滤波器

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图像处理：均值和中值滤波器。

图像处理：均值和中值滤波器。在本文中，我描述了两种类型的过滤器，并显示代码是我自己编写的。主要目标是实现我自己的过滤器，不要使用流行的库。我将尝试解释它是如何工作的，并向您展示过滤器如何减少图像中的噪声。内容什么是过滤器？过滤器类型过滤器比较均值过滤器一个。过滤

Frequency-domain adaptive Kalman filter for acoustic echo control in hands-free telephones(频域卡尔曼滤波器)

1. 本文介绍本文组织如下：在第 2 节中，我们将重新审视回声消除器和后置滤波器的概念，并推导出这种双自适应滤波器结构的维纳解。在第 3 节中，我们将介绍频域中时变回波路径的随机状态空间模型。在第 4 节中，我们将在 DFT 域中开发一个有效版本的卡尔曼滤波器，在第 5 节中，我们将把它分解

CIC抽取滤波器

抽取时防止频谱混叠，就是多速率滤波的时候，把高数据率变为低数据率；比如宽带的信号处理，因为带宽大不好处理，所以要分成许多窄带信号进行处理，频域带宽变窄等效为时域的降速抽取，从而会用到多速率滤波，用到CIC抽取

ENVI中傅里叶变换

傅里叶变换是将图像从空间域转换到频率域。首先，把图像波段转换成一系列不同频率的二维正弦波傅里叶图像；然后，在频率域内对傅里叶图像进行滤波、掩膜等各种操作，减少或者消除部分高频或者低频成份；最后，把频率域的傅里叶图像变换为空间域图像。傅里叶变换主要是用于消除周期性噪声，还可

用c++设计音效插件：基础DSP理论

翻译自： https://learning.oreilly.com/library/view/designing-audio-effect/9780429954313/xhtml/Ch10.xhtml#sec10_1 你想掌握滤波器的DSP基础理论有几个原因：了解滤波器的解剖结构有帮助，因为你想在新的滤波器设计出现时就能实现它，而不是等别人来编码；对理论的深入理解只能帮

用c++设计音效插件：9 DSP滤波器是如何工作的（没有复杂的数学）

DSP滤波器理论涉及到复数代数，也就是涉及到复数的代数。复数包含实部和虚部。与其简单地把一堆方程和代数扔给你，我更愿意从检查、刺激和测试一个DSP滤波器的方法开始，轻松地了解这个理论，而不用复杂的数学。我们还可以通过在这个过程中收集的数据来预测其频率和相位响应。这个方法只

如何使用现有工具三分钟之内从无到有设计一款滤波器？

写在前面前些天看了一本漫画，里面一个老技术人员的话，让我不自觉的想到很多东西。是啊，有时候我们自认为的自我实现，其实就是在凑这个时代的热闹，每个时代都有自己的热闹，个人之于时代不过是浪花一朵朵。但这并不能作为我们不去凑这个热闹的理由，你去凑时代的这个热闹，这个时代必会给

深度学习与CV教程(5) | 卷积神经网络

声学感知刻度(mel scale、Bark scale、ERB)与声学特征提取(MFCC、BFCC、GFCC)

梅尔刻度　　梅尔刻度（Mel scale）是一种由听众判断不同频率音高(pitch)彼此相等的感知刻度，表示人耳对等距音高(pitch)变化的感知。mel 刻度和正常频率(Hz)之间的参考点是将1 kHz，且高于人耳听阈值40分贝以上的基音，定为1000 mel。在大约500 Hz以上，听者判断越来越大的音程(interval)

简单概述：脉冲成形基带成形（脉冲成型基带成型）

基带成型：（也称脉冲成形）：最初，信号是以矩形脉冲通过带限信道，必然会出现脉冲时延扩展引起ISI，频域上看是Sa函数的旁瓣干扰。于是，引入脉冲成形技术，让脉冲信号先经过一个低通滤波器，频域上看压缩了其频谱，时域上看是将输入信号的波形从方波变成了适合在信道中发送的其他“样子”的波

深度学习教程 | 卷积神经网络解读

Xilinx FIR compiler 实现pulse-shaping滤波器，并利用多通道和插值适配RFdc

在数字通信中，很重要的一步是做pulse-shaping（脉冲成形）。通常使用FIR滤波器实现成形滤波器。本文首先利用Matlab filterBuilder工具计算滤波器参数，之后利用Xilinx FIR compiler实现了滤波器，最后，通过配置FIR compiler的Parallel Channel 和 Interpolation 实现了对RF data converter

面向物联网的可重构流式深度卷积神经网络加速器

面向物联网的可重构流式深度卷积神经网络加速器摘要卷积神经网络（CNN）在图像检测中具有显著的准确性。为了在物联网设备中使用CNN实现图像检测，提出了一种流媒体硬件加速器。建议的加速器通过避免不必要的数据移动来优化能效。利用独特的滤波器分解技术，加速器可以支持任意卷积窗口

