一、课题题目:MATLAB图像去噪算法研究二、课题引见在信息化的社会里,图像在信息传播中所起的作用越来越大。
所以,消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声,保证图像受污染度最小,成了数字图像处理领域里的重要部分。
本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法及小波变换法的图像去噪算法。
首先引见图像处理应用时的常用函数及其用法;
其次详细阐述了三种去噪算法原理及特点;
最后运用Matlab软件对一张含噪图片(含高斯噪声或椒盐噪声)进行仿真去噪,通过分析仿真结果得出:均值滤波是典型的线性滤波,对高斯噪声抑制是比较好的;
中值滤波是常用的非线性滤波方法,对椒盐噪声特别有效;
对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。
2023/3/18 11:35:58 4.55MB MATLAB GUI界面 图像去噪 图像增强
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具有占空比调理比较器控制的稳健的交叉调理抑制单电感多输出DC-DC转换器
2023/3/13 8:40:44 775KB 研究论文
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基于叠加统计独立散斑图像的散斑抑制原理,设计了一个具有N个透光孔的掩模板,将其放置于成像透镜出瞳面上,理论研究了产生统计独立散斑图像所需的条件。
在简化光学系统中,将散射片与探测面分别置于透镜成像共轭面上,通过系统实验,分析了多孔掩模板上相邻两个透光孔的不同中心间距以及单个透光孔孔径对统计独立散斑图像构成的影响,其中单个透光孔孔径也会影响散斑颗粒的大小。
在不考虑实验装置对测试精度的影响下,实验结果与理论分析吻合。
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应用非极大抑制方法,可排除候选的堆叠检测。
我运行的环境为Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3,IDE:PyCharm1.其中如果安装Anaconda3就可以少安装很多库2.如果安装了Anaconda3,就只需要配置一个库imutils3.imutils安装方法pipinstallimutils确保imutils版本大于v0.3.1pipinstall--upgradeimutils可以更新版本
2023/3/7 9:24:42 6.67MB python opencv 行人检测 附有配置说明
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非常完整的基于matlab的OFDM通信系统的仿真设计,包括编码,调制,IFFT,上下变频,高斯信道建模,FFT,PAPR抑制,各种同步,解调和解码等模块,并统括系统功能的仿真验证了系统设计的可靠性。
可以正常运行。
代码附有word文档解释。
2023/2/8 5:44:03 48KB OFDM MATLAB 仿真代码 详细注释
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matlab语音除噪音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科,课题在这里不讨论语音学,而是将语音当做一种特殊的信号,即一种“复杂向量”来看待。
也就是说,课题更多的还是体现了数字信号处理技术[1]。
数字信号处理技术主要研究离散线性时不变系统,数字滤波和频谱分析是它的的两个主要分支。
数字滤波(Digitalfilter),即在形形色色的信号中提取所需信号,抑制不必要的干扰。
数字滤波器可以在时域实现也可以在频域实现,主要有两种类型;无限长冲击数字滤波器(IIR)和有限长冲击数字滤波器(FIR)。
频谱分析(SA,SpectrumAnalysis),对各种信号进行频域上的加工处理,其核心内容是快速傅里叶变换(FFT),分析的结果是一频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线[2]。
从课题的中心来看,课题“基于MATLAB的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域,这里就是指对语音及加噪处理。
作为存储于计算机中的语音信号,其本身就是离散化了的向量,我们只需将这些离散的量提取出来,就可以对其进行处理了。
这一过程的实现,用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB[3]。
MATLAB是矩阵实验室(MatrixLaboratory)的简称,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。
它提供了功能齐全的滤波器设计,与信号处理交互式图形用户界面(Interactivegraphicaluserinterface),主要包括FDATool和SPATool两种交互式工具,其中FDATool主要用于数字滤波器设计与分析,而SPATool不仅可以设计分析滤波器,而且可以对信号进行时域与频域的分析[4]。
通过MATLAB里几个命令函数的调用,很轻易的在实际语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。
课题的特色在于它将语音信号看作一个向量,于是就把语音数字化了。
那么,就可以完全利用数字信号处理的知识来处理语音及加噪处理问题。
我们可以像给一般信号做频谱分析一样,来对语音信号做频谱分析,也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。
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2021/8/15 16:17:31 829KB matlab
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在深入分析矩阵变换器双电压合成调制和空间矢量调制策略基本原理的基础上,从数学的角度证明了2种调制策略占空比的计算表达式是一致的,说明2种调制策略宏观上是统一的。
从开关序列安排、原点开关的基本概念以及功率因数控制等方面揭示了2种调制策略的一致性。
受空间矢量调制中利用相反的有效矢量抑制共模电压的方法的启发,提出一种减少共模电压的双电压合成方法,仿真结果验证了该方法的正确性和可行性,进一步证明了空间矢量调制和双电压合成调制的内在一致性。
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有源电力滤波器的谐波检测算法,pq推导,过程明晰,与王兆安的谐波抑制和无功补偿里讲的步骤一样,可以参考着看
2021/1/3 2:09:35 286KB pq检测
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libviso不断以来被称为在视觉里程计(VO)中的老牌开源算法。
它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征,并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子。
在位姿的计算方面,则通过RANSAC迭代的方式,每次迭代随机抽取3个点,根据这三个点,用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵,表示两帧图像之间,相机的姿态变换。
而位姿的计算也是libviso中较为抽象的一部分,接下来,本文将在读者已经对立体视觉的基本原理,以及libviso的场景流匹配熟悉的前提下,对这个过程进行详细分析。
2017/4/15 20:08:32 4.01MB 双目视觉 libviso2
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应用非极大抑制方法,可排除候选的堆叠检测。
我运行的环境为Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3,IDE:PyCharm1.其中如果安装Anaconda3就可以少安装很多库2.如果安装了Anaconda3,就只需要配置一个库imutils3.imutils安装方法pipinstallimutils确保imutils版本大于v0.3.1pipinstall--upgradeimutils可以更新版本
2018/11/27 5:22:16 6.66MB python
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