滤波器是射频系统中不可少的关键部件之一，主要是用来作频率选择----让需要的频率信号通过而反射不需要的干扰频率信号。滤波器常应用在接收机中的射频、中频以及基带部分。虽然对这数字技术的发展，采用数字滤波器有取代基带部分甚至中频部分的模拟滤波器，但射频部分的滤波器任然不能代替。因此，滤波器是射频系统中不可少的关键性部件之一。滤波器的分类有很多种方法。一、按频率选择的特性可以分为：低通、高通、带通、带阻
目录3.1深度滤波简介3.2 深度滤波分步骤详细介绍3.2.1 计算极线3.2.2 计算仿射矩阵3.2.3 搜索匹配3.2.4三角测量恢复深度以及匹配不确定性的计算3.2.5 深度融合3.2.6 平滑去噪基本情况题目：REMODE: Probabilistic, Monocular Dense Reconstruction in Real Time3.1深度滤波简介SVO在建图部分采用的是深度滤波
上一篇文章中，我们介绍了单目SLAM中的三角化恢复三维点深度的原理，本篇文章我们来聊一聊三角化深度值的误差分析。目录：(1)三角化所带来的误差的提出(2)三角化中误差的来源分析(3)如何减小三角化所带来的误差(4)三角化所遇到的奇异情况 (1)三角化所带来的误差的提出上一篇文章中，我们提到了两帧图像中的特征点坐标三角化得到空间点的三维信息。今天，我们来分析一下三角化得到的三维信息中深度的
【深度学习】 过滤器，卷积核，深度 概念辨析1.过滤器VS卷积核先说一个结论，国外教材基本上把滤波器等价于卷积核，国内教材通常区分两者的概念。我更倾向于区分概念，也就是把滤波器理解成是卷积核的集合，卷积核是一个二维结构，他只有长度宽度，而滤波器是三维概念，它不仅有长度宽度，还有深度这一维度。那么何为深度呢： fc1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=1
前言空间定位是VR\AR中的一项关键技术，计算机创建出来的虚拟图像必须要依赖空间定位技术才能与现实（Reality）联结在一起，所以它直接决定了用户体验的好坏。高精度的空间定位可以让VR用户体验到完全的沉浸感，AR中的虚拟物体更加逼真；而如果空间定位的精度比较差的话，则VR用户会头晕想吐，AR中的虚拟物体会漂移。 空间定位技术又可以分为两类，outside-in和inside-out。outsid
文章目录lsd-slam深度滤波器一、背景二、算法大纲2.1 立体深度计算2.1.1 参考帧的选取2.1.2 极点匹配2.1.3 不确定性评估2.1.4 深度观测融合2.1.5 深度传播总结2.2 深度传播2.3 深度地图正则化三、稠密跟踪四、参考链接 lsd-slam深度滤波器论文： 《Semi-Dense Visual Odometry for a Monocular Camera》 深度滤
CNN 的第一步是把图片分成小块。我们通过选取一个给定宽度和高度的滤波器来实现这一步。滤波器会照在图片的小块 patch （图像区块）上。这些 patch 的大小与滤波器一样大。 如之前视频所示，CNN用滤波器来把图片分割成更小的 patch，patch 的大小跟滤波器大小相同。 我们可以在水平方向，或者竖直方向滑动滤波器对图片的不同部分进行聚焦。滤波器滑动的间隔被称作&nbs
滤波算法——均值滤波，中值滤波，一阶(αβ)滤波，卡尔曼滤波因工作涉及到数据滤波(滤噪)处理，汇总了一些网上简单的滤波算法，方便日后查看。滤波算法包括：均值滤波，中值滤波，一阶(αβ)滤波，卡尔曼滤波。本文主要是处理线性数据y=ax+b，对于非线性数据，简单的滤波算法效果有限。滤波算法都有自己的局限，针对不同问题需要选择合适的方法。以下使用python实现简单demo，主要是方便画图。为了方便，本
参考：小梅哥的《FPGA系统设计与验证实战指南》一、算法介绍均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素
摘要在完成上面两个教程后，这个教程会一步步的教你建立一个预测模型和测量更新模型皆非线性的滤波器。仿真条件和第二个例子中相同。连续写3个果然有点累，waaaaaagh不动了。 再额外花15分钟建立你的粒子滤波器准备.cpp文件非线性预测模型提示非线性测量更新模型非连续初始分布构造滤波器结论 准备.cpp文件在文件夹BFL/examples/nonlinear_particle/中将会找到源文件tes
