在Matlab中使用汉明窗设计低通滤波器可以通过fir1函数实现。汉明窗通常用于设计滤波器，可以提供更突出的频率特性。
生成 N X = 1024 个由正弦曲线和组成的信号样本。正弦波的归一化频率为 2π/5 rad/sample 和 4π/5 rad/sample。较高频率的正弦波幅度是另一个正弦波的幅度的 10 倍。
上一节主要介绍了关于语音听觉的相关内容，从本节开始，我们将展开一系列关于语音时域信号分析、频域信号、线性预测分析、倒谱特征等相关内容。
数字信号处理中通常是取其有限的时间片段进行分析，而不是对无限长的信号进行测量和运算。具体做法是从信号中截取一个时间片段，然后对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。信号的截断产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，从原理上讲这两种误差都是不能消除的。在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应，可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称为窗。
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。 提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数，随机数生成，傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara
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假设现在存入pv元钱（正），之后就不存了，年利率为rate，n年之后余额是pv * (1 + rate) ** n。
理查德·韦斯利·汉明（1915年2月11日-1998年1月7日，83岁）是美国数学家，他的工作对计算机工程和电信有许多影响。他的贡献包括汉明代码(利用汉明矩阵）、汉明窗口、汉明数、球体填充（或汉明界）和汉明距离。
NumPy 具有许多从其前身 Numeric 继承的模块。 其中一些包具有 SciPy 对应版本，可能具有更完整的功能。 我们将在下一章中讨论 SciPy。
本章适用于希望使用 NumPy 和 Pygame 快速轻松创建游戏的开发人员。 基本的游戏开发经验会有所帮助，但这不是必需的。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第36章 FIR滤波器的Matlab设计(含低通，高通，
一、实验目的 1． 熟悉线性相位 FIR 数字滤波器特性。 2． 了解各种窗函数对滤波特性的影响。 3． 掌握用窗函数法设计 FIR 数字滤波器的原理、方法及计算机编程。
其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。
该算法利用扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）实现传感器混合本地化。
这里该包的安装我直接附上我们师姐写过的一篇文章，里边的介绍很详细： 戳这里！！！跳转到文章链接地址
有一段时间没有看tracking了，前面一个月老师没有找，我也没有看文章，主要去看c++和cs231n去了。上周一老师找了我一次，于是赶紧把tracking又拾起来，把老师给的视频在前面的代码上跑了下，这周又看了篇新论文。 最开始的应该是MOOSE，作者没有给源码，所以论文理解得并不是很透彻，CSK以及KCF/DCF都是仔细研究了源码的，自认为还算比较了解了，接下来的CN,其实了解了KCF/DCF就很简单了，无非是另一种多特征的融合，融合方式都差不多。 昨天开始看DSST，只看了前面的部分，后边的实验没有怎么看，又去看了下matlab的源码，代码结构很清晰，因为框架还是CSK得大框架，结合作者的注释很快就看完了，做个整理。 MOOSE paper 是跟踪领域相关滤波的第一篇文章，开创性意义。 CSK paper 利用循环矩阵解决了训练量的问题，不用在进行随机仿射来得到样本。这个是单通道的， 作者只使用了灰度信息。 KCF/DCF paper 和CSK是同一个作者，和CSK的改进很小，主要贡献和CSK相比在于提供了一种把多通道特征融合进相关滤波框架的方法。 CN paper 和KCF/DCF是同一时期的，不同的是用了颜色通道，论文里作者比较了各种颜色空间的表现。 DSST paper DSST解决了另外一个关键问题，那就是尺度更新。 这5篇文章是相关滤波的基础，今天这里主要写一下DSST的论文思路。
最近着手把CSK移植到DSP中，先看一些DSP中图像处理的一些例子，第一件事当然就是怎么把图像数据倒入CCS工程中了，去年倒是用过一点CCS，再拿起来已经忘得差不多了，这篇文章主要记录一些学习的过程：
