我身边有些朋友说现在在学校学习什么拉氏变换，Z变换，傅立叶变换没有用，传递函数没有用，差分方程没有用，只是纸上谈兵，我这里先就传递函数和拉氏变换和差分方程介绍几点不自量力的看法，我们学习拉氏变换主要是为了从脱离时域，因为时域分析有它的难度指数，我们从时域映射到S域，目的只有一个，那就是简化计算，正如我们在时域要计算卷积过来，卷积过去，我们把它映射到S域过后，就是乘积过来积乘过去，相对来说，乘积要比卷积的积分要温柔的多，然后我们在S域里面得到结论过后，再将其反映射回到时域，然后自然地在时域使用其所得的结论了。
MATLAB程序如下： wn=’db2′; [Ld,Hd,Lr,Hr] = wfilters(wn); k=0:3; subplot(221);stem(k,Ld);
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说振铃效应（ringing artifacts）「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种用于状态估计和信号处理的全局最优滤波器。它基于状态空间模型，通过将观测数据和模型进行融合，实现对未知变量和噪声的估计。在Matlab中，我们可以使用内置的kalman滤波函数来实现Kalman滤波算法。 本文将介绍如何在Matlab中使用Kalman滤波器对数据进行滤波和估计。
前面介绍的滤波函数使用的滤波器都是固定形式的滤波器，有时我们需要根据实际需求调整滤波模板，例如在滤波计算过程中滤波器中心位置的像素值不参与计算，滤波器中参与计算的像素值不是一个矩形区域等。OpenCV 4无法根据每种需求单独编写滤波函数，因此OpenCV 4提供了根据自定义滤波器实现图像滤波的函数，就是我们本章最开始介绍的卷积函数filter2D()，不过根据函数的名称，这里称呼为滤波函数更为准确一些，输入的卷积模板也应该称为滤波器或者滤波模板。该函数的使用方式我们在一开始已经介绍，只需要根据需求定义一个卷积模板或者滤波器，便可以实现自定义滤波。
上述代码将会生成一个3×3大小的矩形结构元素。 使用该结构元素实现最大值或者最小值滤波的代码如下：
OpenCV中导向滤波介绍与应用 导向滤波介绍 导向滤波是使用导向图像作为滤波内容图像，在导向图像上实现局部线性函数表达，实现各种不同的线性变换，输出变形之后的导向滤波图像。根据需要，导向图像可以跟输
在数字图像处理常见的变换核及其用途中，已经说明了线性滤波。线性滤波是算术运算，有固定的模板，即：变换核。
初学OpenCV的开发者很容易被OpenCV中各种滤波方法所困扰，不知道到底该用哪里一个来做滤波。表面原因看起来是因为OpenCV中各种滤波方式实在是太多太杂，其背后原因是对各种滤波方法的应用场景认知出现了问题，所以这里小编从应用场景与项目中解决问题的实际出发，跟大家一起探讨一下各种滤波方法。 一：模糊函数blur 参数说明 -参数InputArray表示输入图像Mat对象 -参数OutputArray表示模糊之后输出Mat对象 -参数Size表示卷积核大小，此参数决定模糊程度，Size(x, y)其中x,
信号处理在采样图像中使用的最为广泛。 比如图像的模糊就是将图像和低通滤波器进行卷积，比如盒子滤波器，高斯滤波器等，效果如下：
方框滤波是均值滤波的一般形式，在均值滤波中，将滤波器中所有的像素值求和后的平均值作为滤波后结果，方框滤波也是求滤波器内所有像素值的之和，但是方框滤波可以选择不进行归一化，就是将所有像素值的和作为滤波结果，而不是所有像素值的平均值。
引言 卷积基本是一个我学了又忘，忘了又学，来来好多次的概念。今天我又忘了，所以再学了一遍，借此记录下来。希望这次忘的慢一点。 首先，卷积是一种运算。与加减乘除，微分积分一样，是一种运算。但它有所不同的
其中OpenCV提供了许多边缘检测滤波函数，这些滤波函数都会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他饱和的颜色。
算法：盒状滤波是最简单的平滑空间滤波方法之一。均值滤波器去除图像的不相关细节，使不相关细节与背景糅合在一起，从而使感兴趣目标更加易于检测，此时模板的大小与不相关细节的尺寸有关。
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：
本文是模拟滤波器设计，如果需要了解数字滤波器的内容，可以按顺序看我写的另外两篇博客，如下：
小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较低的时间分辨率和较高的频率分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于分析非平稳的信号和提取信号的局部特征，所以小波变换被誉为分析处理信号的显微镜。
遍历是是指将集合中的元素全部列举一次。在图像集合中即表示将图像的所有像素点全部列举一次。
前言：最近研究汽车碰撞的加速度信号，在信号的采集过程中难免遇到噪音，导致信号偏差，为了更好的反映系统情况，故常需要信号去噪，本文分享一些 常用信号平滑去噪的方法。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
高斯噪声是一种常见的噪声，图像采集的众多过程中都容易引入高斯噪声，因此针对高斯噪声的高斯滤波也广泛应用于图像去噪领域。高斯滤波器考虑了像素离滤波器中心距离的影响，以滤波器中心位置为高斯分布的均值，根据高斯分布公式和每个像素离中心位置的距离计算出滤波器内每个位置的数值，从而形成一个形如图5-15所示的高斯滤波器。之后将高斯滤波器与图像之间进行滤波操作，进而实现对图像的高斯滤波。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
我在上两篇文章「手把手教你编写傅里叶动画」、「傅里叶动画专辑欣赏」中介绍了傅里叶级数的本质以及编写了一些有趣的傅里叶动画，主要讲述了周期性函数究竟是如何一步步被分解成正余弦函数的和的。但是，不幸的是我们在工程中使用的一些函数往往会有一些非周期性函数，那么我们该如何用三角函数来描述它们呢，这就是今天我要讲述的傅里叶变换。
1.中值滤波(medianBlur) 中值滤波是非线性的图像处理方法，在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。选一个含有奇数点的窗口，将这个窗口在图像上扫描，把窗口中所含的像素点按灰度级的升或降序排列，取位于中间的灰度值来代替该点的灰度值。
