【Verilog 教程】7.3 Verilog 串行 FIR 滤波器设计
串行 FIR 滤波器设计 设计说明 设计参数不变，与并行 FIR 滤波器参数一致。即，输入频率为 7.5 MHz 和 250 KHz 的正弦波混合信号，经过 FIR 滤波器后，高频信号 7.5MHz 被滤除，只保留 250KMHz 的信号。 输入频率： 7.5MHz 和 250KHz采样频率： 50MHz阻带： 1MHz-6MHz阶数： 15 （N=15） 串行设计，就是在 16 个时钟周期内...
基于FPGA的图像高斯滤波实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
,"%d\n",o_Ifilter); else $fwrite(fout1,"%d\n",0);end endmodule0X_016m 4.算法理论概述 基于FPGA的图像高斯滤波实现是一种利用FPGA硬件平台对图像进行高斯滤波处理的方法。下面将详细介绍这种方法的原理和数学公式。 一、原理 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过...
从代码入手理解卡尔曼滤波器的原理之预测步骤（二）
// 预测步骤 void predict() { // 对于 1D，没有控制输入，因此预测就是使用上一个状态的值。 // 但不确定度会增加预测噪声 P += Q; } 在卡尔曼滤波器中，预测步骤是估算系统在下一个时间点的状态，同时更新状态估算的不确定性（方差）。让我们结合上述的室温测量例子来理解这个 predict() 函数。 首先，根据函数的内容，我们可以看到两个主要的操作： 状态的预测: 在这个...
从代码入手理解卡尔曼滤波器的原理之引入状态转换模型（四）
使用一个简单的线性模型来描述这种变化，其中每次预测时，我们认为温度会上升（或下降）一个固定的值，这个值我们称之为u。u可以是一个正值（表示温度上升）或一个负值（表示温度下降）。 下面是一个完善的卡尔曼滤波器类，其中添加了状态转移模型： class KalmanFilter1D { private: double x; // 估算值 double P; // 估算值的不确定度 ...
一阶低通滤波器滞后补偿算法
一阶低通滤波器的推导过程和双线性变换算法请查看下面文章链接： PLC算法系列之数字低通滤波器（离散化方法：双线性变换）_双线性离散化_RXXW_Dor的博客-CSDN博客PLC信号处理系列之一阶低通(RC)滤波器算法_RXXW_Dor的博客-CSDN博客_rc滤波电路的优缺点1、先看看RC滤波的优缺点 优点：采用数字滤波算法来实现动态的RC滤波，则能很好的克服模拟滤波器的缺点；1、在模拟常数要求较大的...
opencv滤波技术
文章目录 前言一、均值滤波二、中值滤波三、高斯滤波四、双边滤波五、自适应滤波六、滤波器大小总结 前言 在OpenCV中，有多种滤波技术可以用于图像处理和图像增强。下面我将介绍五种常见的滤波技术，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波和自适应滤波，并提供相应的函数和使用方法。 一、均值滤波 均值滤波（Mean Filtering）： 均值滤波是最简单的一种滤波方法，它使用邻域内像素的平均值来替代中...
Matlab图像处理- 高斯低通滤波器
高斯低通滤波器 高斯低通滤波器是一种更平滑的一种滤波器，高斯低通滤波器完全没有振铃现象，且边缘平滑。 示例代码 利用输入图像，构建一个截止频率为30的高斯低通滤波器的透视图如下图所示。 M = 2*size(I,1); %滤波器的行数N = 2*size(I,2); %滤波器的列数U = -M/2:(M/2-1);v = -N/2:(N/2-1);[U,V] = meshgrid(u,v);...
Matlab图像处理-高斯低通滤波器
高通滤波 图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。高通滤波就是为了高消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，消除低频噪声成分削弱，再经傅里叶逆变换得到边缘锐化的图像。 示例代码 M = 2*size(I,1); %滤波器的行数N = 2*size(I,2); %滤波器的列数u = -M/2:(M/2-1);v = -N/2:(N/2-1);[U,...
常见信号滤波方法（卡尔曼滤波、滑动平均、异常值剔除）的原理解析与C语言实现
常见信号滤波方法（卡尔曼滤波、滑动平均、异常值剔除）的原理解析与C语言实现 文章目录 常见信号滤波方法（卡尔曼滤波、滑动平均、异常值剔除）的原理解析与C语言实现前言卡尔曼滤波算法简述参考源码调用示例 滑动平均滤波算法简述参考源码调用示例 异常值剔除滤波算法简述参考源码调用示例 前言 卡尔曼滤波、滑动平均和异常值剔除是信号处理和数据分析中常用的滤波和平滑技术。这些方法旨在从测量或采集的数据中提取有价值...
Matlab图像处理-频域滤波
频域滤波的基本步骤 1.计算原始图像f(x,y)的二维离散傅里叶变换（DFT），得到F(u,v)。 2.将频谱F(u,v)的零频点移动到频谱图的中心位置。 3.计算滤波器函数H(u,v)与F(u,v)的乘积G(u,v)。 4.将频谱G(u,v)的零频点移回到频谱图的左上角位置。 5.计算第4步计算结果的傅里叶反变换g(x,y)。 6.取g(x,y)的实部作为最终滤波后的结果图...