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
作者：夏 敏 编辑：李文臣 PART 01 gabor介绍 gabor特征 首先我们介绍下Gabor 特征，它是一种可以用来描述图像纹理信息的特征，Gabor 滤波器的频率和方向与人类的视觉系统类似，特别适合于纹理表示与判别。它主要依靠 Gabor 核在频率域上对信号进行加窗，从而能描述信号的局部频率信息。 而Gabor 核靠傅里叶变换，我们才能将信号转换到频率域，才能让Gabor核在频率域去加窗。而在原本的空间域中，一个 Gabor 核实际上就是一个高斯核与正弦波调制的结果，可以看做是高斯核应用在了正弦
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用，这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作和直
1、卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波)过程。
卡阿尔曼滤波器为每个结果状态找到最佳的平均因子。另外，以某种方式保存过去的状态。它针对每个时间范围对变量执行联合概率分布。该算法对每个步骤使用新的均值和新方差，以便计算结果的不确定性，并尝试为测量更新（传感/预测）和运动更新（运动）的每个时间范围提供准确的测量。该算法还使用其他误差和统计噪声来表示初始的不确定性。
今天给大侠带来FIR数字滤波器设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第三篇，FIR数字滤波器设计，包括窗函数法设计FIR滤波器、频率采样法设计FIR滤波器以及基于firls函数和remez函数的最优化方法设计FIR滤波器。话不多说，上货。
2018年3月14日霍金去世，朋友圈都点起蜡烛，不管是否看过他的《时间简史》，是的，又一位举世闻名的物理学家去世了，感觉人类的聪明程度一下锐减。 在你哀悼的时候，是否还记得，另外那些曾经璀璨在报纸或者
今天给大侠带来基于FPGA的扩频系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，中篇。话不多说，上货。
无线通信的历史始于中国、希腊和罗马文化早期观察到的了解或磁性和电性，以及17世纪和18世纪进行的实验。以下是无线通信发展中的一些选定事件（材料摘自《无线历史》、《塔潘·萨卡尔》等，《威利》，2006 年）。
编译 | AI科技大本营 参与 | 刘 畅 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学习技术。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。理论上，属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征，而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。聚类属于无监督学习中的一种方法，也是一种在许多领域中用于统计数据分析的常用技术。 在数据科学中，我们可以使用聚类分析，来获得一些有价值的信息。其手段是在应用聚类算法时，查看数据点会落入哪些类。现在，我
NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库。对每一个数据科学或机器学习 Python 包而言，这都是一个非常重要的库，SciPy（Scientific Python）、Mat-plotlib（plotting library）、Scikit-learn 等都在一定程度上依赖 NumPy。
选自TowardsDataScience 作者：Ehi Aigiomawu 机器之心编译 参与：李诗萌、路 本文介绍了一些 NumPy 基础知识，适合数据科学初学者学习掌握。 NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库。对每一个数据科学或机器学习 Python 包而言，这都是一个非常重要的库，SciPy（Scientific Python）、Mat-plotlib（plotting library）、Scikit-learn 等都在一定程度上依赖 NumPy。 对数组
1. 参数估计，根据经验假设数据符合某种特定的分布，然后通过抽样的样本来估计总体对应的参数，比如假设高斯分布，通过样本来估计对应的均值和方差
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