消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。而对滤波处理的要求也有两条:一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;二
叠加在有用数据上的随机噪声在很多情况下可以近似地认为是白噪声。白噪声具有一个很重要的统计特性，即它的统计平均值为零。因此可以求平均值的办法来消除随机误差，这就是所谓平滑滤波。平滑滤波有以下几种： #####1. 算术平均滤波法 算术平均滤波法适用于对一般的具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是信号本身在某一数值范围附近上下波动，如测量流量、液位时经常遇到这种情况。 算术平均滤波是要按输入的N
图像的平滑是一种是用的而数字图像处理技术，主要目的是为了减少图像中的噪声，一般情况下，在空间域内可以用领域平均来减少噪声；在频率域，由于噪声频谱通常在高频段，因此可以采用各种形式的低通滤波的方法俩较少噪声。下面介绍空间域的滤波。
一、图像的平滑
1、smooth_image(Image : ImageSmooth : Filter, Alpha : )  
近来一直做有关放大器的题目，因而无法避免要做滤波器，下面是有关滤波器的方面的思考。请大家批评指正。由于我偏重模拟电路，因而主要讨论模拟滤波器，因而侧重这一方面。至于数字滤波器，暂且放一放。模拟滤波器一般分为两大类：有源滤波器和无源滤波器。 有源滤波器的功耗相对而言会小很多，而且在通带内不会有衰减，而通过设定滤波器的Q值，可以
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
滤波器不知道怎么选？快来这里看看作者：卧龙会 馒头滤波器，想必做电子的同行对这个器件再熟悉不过了，这是一个非常常见的，而且使用相当频繁的元件。特别是涉及射频领域更是如此，可以毫不夸张的说，做射频电路就是学会使用各种滤波器的电路。因为芯片的功能指标都已经固定，也只是在各个环节如何搭配好滤波器需要我们的着重考虑了。也正是因为滤波器使用太过于频繁，所以它的种类之多，工艺之广，常常让工程人员都不知道该怎么
SP0504BAHTG推出了单阶三相电源滤波器系列产品FMAC NEO。新系列电源滤波器外形非常微小，具有很高的性能，是当今更便携的工业机器的理想之选，旨在减少厂房占地面积。更大温度范围可扩展这些电源滤波器在许多关键应用中的使用性能. 特别是，三相控制柜的空间有限.SP0504BAHTG透过比旧款产品小很多的全新电源滤波器设计解决了这一问题。几乎是立方体的新设计使柜内空间得到最佳利用。设计有
滤波器可分为两种，IIR（无限冲激响应）滤波器和FIR（有限冲激响应）滤波器。FIR和IIR滤波器的不同： 1、FIR滤波器的冲激响应在有限时间内衰减为0，输出仅取决于当前和过去的输入信号值，在Z域上其极点位置只能是原点，而IIR滤波器的冲激响应会无限持续，输出不仅取决于当前和过去的输入信号，还和过去的输出有关，IIR的极点可以处于单位圆内任何地方。2、设计同样参数的滤波器，FIR要比IIR需要更
[知识交流]当信号和干扰信号同时存在时，不会发生叠加吗？要如何滤掉干扰信号？文章发表于：2007-10-21 18:16这是对滤波的理解有误，滤波不是指滤掉干扰信号的幅值，而是滤掉它的频率。有用信号和干扰信号的频率不同，如果干扰信号的频率高，则用一个低通滤波器滤掉干扰信号，如果信号频率高，则用一个高通滤波器滤掉干扰信号。 MATLAB: y(m)=-...
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2021-09-29 10:35:27
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[知识交流]当信号和干扰信号同时存在时，不会发生叠加吗？要如何滤掉干扰信号？ 文章发表于：2007-10-21 18:16 这是对滤波的理解有误，滤波不是指滤掉干扰信号的幅值，而是滤掉它的频率。有用信号和干扰信号的频率不同，如果干扰信号的频率高，则用...
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2011-07-08 23:07:00
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