第一章：绪论第二章：数字图像基础2.3.3 传感器阵列获取图像2.3.5 取样和量化 (8位的灰度级)2.4.2 数字图像表示 矩阵形式 m*nk比特灰度级图像图像的大小2.4.3 空间和灰度级分辨率空间分辨率 m*n2.4.5 放大和收缩图像放大
连续小波变换连续小波变换的定义小波 Wavelet
设\(f(t)\in L^{2}(R),\psi(t)\in L^{2}(R)\)为小波函数，\(f(t)\)为连续小波变换，定义为\(Wf(u,s)=\left \langle f,\psi_{u,s} \right \rangle=\int_{-\infty}^{+\infty}f(t)\frac{1}{\sqrt{s}}\psi * (\f
小波函数 小波函数小波函数：小波分析(wavelet analysis), 或小波变换、小波转换(wavelet transform)是指用有限长或快速衰减的、小波基（??为母小波）(mother wavelet)的震荡波形来表示信号。该波彠被 缩放和平移 以匹配输入的信号。 小波分析(wavelet analysis), 或小波变换、小波转换(wavelet transform)是指
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2024-01-22 08:26:29
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1.算法描述在信号处理中，维纳滤波是常用的降噪方法，它能够把实际信号从带有噪声的观测量中提取出来，无论是在语言信号还是图像信号中，维纳滤波都有重要的应用。维纳滤波是一种线性最小均方误差（LMMSE)估计,线性指的是这种估计形式是线性的，最小方差则是我们后面构造滤波器的优化准则，也就是说实际信号与估计量的差 y−y^ 要有最小的方差。而维纳滤波就是要构造一种滤波器，使得观测信号通过滤波器后能够得到的
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2023-12-18 13:15:12
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# Python脉冲函数
## 简介
在信号处理、图像处理和数字通信等领域，脉冲函数是一种常见的数学函数，用于表示一段时间内的突发性事件。Python是一种功能强大的编程语言，通过使用适当的库和函数，我们可以轻松地实现脉冲函数，并对其进行处理和分析。
本文将介绍什么是脉冲函数以及如何使用Python生成和分析脉冲函数。首先，我们将了解脉冲函数的定义和特性，然后我们将使用Python的NumPy
原创
2023-07-27 08:18:41
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通常图中会有很多脉冲，脉冲会以特定的规律在各条端口线上出现。除时间外，一般要注意上升沿、下降沿、高电平、低电平。一般都会有时钟或同步信号，其它信号都是根据这个来工作的。 这里用IIC总线的一个图进行简单的说明。
图中有3个时序脉冲，从上到下分别为SCL（串行时钟线），SDA IN（串行数据输入线），SDA OUT（串行数据输出线） 图中SCL开
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2023-06-14 13:39:29
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## Python双边滤波函数的实现
### 1. 简介
在开始教授如何实现Python双边滤波函数之前，我们首先需要了解什么是双边滤波。双边滤波是一种常用的图像处理技术，用于平滑图像的同时保留边缘信息。它通过考虑像素点的空间距离和灰度差异来调整滤波权重，从而达到降噪的效果。
### 2. 双边滤波的流程
下面是实现Python双边滤波函数的流程图：
```mermaid
flowchart
原创
2023-08-28 03:14:08
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# Python均值滤波函数
## 简介
均值滤波是一种常见的图像处理方法，它用于平滑图像中的噪声，以减少图像中的细节和纹理。均值滤波的思想是用像素周围邻域像素的平均值来替代当前像素的值。这种方法适用于高斯或椒盐噪声等噪声类型。
在Python中，我们可以使用NumPy和OpenCV库来实现均值滤波函数。下面我们将介绍如何使用这些库来实现和应用均值滤波。
## NumPy库
NumPy是
原创
2023-12-24 06:59:06
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## Python小波函数量化实现
### 概述
本文将介绍如何使用Python实现小波函数的量化。小波函数是一种数学函数，常用于信号处理和数据压缩领域。通过对小波函数进行量化，可以实现对信号的分析和处理。在本文中，我们将使用Python编程语言来实现这一过程。
### 流程
下面是实现Python小波函数量化的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 |
原创
2023-09-18 17:48:17
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1、三角信号三角信号在MATLAB中用tripuls函数表示。``` ft = tripuls(t,width,skew)```产生幅度为1，宽度为width，且以0为中心左右各展开width/2大小，斜度为skew的三角波。width默认值为1，skew的取值范围为[-1,1]。在Python中用一个分段函数来表示三角信号。Python代码如下："""
三角信号
"""
impor
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2023-05-18 14:07:01
