椭圆滤波器 设计一个带通椭圆数字滤波器 , 通带为 100 ～200 H z,过渡带均为 50 H z,通带波纹小于 3 db ,阻带衰减为 30 db ,采样频率 f s =1 000 H z 。fs = 1000;
Rp = 3;Rs = 30;
Wp = 2*[100 200]/fs; % 0-1之间
Ws = 2*[80 220]/fs; % 0-1之间
[n,Wn] = ellipor
原始信号由5Hz，50Hz，110Hz三种频率的正弦信号构成，并含有直流分量。原始信号为：y=sin(5*2*pi*x)+sin(50*2*pi*x)+sin(110*2*pi*x)+0.5;图 1 原始信号 使用通带为[10,100]Hz的切比雪夫滤波器，滤波后的信号时域曲线为：图 2 滤波信号对原始信号和滤波信号作傅里叶变换，观察频谱的变化（左图为原始信号
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2024-01-10 14:21:04
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下图是低通巴特沃斯滤波器、Ⅰ型切比雪夫滤波器、贝塞尔滤波器的幅频特性在同一坐标系里的比较。图中能明显看出切比雪夫滤波器通带内的波动、巴特沃斯滤波器的平坦，但这是幅频特性，看不出贝塞尔滤波器的最大优点---恒定群延迟(即线性相位响应)。下图是巴特沃斯滤波器、Ⅰ型切比雪夫滤波器、Ⅱ型切比雪夫滤波器和椭圆滤波器分别构成低通滤波器时的幅频特性比较。滤波器有多种分类方法，本文说的以三个人的名字命名的三种滤波
本文章仅代表个人观点，如有错误缺漏，欢迎指正。广义切比雪夫滤波器原型是现在广泛使用的滤波器函数，因其把有切比雪夫滤波器无限元处的传输零点移到有限远处(可以是近带外)，使近带外的抑制特性更好。1.广义切比雪夫滤波器原型由广义切比雪夫原型得到传递函数的分子分母多形式,,是综合滤波器以及得到耦合函数的基础。由可求得的零点，由可求得的零点. &n
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2024-06-27 11:01:52
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什么是FIR？什么是IIR？需要大家自己回顾复习！温故而知新！！！本课程侧重仿真，因此同学们一定要能够读懂仿真程序中出现的错误提示，虽然是英文的，但不要成为自己不去读的理由。重点知识：能否用卷积函数来代替呢？怎么等效使用？未完，待续！
目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础从FIR数字滤波器的系统函数可以看出，极点都是在Z平面的原点，而零点的分布是任意的。不同的分布对应不同的频率响应，最优设计实际上就是调节这些零点的分布，使得实际滤波器的频率响应和理想滤波器的频率响应之间的最大绝对误差最小。 切比雪夫逼近法正是利用这种思想进行FIR数字滤波器设计的，对H作最佳逼近，因而获得了较好的通带和阻带性能，并能准确地制定
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2024-01-22 13:48:29
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切比雪夫Ⅰ型滤波器特点： 1、幅度特性是在一个频带内（通带或阻带）范围内具有等波纹特性； 2、Ⅰ型在通带范围内是等波纹的，在阻带范围内是单调的。测试代码：% Cheby1Filter.m
% 切比雪夫Ⅰ型滤波器的设计
%
clear;
close all;
clc;
fs = 1000; %Hz 采样频率
Ts = 1/fs;
N = 10
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2024-06-08 19:59:09
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window)，可以指定窗函数向量window。如果缺省window参数，则fir1默认为哈明窗。其中可选的窗函数有Rectangular Barlrtt Hamming Hann Blackman窗，其相应的都有实现函数。MATLAB信号处理工具箱函数buttp buttor butter是巴特沃斯滤波器设计函数，其有5种调用格式，本课程设计中用到的是[N,wc]=butter(N,wc,Rp,
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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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.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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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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2023-08-24 18:07:30
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2.4 Python图像的空域增强处理-空域滤波 文章目录2.4 Python图像的空域增强处理-空域滤波1 算法原理2 代码3 效果 1 算法原理空域滤波（线性平滑滤波器、线性锐化滤波器、非线性平滑滤波器、非线性锐化滤波器）（1）算法原理空域滤波和空域滤波器的定义使用空域模板进行的图像处理,被称为空域滤波。模板本身被称为空域滤波器。1)线性平滑滤波器包含在滤波器邻域内像素的平均值,也称为均值滤波
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2024-03-05 11:12:02
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## Python滤波器函数实现的步骤
### 概述
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python编写一个滤波器函数。滤波器函数可以对输入的数据进行处理，去除或减弱其中的噪音，从而得到更加平滑或良好的数据。我们将依次介绍滤波器函数的实现步骤，并提供相应的代码和注释来帮助你理解每一步的操作。
### 步骤
| 步骤 | 说明
原创
2023-09-05 09:07:15
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最近用到Gabor滤波器，先了解一下基本概念，然后配合python自带的函数解读一下代码的含义。 一、Gabor滤波器Gabor滤波器，最主要使用优势体现在对物体纹理特征的提取上。二维Gabor基函数能够很好地描述哺乳动物初级视觉系统中一对简单视觉神经元的感受野特性。随着小波变换和神经生理学的发展，Gabor变换逐渐演变成二维Gabor小波的形式。Gabor滤波器对于图像的亮度和对比度变化以及人脸
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2023-08-21 18:16:50
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Matlab基础——切比雪夫I型滤波器（一）cheb1ord 、 chey1 and freqz 切比雪夫Ⅰ型滤波器在通带或阻带上频率响应幅度等波纹波动的滤波器。滤波器通常工作在时域上。 切比雪夫滤波器和理想滤波器的频率响应曲线之间的误差最小，但是在通频带内存在幅度波动。 文章目录Matlab基础——切比雪夫I型滤波器（一）语法cheb1ordcheby1freqz滤波器类型阻带和通带规范例子引用
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2023-12-20 09:55:30
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# Python 滤波器函数的科普
在信号处理和数据分析中，滤波器扮演着极其重要的角色。滤波器能够帮助我们去除噪声，提取有用信号，让数据更加清晰。在 Python 中，有多种库可以帮助我们实现不同类型的滤波器。本文将介绍一些常见的滤波器函数，并提供代码示例。
## 什么是滤波器
滤波器主要用于信号处理，它通过强调某些频率成分以及削弱其他频率成分来处理信号。滤波器可以是低通、高通、带通或带阻的
1、高斯滤波简介： 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 2、高斯滤波定义： 高斯滤波(Gauss
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2023-11-17 22:48:24
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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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高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。 （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说，一幅图像的边缘方向是事先
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2023-10-29 07:52:31
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