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826009
wavelet 小波 decomposition 分解 approximation 近似值 coefficient 系数 discrete 离散的 low-pass filter 低通滤波器 high-pass filter 高通滤波器 orthogonal 正交的
在深度学习中，有时会使用Matlab进行滤波处理，再将处理过的数据送入神经网络中。这样是一般的处理方法，但是处理起来却有些繁琐，并且有时系统难以运行Matlab。Python作为一种十分强大的语言，是支持信号滤波滤波处理的。
本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。其内容包括：线性方程组的求解，逆矩阵和行列式计算，多项式和有理函数的内插与外推，函数的积分和估值，特殊函数的数值计算，随机数的产生，非线性方程求解，傅里叶变换和FFT，谱分析和小波变换，统计描述和数据建模，常微分方程和偏微分方程求解，线性预测和线性预测编码，数字滤波，格雷码和算术码等。全书内容丰富，层次分明，是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较，以及算法实施的技巧，并给出了标准C语言实用程序。这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。
本文主要介绍如何用OpenCV实现开关中值滤波去除周期性线状噪声的实例，包含实现步骤和源码。
图像边缘是指图像属性区域和另一个属性区域的交接处，是区域属性发生突变的地方，是图像不确定性最大的地方，也是图像信息最集中的地方，图像的边缘包含着丰富的信息
来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。
优化由符号定义的透镜和反射镜的系统，用内置图像处理或数据分析函数检测光学元件，计算复杂的射线跟踪模型。
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。
图像轮廓边缘指的是图像中目标对象和背景之间的区分明显的交界线。对于数字图像来说，图像边缘是数字图像中灰度变化比较大的点，它是物体最基本的特征之一。基于图像边缘灰度剧烈变化的特征，传统的边缘检测方法往往根据灰度变化的情况进行边缘提取。
想学习图像处理，不管是机器学习也好，深度学习也好，不会点OpenCV好像有点说不过去吧？所以，现在开始OpenCV的学习。
1.变为rgb通道: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 2.变为灰度图: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 3.直方图均衡化(一般需化为灰度图): eq = cv2.equalizeHist(gray)#灰度图像直方图均衡化
这儿可以看到有滤波器的出现，滤波器是为了消除走样，后面会专门介绍。 对于同一个信号，用不同的采样频率采样后的结果可能是完全不一样的，如下图：
小白：师兄，上次你讲了点云拼接后，我回去费了不少时间研究，终于得到了和你给的参考结果差不多的点云，不过，这个点云“可远观而不可近看”，放大了看就只有一个个稀疏的点了。究竟它能干什么呢？ 师兄：这个问题嘛。。。基本就和SLAM的作用一样，定位和建图 小白：定位好理解，可是师兄说建图，这么稀疏的地图有什么用呢？ 师兄：地图分很多种，稀疏的，稠密的，还有半稀疏的等，你输出的这个稀疏的地图放大了看就是一个个离散的空间点，不过我们可以把它变成连续的稠密的网格，这个过程也叫点云的网格化 小白：哇塞，听起来好高大上呢，具体怎么做呢？ 师兄：点云网格化需要对点云进行一系列处理，今天我们先说说点云处理流程的第一步，叫做点云滤波
美国物理学家埃德温∙兰德（Edwin Land） 在 1971 年提出一种被称为色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论认为物体的颜色是由物体对长波、中波和短波光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的，即物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性。
参考博客：https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具，可以帮助我们将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。 在图像处理中，G
OpenCV中提供了三种常用的线性滤波函数，它们分别是方框滤波，均值滤波和高斯滤波。
还记得前面平滑图像中提到的滤波与模糊的区别吗？我们说低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化，这节我们就来看看高通滤波器。
中值滤波就是用滤波器范围内所有像素值的中值来替代滤波器中心位置像素值的滤波方法，是一种基于排序统计理论的能够有效抑制噪声的非线性信号处理方法。中值滤波计算方式如图5-21所示，将滤波器范围内所有的像素值按照由小到大的顺序排列，选取排序序列的中值作为滤波器中心处黄色像素的新像素值，之后将滤波器移动到下一个位置，重复进行排序取中值的操作，直到将图像所有的像素点都被滤波器中心对应一遍。中值滤波不依赖于滤波器内那些与典型值差别很大的值，因此对斑点噪声和椒盐噪声的处理具有较好的处理效果。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
参考博客： https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具，可以帮助我们将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。 在图像处理中
Pytorch模块用来模型训练和网络层建立；其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。
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