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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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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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
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
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,
butter（）函数是求Butterworth数字滤波器的系数向量，在求出系数后对信号进行滤波时需要用scipy.signal.filtfilt()。 需要安装scipy包。函数butter()设计滤波器就是设计滤波器系数[B,A]。 [b,a]=butter(n,Wn)，根据阶数n和归一化截止频率Wn计算ButterWorth滤波器分子分母系数（b为分子系数的矢量形式，a为分母系数的矢量形式）。
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2023-08-04 19:08:16
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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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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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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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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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现在是时候把理论付诸实践，制作一些音频滤波器和均衡器了。你知道一个滤波器的系数决定了它的频率响应和其他特性。但你如何找到这些系数呢？有两种常用的方法来计算IIR滤波器的系数。直接Z面设计
模拟滤波器到数字滤波器的转换本章使用了以下滤波器的命名规则。LPF：低通滤波器
HPF：高通滤波器
BPF：带通滤波器
BSF：带阻滤波器
APF：全通滤波器
HSF：高架滤波器
LSF：低搁置滤波器
PEQ:
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2023-08-04 18:47:14
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本文提供许多的滤波方法，这些方法放在filters.rank子模块内。这些方法需要用户自己设定滤波器的形状和大小，因此需要导入morphology模块来设定。1、autolevel这个词在photoshop里面翻译成自动色阶，用局部直方图来对图片进行滤波分级。该滤波器局部地拉伸灰度像素值的直方图，以覆盖整个像素值范围。格式：skimage.filters.rank.autolevel(image,
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2023-11-21 16:20:38
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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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一、图像平滑处理简介图像平滑处理的基本概念非常直观，它使用滤波器模板确定的邻域内像素的平均/加权平均灰度值代替图像中每个像素的值。平滑线处理滤波器也称均值滤波器，所有系数都相等（非加权平均）的空间均值滤波器也称为盒状滤波器。 在《OpenCV-Python 图像平滑处理1：卷积函数filter2D详解及用于均值滤波的案例》介绍了使用filter2D实现图像平滑处理、在《OpenCV-
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2024-01-09 16:04:18
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基于双口RAM的串行FIR滤波器实现总结基于双口RAM的串行FIR滤波器实现总结一、概述二、滤波器参数说明三、总体设计方案总结四、HDL代码实现1、顶层代码实现2、双口RAM的IP调用总结3、系数ROM的IP调用4、乘法累加器的调用5、控制模块的代码实现五、仿真结果 基于双口RAM的串行FIR滤波器实现总结一、概述本文总结了基于双口RAM实现串行FIR滤波器的设计方案和HDL具体实现。FIR滤波
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2023-11-28 23:32:15
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第一阶段的方法是根据单位时间内的加速度绝对值差值来判断震颤程度，存在很多问题。因此设想采用更加高级的算法来加以改进。这部分的主要工作有： 1 学习数字信号处理的滤波算法，重点学习python下使用FIR滤波算法  
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2023-05-28 18:26:54
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Python：自适应滤波器概述及其实现方法一、自适应滤波器简介1.1 自适应滤波器原理、特点、分类及其作用1.2 自适应滤波器的数学表示方法[^2]二、不同类型自适应滤波器的代码实现[^3]2.1 时域自适应滤波器算法的实现2.1.1 LMS自适应滤波器算法的实现2.2.2 NLMS自适应滤波器算法的实现2.3.3 RLS自适应滤波器算法的实现2.2 频域自适应滤波器NLMS算法的实现 ?
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2023-10-31 20:54:04
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