基于matlab各滤波器源代码(matlab 滤波器)

今天给各位分享基于matlab各滤波器源代码的知识，其中也会对matlab 滤波器进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、高分求高人用matlab设计一款滤波器(类型自选,程序代码不能少于15行...
• 2、matlab逆滤波复原代码
• 3、matlab图像平滑处理,用邻域平均法和中值滤波法实现图像平滑处理。求源...
• 4、带通滤波器matlab代码
• 5、求用matlab实现fir滤波器(低通、高通,带通)

高分求高人用matlab设计一款滤波器(类型自选,程序代码不能少于15行...

1、首先打开FilterDesign & Analysis Tool单击MATLAB主窗口下方的“Start”按钮。

2、matlab设计滤波器，初学者，求程序。 设有一个信号，包含三个频率的正弦分量，其频率分别为f1=5HZ，f2=20HZ，f3=50HZ，设计一个数字滤波器，要求滤掉f1=5HZ，f3=50HZ两个频率分量，只留下f2=20HZ的分量。

3、-4用海明窗设计一个FIR滤波器，其中Wp=0.2*pi，Ws=0.3*pi，通带衰减不大于0.25dB，阻带衰减不小于50dB。

4、matlab 低通滤波器设计步骤：根据数字滤波器的技术指标先设计过渡模拟滤波器得到系统函数ha(s)，然后将ha(s)按某种方法（本实验采用双线性变换法）转换成数字滤波器的系统函数h（z）。

matlab逆滤波复原代码

是一个二元函数，变量是u、v。其中exp表示指数函数，exp(x)就是以e为底x为指数的指数函数。

你的恢复只是用了一个滤波器，连长度角度都没有用到。这样通用的自然恢复出来有问题。如果你有清华大学的图像工程，你可以看下里面111页。不过这里只有思想，没有代码。

逆滤波复原图5-1逆滤波复原过程图，图(a)是选取的原始图像，图(b)是利用MATLAB对原始图像进行运动模糊和加噪声仿真而生成的仿真图像，模糊长度为10个像素。经过逆滤波复原图像为图(c)。

图片结果如图所示。可以看出，平均模板滤波后的噪声非常明显。高斯模板滤波的噪声影响相对较小。之后我们选择输入代码进行过滤，并显示处理后的图像。中值滤波图像基本上不显示噪声的影响。效果如下。

首先，你恢复后的图像就是imshow(b)，所以没必要做复原。如果只知道imshow(a)；那么根据你的算法也无法进行复原，因为你置乱的算法不具有可逆性。有兴趣你可以通过数据方法证明：即对矩阵中的元素取余具有不可逆性。

极为敏感。逆滤波恢复方法对噪声极为敏感，要求信噪比较高，可采用最小均方滤波器来解决。维纳浦波的思想是在假设图像信号可近似看作平稳随机过程的前提下，按照使恢复的图像与原图像的均方差最小原则来恢复图像。

matlab图像平滑处理,用邻域平均法和中值滤波法实现图像平滑处理。求源...

为了抑制噪声、改善图像质量，要对图像进行平滑处理。抑制或消除 这些噪声而改善图像质量的过程称为图像的平滑。 图像平滑的目的是为了消除噪 声。

图像平滑处理的常用方法主要有以下几种：平均过滤、高斯滤波、中值过滤、双边滤波、拉普拉斯算子。平均过滤：用邻域像素的平均值替换中心像素，可以减少图像噪声，但也会减弱图像细节和边缘。

打开软件，读入图片。分别建立3*3高斯滤波模板和平均滤波模板，并对加噪的图片进行滤波处理。显示原图、加噪后的图片和分别用高斯、平均模板滤波后的图片。

将这两个文件放在同一个文件夹下，然后在 matlab 中运行 test_medfilter.m 即可。 将这两个文件放在同一个文件夹下，然后在 matlab 中运行 test_medfilter.m 即可。

用MATLAB处理图片除了提到的“灰度（转换）”去除噪声，如果就直接二值化得话，对于一副对比度不大的图片，是不容易清楚地区分的。可以试试灰度拉伸，灰度值均衡化，自适应阈值分割等图像增强的方法。

带通滤波器matlab代码

求设计一个hamming窗设计的带通滤波器的matlab程序。

取双线性变换的参数T=2 1)由w=tan(W/2)获得模拟带通滤波器的频率指标。

求一个源程序：要求：用matlab编写，带有传输零点的chebyshev带通滤波器(参数不限)，并能提取出耦合矩阵M，能给出幅频响应图。

求用matlab实现fir滤波器(低通、高通,带通)

首先打开FilterDesign & Analysis Tool单击MATLAB主窗口下方的“Start”按钮。

FIR滤波器的FFT快速算法实现，只要一次的FFT和一次的IFFT就可以实现，在阶数高的情况下，具有很高的运算效率。采用在频域上直接设计可以很方便地得到所需的滤波器的频域系数。

(3) 求得实际滤波器的单位脉冲响应h(n)， h(n)即为所设计FIR滤波器系数向量b(n)。

关于基于matlab各滤波器源代码和matlab 滤波器的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。