作为光通信关键器件之一，掺铒光纤放大器（EDFA）在各种网络和应用的演进中被推动着不断往集成化、小型化、多功能、低成本方向发展。在EDFA行业高速发展背景下，很多厂商也推出了实现EDFA技术竞争优势的Hybrid集成器件。混合光无源器件是将EDFA中最重要的五大功能器件，光隔离器（Isolator）、波分复用器(WDM)、增益平坦滤波器（GFF）、耦合器（Coupler）、TAP PD(分光探测器），集成了两种或以上的多种组合功能于一个器件中，实现相同功能前提下大大的缩小了器件的尺寸以及降低了成本。本文将进一步探索EDFA以及Hybrid器件的工作原理和应用。
前面一篇文章介绍了通过FDATool工具箱实现滤波器的设计，见“基于Matlab中FDATool工具箱的滤波器设计及相关文件的生成”，这里通过几个例子说明采用Matlab语言设计FIR滤波器的过程。
让我来介绍一下——Robby 是个机器人。技术上说他是个过于简单的机器人虚拟模型， 但对我们的目的来说足够了。Robby 迷失在它的虚拟世界，这个世界由一个2维平面构成，里面有许多地标。他有一张周围环境的地图（其实不需要地图也行），但是他不知道他在环境中的确切位置。
滤波的含义和应用就不再赘述，先理清楚几个概念：频谱就是频率的分布曲线，复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡，这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱。设一个能量信号为f(t)，则它的频谱密度F(ω)可以由傅里叶变换求得。
如何有效地提高传感器的测试精度是行业的发展趋势；近来，对传感器进行实验测试过程中发现结果存在明显的工频干扰，信号中夹杂有明显噪音，具体频率为50hz，因此，近来以解决实际问题为出发点，对相关的内容进行归纳汇总；目前，消除噪音，提高传感器采集精度主要包含两种手段：1、硬件：通过电阻电容及电感构成滤波电路，对外界干扰源进行屏蔽；2、算法：通过数字信号处理，构建IIR、FIR滤波器对噪声信号进行滤除；具体内容如下所示~
最近有朋友在研究Halcon中gen_gabor的函数，和我探讨，因为我之前也没有怎么去关注这个函数，因此，前前后后大概也折腾了有一个星期去模拟实现这个东西，虽然最终没有实现这个函数，但是也是有所收获，这里做一点总结，也算是最这个函数有个完美的收尾吧。
Oriented Response Networks CVPR2017 http://yzhou.work/ORN/ Code: https://github.com/ZhouYanzhao/ORN
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第46章 STM32F407的IIR带通滤波器实现（支持
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下面将会一步一步演示，并 详细分析内部的原因，会尽量用清晰直观的方式，让大家去理解，以收获更多的知识！
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完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第47章 STM32F407的IIR带阻滤波器实现（支持
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完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第45章 STM32F407的IIR高通滤波器实现（支持
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Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器，广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核
滤波器：抑制或最小化某些频率的波和震荡的装置或材料 低通滤波器抑制或最小化高频率的波 高通滤波器抑制或最小化低频率的波 频率：自变量单位变化期间内，一个周期函数重复相同值序列的次数
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本文有代码； 本文作者：Francois Chollet 使用Keras探索卷积网络的滤波器 本文中我们将利用Keras观察CNN到底在学些什么，它是如何理解我们送入的训练图片的。我们将使用Keras
首先我们把所有图像看作矩阵。 模板一般是nxn（n通常是3、5、7、9等很小的奇数）的矩阵。模板运算基本思路：将原图像中某个像素的值，作为它本身灰度值和其相邻像素灰度值的函数。模板中有一个锚点（anchor point），通常是矩阵中心点，和原图像中待计算点对应；整个模板对应的区域，就是原图像中像素点的相邻区域。模板也称为核（kernel）。
清朝三百年，将国人的奴性打磨的根深蒂固，伟人毛主席将反抗的火种播撒至每个人的心中，随着经济的高速发展，一些资产违背国家意愿，逐渐形成联盟，劳动力阶级一定要摆脱轮回的宿命。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第38章 ST
1 本章节提供的高通滤波器支持实时滤波，每次可以滤波一个数据，也可以多个数据，不限制大小。但要注意以下两点：
1、 本章节提供的高通滤波器支持实时滤波，每次可以滤波一个数据，也可以多个数据，不限制大小。但要注意以下两点：
卷积神经网络通常从训练数据中学习有用的特征。第一个卷积层学习到的特征往往是视任务而定的一些训练数据的基本元素。例如，在图像数据中，学习到的特征可以体现边缘和斑点。在后续的网络层中，这些学习到的特征可以表现更加抽象，更高级的特点。
1、 本章节提供的低通滤波器支持实时滤波，每次可以滤波一个数据，也可以多个数据，不限制大小。但要注意以下两点：
