过程高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似，都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。其窗口模板的系数和均值滤波器不同，均值滤波器的模板系数都是相同的为1；而高斯滤波器的模板系数，则随着距离模板中心的增大而系数减小。所以，高斯滤波器相比于均值滤波器对图像个模糊程度较小。什么是高斯滤波器既然名称为高斯滤波器，那么其和高
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2024-01-22 12:41:35
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基本电路形式基本电路形式如下图所示：直流电源EMI滤波器的典型电路形式其中Cx1和Cx2为差模电容，典型的取值范围为0.047uF~0.47uF，需满足耐压值的要求。L1和L2为差模电感，对称取值，设其电感值为Ld。L3是共模电感，设其电感值为Lc，取值一般为1~10mH，对于差模信号，共模电感会有一个泄露电感Llkg。Cy1、Cy2为共模电容，对称取值，一般取值低于4000pF，典型值是1000
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2024-04-16 11:25:52
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原标题：电子滤波器的参数、分类及主要功能详细介绍滤波器是由电容、电感和电阻组成的滤波电路。滤波器可以对电源线中特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除，得到一个特定频率的电源信号，或消除一个特定频率后的电源信号。广义地讲，任何一种信息传输的通道(媒质)都可视为是一种滤波器。 滤波器参数电子滤波器的参数、分类及主要功能详细介绍中心频率(CenterFrequency)：滤波器通带的频率f0，一般
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2024-06-03 10:35:58
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一、摘要本次一共做了11个滤波器实验，包括： 1.限幅滤波器 2.中位值滤波器 3.递推中位值滤波器 4.算数平均值滤波器 5.递推算数平均数滤波器 6.中位值平均滤波器 7.限幅平均滤波器 8.一阶滞后滤波器 9.加权递推平均滤波器 10. 消抖滤波器 11.限幅消抖滤波器网上常见的有10个滤波器，第三个递推中位值滤波器由自己小改设计二、简单常规滤波器1.限幅滤波器1.1 操作方法根据经验判断两
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2023-09-02 11:31:52
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滤波器主要有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器三种，按照电路工作原理又可分为无源和有源滤波器两大类。低通滤波器电感阻止高频信号通过而允许低频信号通过，电容的特性却相反。信号能够通过电感的滤波器、或者通过电容连接到地的滤波器对于低频信号的衰减要比高频信号小，称为低通滤波器。低通滤波器原理很简单，它就是利用电容通高频阻低频、电感通低频阻高频的原理。对于需要截止的高频，利用电容吸收电感、阻碍的方法不使它
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2024-01-13 12:43:36
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文章目录1.高斯滤波器2.高斯函数讲解（1）高斯函数（2）参数详解（3）高斯函数具体实现过程（3）那这里的sigmaX，sigmaY，ksize是怎么实现卷积并且对图像进行滤波的呢？（1）为什么要使用sigmaX和sigmaY呢？（2）卷积核（权重矩阵）中的值具体计算3.代码实战（1）当sigma=0.0时，随着ksize的不同，平滑的效果（2）当设置sigma的值不为0的时候，随着sigma增
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2023-11-06 09:32:30
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上半年毕设的时候接触了卡尔曼滤波器，用matlab实现了该过程，尝试在一个课后作业中用三维度矩阵来存储变量的方式，结构似乎更好理解，记录一下分析的过程。可以查看中的卡尔曼滤波器部分，有一些更详细的解读。假如有一块电阻，你不知道它的阻值是多少，你想通过多次测量电压和电流值，从而用定义法求出来它的阻值大小，测量结果如下表所示：Current (A)Voltage (V)0.21.230.31.380.
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2024-02-28 14:51:13
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在使用Python进行信号处理过程中，利用 scipy.signal.filtfilt()可以快速帮助实现信号的滤波。1.函数的介绍(1).滤波函数scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype='odd', padlen=None, method='pad', irlen=None)输入参数：b: 滤波器的分子系数向量a: 滤波器的分母系数向量x:
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2023-08-13 13:40:03
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scipy.signal.ellip 椭圆滤波器scipy.signal.ellip(N, rp, rs, Wn, btype='low',analog=False, output='ba', fs=None)[source]Elliptic (Cauer) digital and analog filterdesign. Design an Nth-order digital or analog
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2023-08-07 16:41:29
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前言本节将要介绍OpenCV 提供的三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr 和 Laplacian。总的来说：Sobel，Scharr 其实就是求一阶或二阶导数。Scharr 是对 Sobel（使用小的卷积核求解求解梯度角度时）的优化。而Laplacian 是求二阶导数。一、Sobel算子其API如下：dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy
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2023-12-04 22:56:26
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基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理作用：去除干扰信号1. 低通滤波：去除高于某一阈值频率的信号；'lowpass'2. 高通滤波：去除低于某一频率的信号；'highpass'3. 带通滤波：类似低通高通的结合保留中间频率信号；'bandpass'4. 带阻滤波器：低通高通的结合只是过滤掉的是中间部分；'bandstop'一、滤波器构造函数:s
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2023-07-05 19:34:18
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scipy Matlab-style IIR 滤波器设计上(Butterworth\Chebyshev type I \Chebyshev type II )各种滤波接口滤波器接口含义butter(N, Wn[, btype, analog, output, fs])设计Butterworth模拟和数字滤波器buttord(wp, ws, gpass, gstop[, analog, fs])自动
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2024-05-17 04:19:46
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滤波器的种类和特性顾名思义，所谓滤波器，就是能够过滤波动信号的器具。在电子线路中，滤波器的作用是从具有各种不同频率成分的信号中，取出（即过滤出）具有特定频率成分的信号。滤波器一词的英文是“filter”。低通滤波器（LPF）允许频率低于XXMHz的所有正弦信号通过。高通滤波器（HPF）允许频率高于XXMHz的所有正弦信号通过。带通滤波器（BPF）允许XXMHz~XXMHz范围内的所有正弦信号通过。
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2023-06-20 15:21:17
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低通：低频通过 高通：高频通过 带通：一定频率范围通过 带阻：阻止一定频率范围的信号 带通滤波器工作原理： 一个理想的带通滤波器应该有一个完全平坦的通带，在通带内没有放大或者衰减，并且在通带之外所有频率都被完全衰减掉，另外，通带外的转换在极小的频率范围完成。实际上，
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2023-12-28 20:31:26
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目录method1:给定截止频率接口：method2:给定期望的频率和增益接口示例 method1:给定截止频率接口：scipy.signal.firwin(numtaps, cutoff, width=None, window=‘hamming’, pass_zero=True, scale=True, nyq=None, fs=None)[source]
FIR滤波器设计采用窗口法。
这
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2023-08-18 22:31:50
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粒子滤波器基本原理.ppt.ppt4 小结 粒子滤波器的优点：非线性，非高斯，混合系统，计算复杂度可调节，高维问题 两种典型的粒子滤波器算法：序列重要性采样算法(SIS),采样重要性重采样算法(SIR)。 粒子滤波器的问题： SIS存在退化现象； SIR样本枯竭现象； N的选择问题。 参考文献 [1] M. S. Arulampalam, S. Maskell, N. Gordon, T. Cla
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2023-09-10 18:16:24
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