硬件滤波参考设计方案

一、概述滤波器的实现即可以通过软件，也可以通过硬件实现。滤波就是滤掉电路中不需要的成分，留下有用的成分。本章讲述各种硬件滤波设计，硬件滤波主要是通过电容电阻电感组合起来滤波。二、原因在整流电路输出的电压是单向脉动性电压，这样的直流电源由于所含交流纹波很大，不

今天的笔记

【】Depth map upsampling with a confidence-based joint guided filter✩ 作为联合双边滤波器的扩展，Kim 等人。提出了三边滤波方法[21]。该方法侧重于由于深度和彩色图像未对齐而在边缘周围频繁出现的模糊伪影；它使用额外的置信度来减少这些伪影，该置信度测量对齐程度。 [

有源滤波电路设计

目录一、低通滤波器1、同相输入低通滤波器（1）一阶低通滤波电路（2）二阶低通滤波电路(压控电压源;Sallen-Key) 2、反相输入低通滤波器（1）一阶低通滤波电路（2）二阶低通滤波电路(无限增益多路反馈) 二、高通滤波器1、同相输入高通滤波器（1）一阶高通滤波电路（2）二阶高通滤波电路(压控电压

基于Labview的信号和噪声频带交错情况下的滤波系统设计

一、设计题目：在实际工程测试中，信号的频带往往较宽，并且被湮没在噪声频带中。这种情况下，使用滤波器滤波时，不能只通过一次低通或者高通或者带阻滤波器就可以简单的将有用信号分离，而且分离的非常完美。于是，我们小组考虑这种情况后，决定模拟一种信号和噪声频带交错情况下的滤波环

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第7章卷积神经网络

目录第7章卷积神经网络 7.1 整体结构 7.2 卷积层 7.2.1 全连接层存在的问题 7.2.2 卷积运算 7.2.3 填充 7.2.4 步幅 7.2.5 3维数据的卷积运算 7.2.6 结合方块思考 7.2.7 批处理 7.3 池化层 7.4 卷积层和池化层的实现 7.4.1 4维数组 7.4.2 基于im2col的展开 7.4.3 卷积

OpenCV笔记20 频率域滤波

一、概述图像的傅里叶变换及其两个重要的度量：幅度谱和相位谱。了解两个重要的概念：低频和高频。低频指的是图的傅里叶变换 “ 中心位置 ” 附近的区域。注意，如无特殊说明，后面所提到的图像的傅里叶变换都是中心化后的。高频随着到“ 中心位置 ” 距离的增加而增加

ITK 孔洞填充

1.GrayscaleFillholeImageFilter 填充孔洞，不对边缘造成影响（无平滑边缘效果） itk提供了两个的补洞类：itkGrayscaleFillholeImageFilter（针对灰度图像）, itkBinaryFillholeImageFilter（针对二值图像） //孔洞填充(灰度图像) typedef itk::Graysc

一点滤波器总结

HDMI端口辐射（EMI）超标解决方案

HDMI端口辐射（EMI）超标解决方案一、HDMI EMC设计要求： 1、HDMI EMC设计原理图 ( 图一 ) 2、HDMI元件选型及参数说明：（图一所示） a.L510、L511、L512、L513使用专业EMI共模滤波器（普通共模电感寄生电容太大，会导致TMDS差分阻抗匹配测试失败），阻抗值为90Ω~100Ω（两路共模滤波器型号：CM

MATLAB图像处理——图像中余弦噪声去除（附代码）

图像中规则余弦噪声去除问题描述傅里叶变化带阻滤波器滤波结果改进代码问题描述有以下增加噪声后的图像：从图上可以明显看出在x方向上叠加了一正弦规律变化的噪声，要对其进行去噪处理，比较简单的做法的映射到频域，观察噪声出现的位置，在频域进行滤波，最后再进行反傅里叶变

基于MATLAB的FIR滤波器的设计

------------恢复内容开始------------ FIR滤波器设计的整体流程图本设计使用fir滤波器对语音信号进行滤波处理，本仿真设计使用matlab作为仿真平台，matlab自带的信号作为语音原始信号来进行滤波器的仿真，其流程图表示如下：总设计流程图首先要设计的是fir滤波器，根据fir滤波器的理论

SRCNN

1. introduction 考虑了一个卷积神经网络，它可以直接学习低分辨率和高分辨率图像之间的端到端映射。我们的方法与现有的基于外部实例的外部方法有根本的不同，因为我们的方法没有明确地学习字典[41]、[49]、[50]或流形[2]、[4]。这些都是通过隐藏层隐式地实现的。此外，斑块的提取和聚