在上一篇文章中，我们谈到机器学习“学习”的是“规则”。进一步而言，机器学习需要一套评判机制来测量相应机器学习算法的性能。这套评判机制需要将当前输出与期望输出的“差异”做为反馈信号来调整算法。这个调整的过程就是所谓的“学习”。这种“学习”其实并不陌生。在数字信号处理中，有一类滤波器称为自适应滤波器（Adaptive Filter），它能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理，如下图所示。输入信号x(n)通过参数可调数字滤波器后产生输出信号（或响应）y(n)，将其与参考信号（或称期望响应）d(n)进行对比，形成误差信号e(n)，并以此通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整，最终使e(n)的均方值最小。常常将这种输入统计特性未知，调整自身的参数到最佳的过程称为“学习过程”。将输入信号统计特性变化时，调整自身的参数到最佳的过程称为“跟踪过程”，因此，自适应滤波器具有学习和跟踪的性能。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
描述了图像中每个像素点上强度变化最大的方向。我们可以使用离散近似的方式来计算图像的导数。图像导数大多数可以通过卷积简单地实现：
在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中\(F\)为滤波器，\(X\)为图像，\(O\)为结果。
摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器，对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0，开发工具是M语言编程，通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤，掌握用MATLAB语言设计滤波器的方法，了解FLATTOPWIN对FIR滤波器的设计及编程方法。首先利用windows自带的录音机录制一段语音信号，加入一单频噪声，对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率，设计滤波器进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果可知，滤波 后的语音信号与原始信号基本一致，即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声，达到了设计目的。 关键词 滤波去噪；FIR滤波器；FLATTOPWIN窗；MATLAB
图1：左边的傅里叶基(DFT矩阵)，其中每列或每行是基向量，重新整合成28×28(如右边所示)，即右边显示20个基向量。傅里叶基利用计算频谱卷积进行信号处理。如图所示，本文采用的正是拉普拉斯基方法。
选自arXiv 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，田渊栋等人在 arXiv 上发表了一篇题为《When is a Convolutional Filter Easy To Learn?》的论文
【导读】：前面的文章介绍了移动平均滤波器、IIR滤波器、梳状滤波器，今天来谈谈FIR滤波器的设计实现。
code: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/SRCNN.html
之前，有写了一篇博文，【深度学习入门】——亲手实现图像卷积操作介绍卷积的相应知识，但那篇文章更多的是以滤波器的角度去讲解卷积。但实际上是神经网络中该博文内容并不适应。
CIC（积分梳状级联）滤波器是工程上经常用的滤波器，因为CIC滤波器不需要乘法，CIC滤波器往往在级联抽取滤波器的第一级和级联插值滤波器的最后一级。这一节我们以CIC抽取滤波器为例来讲CIC滤波器的使用方法，CIC滤波器的数学模式为：
今天给大侠带来FIR数字滤波器设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，数字滤波器介绍，包括数字滤波器概述、分类以及设计指标。话不多说，上货。
这篇论文是商汤团队在ECCV2020的一个工作：Thinking in Frequency: Face Forgery Detection by Mining Frequency-aware Clues，通过引入两种提取频域特征的方法FAD (Frequency-Aware Decomposition) 和LFS (Local Frequency Statistics) ，并设计了一个 MixBlock 来融合双路网络的特征，从而在频域内实现对Deepfake的检测
题目：Simplifying Graph Convolutional Networks
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念
得益于强大的表示能力，卷积神经网络（CNN）在图像分类、人脸识别、目标检测和许多其他应用中取得了重大进展。神经网络强大的表示能力源于不同的过滤器负责提取不同抽象级别的信息。然而，当前主流卷积运算以跨空间域的滤波器共享方式执行，因此只有在重复应用这些运算（例如，使用更多滤波器增加通道和深度）时才能捕获更有效的信息。这种重复方式有几个限制。首先，它的计算效率很低。其次，它会导致优化困难。
2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。
在音频领域，mel频谱和mfcc是非常重要的特征数据，在深度学习领域通常用此特征数据作为网络的输入训练模型，来解决音频领域的各种分类、分离等业务，如端点侦测、节奏识别、和弦识别、音高追踪、乐器分类、音源分离、回声消除等相关业务。
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