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单位脉冲 函数（读作delta函数）：delta函数也叫脉冲函数，如下图所示，他是一个脉冲序列，他只在0点处等于1，其他地方都为0。（有些地方也叫单位脉冲函数） 他可以把任意一个N点的离散信号分解为N个子信号的和，每个子信号都是一个N点的脉
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2023-10-20 18:04:52
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低通滤波器一、理想低通滤波器（ILPF）1.1 理想低通滤波器介绍1.2 理想低通滤波器的Matlab实现1.3 理想低通滤波器的实现结果二、布特沃斯低通滤波器（BLPF）2.1 布特沃斯低通滤波器介绍2.2 布特沃斯低通滤波器的Matlab实现2.3 布特沃斯低通滤波器的实现结果三、高斯低通滤波器（GLPF）3.1 高斯低通滤波器介绍3.2 高斯低通滤波器的Matlab实现3.3 高斯低通滤波器
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2024-04-23 16:57:29
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# 如何使用Python绘制脉冲函数
在学习如何用Python绘制脉冲函数之前，首先需要了解脉冲函数的定义。脉冲函数常用于信号处理和控制系统，它是一个在某一短时间内突变的函数，常见的有单位脉冲和矩形脉冲。
本篇文章将向你展示如何使用Python和Matplotlib库绘制简单的脉冲函数。整个过程可以分为几个步骤如下：
| 步骤 | 描述
目录前言一. 生成方波以及仿真不同的周期二. 方波的频谱与谱线三. 方波脉冲宽度（脉宽）的仿真总结前言信号处理可以把信号中蕴含的信息变得显然，其中的转变就包括映射（mapping)和变换（transform)。常见的就包括时域和频域的转变，时域表示信号随时间变化的函数，时间维度表征信号；频域通常蕴含傅里叶变换，频率维度表征信号。进行时频分析的前提要求：适用于信号组成分量的频率不随时间变化的平稳信号
如何实现 Python 单位脉冲函数
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何在 Python 中实现单位脉冲函数。单位脉冲函数是一种在时间轴上以 0 为起点，持续时间很短的信号。它在时间 t = 0 处取值为 1，其他时间处取值为 0。实现单位脉冲函数可以帮助你更好地理解信号处理和数字信号处理相关的概念。
### 整体流程
下面是实现 Python 单位脉冲函数的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-27 03:54:23
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关于模糊函数大四开始接触《雷达原理》书籍，时隔半年多再次翻开这本书，对于典型波形的模糊函数的求导计算方法一直不太熟练，由于后续毕设等工作一直没有深究，由于需要继续深入研究雷达系统的建模，其要求对雷达体制的波形有深入的了解，借此机会顺便记录一下学习记录。1.线性调频脉冲的定义这里我们采用的《雷达系统分析与设计》书籍中关于线性调频脉冲的波形数学定义：为了方便后面信号模糊函数的推导可以写出式(1)的复包
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2023-10-23 14:41:46
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函数定义和使用: def 函数名(形参列表): 函数体 [return [返回值]] 查看Python中所有的关键字(33个)>>> import keyword>>> keyword.kw
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2024-08-19 14:25:01
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# Python中的带通滤波函数
在信号处理领域，滤波器是一个重要的工具。带通滤波器是一种滤波器，其允许特定频率范围内的信号通过，而抑制其他频率的信号。本文将介绍如何在Python中实现带通滤波，并通过代码示例和可视化手段使其易于理解。
## 什么是带通滤波
带通滤波的基本功能是“通”行特定的频率，并阻止低频和高频信号。这个过程通常用于去除信号中的噪声，以提取有用信息。带通滤波广泛应用于各种
原创
2024-09-27 05:17:23
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# Python中的滤波函数
## 前言
滤波是信号处理中常用的技术，用于去除信号中的噪声或者突发干扰。在Python中，我们可以使用一些库来实现滤波功能，比如`numpy`和`scipy`。
本文将以一种简单的低通滤波器为例，向刚入行的小白介绍如何在Python中实现滤波函数。下面是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入相关库 |
| 2 |
原创
2023-09-29 04:21:54
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# 在Python中实现高斯滤波
高斯滤波是一种常用的图像处理技术，广泛应用于图像模糊、噪声去除等场景。对于刚入行的小白程序员而言，它的实现过程可能看起来复杂，但通过分步教学，我们可以轻松掌握。在本文中，我们将详细介绍高斯滤波的实现过程，包括代码示例和相应的解释。
## 工作流程
我们将整个高斯滤波的实现过程分为如下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 04:20:45
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