章文嵩、利启诚、方汉、谢华刚、苏哲、魏永明，他们的黄金时代。 作者 | 林觉民 张进 编辑 | 王亚峰 人活着，总要有一些可以固执坚守的信仰。 1 从爱好者到贡献者 不疯魔不成佛 1995年的一天，长沙电信局局长正在听取一个汇报，这是一个关于长沙信息港建设的项目，汇报者是一个身材瘦削、娃娃脸的男生，看起来可能才刚过20岁。 这位局长脸色一变，直接问了句：“你们公司没人了吗，怎么派一个小孩来汇报？” 这里不能怪局长看不起小孩子，实在是那个项目太大了，预算的经费在2700万元左右，如果按照实际购买力计算，可能相
在现代数据科学和机器学习领域，随机性是解决许多问题的关键。而NumPy作为Python中一流的科学计算库，其强大的随机函数模块为我们提供了丰富的工具，用以模拟实验、生成数据或执行随机抽样。本文将深入探讨NumPy中常用的随机函数，为你揭示其背后的原理以及如何在数据科学项目中充分利用这些功能。无论你是新手还是经验丰富的开发者，本文都将帮助你更好地理解和应用NumPy的随机函数，为你的项目注入新的活力。
这里主要是对窗函数的简单应用做些介绍，是在已知滤波器阶数的情况下，设计滤波器。多数情况下，在不能直接知道滤波器阶数的时候，可参考“http://www.cnblogs.com/sunev/archive/2011/11/23/2260579.html”。
图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
Unscented Kalman Filter是解决非线性卡尔曼滤波的另一种思路，它利用Unscented Transform来解决概率分布非线性变换的问题。UnScented Kalman Filter不需要像Extended Kalman Filter一样计算Jacobin矩阵，在计算量大致相当的情况下，能够获得更加精确非线性处理效果。
下面的这个例子中选择了一个ksize=3×3的滑动窗口（或称滤波器模板、kernel），如黄色部分所示。用这个ksize=3×3的窗口作用于原始图像上的每一个像素，如下图的绿色部分所示，被这个窗口覆盖的9个像素点都参与计算，这样在该像素点上就会得到一个新的像素值，当窗口沿着图像逐个像素进行计算，就会得到一幅新的图像。
二维列表是将其他列表当做列表的元素放在一个列表当中，也就是列表的嵌套。在Python中数组存在于第三方库中，因此在不安装第三方插件的前提下想要在Python中使用数组方法，就要采用二维列表这个方法。
在图像处理中，选定X方向上长度为3的窗口，令δ=1，中心坐标为1，由上述公式，其卷积核(Xa,X,Xb)可以如下计算：
译者注：这恐怕是全网有关卡尔曼滤波最简单易懂的解释，如果你认真的读完本文，你将对卡尔曼滤波有一个更加清晰的认识，并且可以手推卡尔曼滤波。原文作者使用了漂亮的图片和颜色来阐明它的原理（读起来并不会因公式多而感到枯燥），所以请勇敢地读下去！
与一维信号一样，图像也可以用各种低通滤波器（LPF）、高通滤波器（HPF）等进行过滤。LPF有助于去除噪音、模糊图像等。HPF滤波器有助于寻找图像的边缘。
BCI（脑机接口）作为一个人脑与计算机之间的交流系统。它允许其用户控制外部设备独立于周围神经和肌肉大脑活动。BCI系统允许主体发送通过使用大脑信号向外部设备发出命令。脑机接口渠道可以被认为是唯一的途径受运动障碍影响的人可以交流他们的想法。对帮助患者非常有帮助运动功能受损，例如完全瘫痪肌萎缩侧索硬化症患者。目的BCI是将大脑活动解释为数字形式充当计算机的命令。一项关键挑战目前的BCI研究是如何提取随机特征随时间变化的脑电信号并将信号分类为尽可能准确。这种方法的成功取决于处理大脑的方法的选择每个阶段的信号。
在日常的计算化学研究中，我们经常需要将计算得到的分子或者固体/晶体体系简谐振动通过动画的方式直观地呈现在屏幕上，从而可以清楚地知道在某个特定的振动模式下是哪些原子在运动。一方面，这种振动的可视化可以在实验测量得到了振动光谱（红外、拉曼）的情况下帮助我们借助理论计算对振动谱图进行指认；另一方面，在反应机理研究的过渡态计算中，通过对虚频振动的观察，我们可以很快知道计算得到的过渡态结构是否能把反应物、产物的结构串起来。 以最常用的量化计算程序高斯为例，与之配套使用的GaussView软件可以很轻松地对振动分析 (freq) 计算结果进行可视化。类似地，Q-Chem也有一个配套的IQmol程序（免费、开源）可以呈现Q-Chem的振动分析结果。此外，一些第三方的程序如Avogadro、MOLDEN等也可以对高斯程序的振动分析结果进行可视化。计算化学公社的社长sob老师曾经写过一个可以将ORCA的振动分析结果转换为高斯输出格式的工具(http://sobereva.com/498)以及一个可以在VMD程序中显示振动模式静态矢量的工具(http://sobereva.com/567)。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter()
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