时域降噪第40页

雷达原理---线性调频信号的时频域分析

一、线性调频信号的时域分析线性调频信号是通过非线性相位调制或线性频率调制获得大时宽带宽积的典型例子。通常又把线性调频信号称为chirpchirpchirp信号。

知知知_了·2022-11-30 00:13

RC滤波器计算分析

当我们从时域角度分析RC电路，我们会用RC充电常数。当我们从频域角度分析RC电路（即RC滤波器），我们会用截止频率

夜灼华·2022-11-29 21:30

数字图像处理中所用数学工具3---算术操作处理图像

=f(x,y)+g(x,y);d(x,y)=f(x,y)-g(x,y);p(x,y)=f(x,y)×g(x,y);v(x,y)=f(x,y)÷g(x,y);处理图像：1.利用带噪图像的相加（平均）进行降噪处理

MrZheng9511·2022-11-29 21:23

Camera常见术语缩写总结

禁止转载持续更新ing…AAA：自动校准工艺ABCC(AssistedBadClusterCorrection)：辅助坏点族校正ABF(AdaptiveBayerFilter)：自适应拜尔滤波器，Raw域单帧降噪

Rock Nut·2022-11-29 18:30

单位序列响应和阶跃响应的z域分析 matlab,实验六、离散时间系统的时域、Z域分析.doc...

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珞珈小山·2022-11-29 06:39

【数字信号处理 | 学习笔记】一、离散时间信号与系统

目录1数字信号处理2离散时间信号2.1序列2.2离散时间信号3离散时间系统3.1离散时间系统时域分析3.1.1线性非移变系统3.1.2线性卷积3.1.3LTI系统稳定性与因果性3.1.4常系数线性差分方程

running Lee·2022-11-29 06:08

【信号与系统|吴大正】3：离散系统的时域分析

离散系统的时域分析在学习这一章的时候，读者要时刻将离散系统与连续系统进行对照类比，很多求解的思路与方法是相类同的，只需要进行连续量到离散量的转换即可。

kodoshinichi·2022-11-29 06:32

数字信号处理——时域采样和频域采样（matlab）

时域采样要点理想采样信号的傅里叶变换=对应采样序列的傅里叶变换频域采样定理频域采样点数N必须大于等于时域离散信号的长度M才能使时域不发生混叠现象例1（3个频率实例）采样频率Fs=1kHz，观测时间Tp=

dqw~·2022-11-29 06:27

解决高方差问题及模型正则化(岭回归和LASSO回归)

一、解决高方差的通常手段：1.降低模型复杂度2.减少数据维度；降噪3.增加样本数（模型太过复杂，模型中的参数非常多，而样本数不足以支撑计算出这么复杂的参数）4.使用验证集5.模型正则化二、模型正则化(1

Jeffrey Yang_·2022-11-29 03:14

python爬虫验证码识别（手把手教会你验证码识别）opencv图像处理图片处理验证码处理降噪简单易懂验证码处理

一.流程：大致分为以下步骤：图片灰度化处理>>>二值化>>>降噪>>>分割>>>识别（一般短验证码无需分隔）注意：以下这种需要先去除背景色二.今日主人公：这人眼看起都有点变扭，干扰元素太多了！三灰

白寸(渴～知)·2022-11-29 02:04

拉普拉斯噪声公式_高斯拉普拉斯算子（Laplace of Gaussian）

于是，首先对图像进行高斯卷积滤波进行降噪处理，再采用Laplace算子进行边缘检测，就可以提高算子对噪声和离散

嗨敏·2022-11-28 23:53

Temporal 3D ConvNets: New Architecture and Transfer Learning for Video Classification

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.08200本文最大的贡献就是提出了一种模型迁移的方法，同时引入一种新的时域层temporallayer给可变时域卷积核深度建模，这个层叫做

半分热度·2022-11-28 16:11

(三)OpenCV中的图像处理之canny边缘检测和图像金字塔

1）降噪

sosi酱·2022-11-28 04:38

matlab 双线性法预畸变,双线性变换法1 - 光子的日志 - 网易博客

冲击响应不变法是使数字滤波器在时域上模仿模拟滤波器的冲击响应，但是它的缺点是产生频响的混叠失真，这是因为从s平面到z平面不是一一映射关系。为了克服这个缺点，可以采用双线性变换法。

伊坂的猫·2022-11-27 21:11

信号与系统-电话拨号号码识别检测-仅含matlab代码和结果图

【目的】(1)掌握信号时域和频域分析方法，对系统时域分析基本原理和方法的理解；(2)掌握利用MATLAB对电话拨号音频进行识别；(3)培养学生综合利用所学信号处理的理论和技术解决实际问题的能力。

林一冲啊！·2022-11-27 19:46

双音多频技术介绍及应用——识别电话号码

采用的音频的采样频率为1000Hz，随意录制一段拨号音频，其时域波形如下:为了进行号码识别，需要将音频信号进行切割，这

郑不挫。·2022-11-27 19:15

直播场景音频降噪，传统算法 VS AI 算法对比和实践

这些，就需要通过AI算法进行智能降噪处理。AI降噪可以通过模型训练的方式，识别出需要过滤掉的瞬时噪声。

融云·2022-11-27 19:58

MPC模型预测控制

它的当前控制动作是在每一个采样瞬间通过求解一个有限时域开环最优控制问题而获得。过程的当前状态作为最优控制问题的初始状态，解得的最优控制序列只实施第一个控制作用。

傻童:CPU·2022-11-27 15:55

MATLAB实现离散信号的DTFT和DFT

DTFT和DFT的主要区别就是DFT在时域和频域都是离散的，它带来的最大好处就是适合于数值计算，适合于计算机处理，DTFT和DFT

timerring·2022-11-27 11:52

无人驾驶入门——感知基础（三）

1、无人驾驶感知系统概述分割（1）实战基于传统方法的车道检测代码：https://github.com/andylei77/lane-detector先变成灰度图高斯滤波器降噪5*5卷积对图像做卷积调用

远在远方_hh·2022-11-27 11:39

python 中文识别不用tesseract_Python——验证码识别 Pillow + tesseract-ocr

简介图片验证码识别的可以分为几个步骤，一般用Pillow库或OpenCV来实现，这几个过程是：灰度处理&二值化降噪字符分割标准化识别灰度化：在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中

weixin_39554290·2022-11-27 07:35

Java OpenCV-4.0.0 图像处理11 自定义图像滤波(降噪) 算子

@[TOC](JavaOpenCV-4.0.0图像处理11自定义图像滤波(降噪)算子)JavaOpenCV-4.0.0自定义图像线性滤波(降噪)packagecom.xu.image;importjava.io.File

深色風信子·2022-11-27 07:29

随机信号处理的一些归纳

简单来说，fourier变换的意义就是架起时域和频域的桥梁，时域上难分析的信号转到频域可能会获得更简单的规律，所以频域分析是必要的。但是我们不能忘了传统的fourier分

栗子甜酒·2022-11-27 05:18

FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶)

FFT(FastFourierTransform,快速傅里叶)DFT(DiscreteFourierTransform，离散傅里叶变换)是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式，而FFT，则是将DFT快速实现的一种方式

是一只小兔兔！·2022-11-27 05:17

Matlab高斯白噪声信道仿真

可以直接调用：u=normrnd(0.2,sqrt(0.5),[1,N]);%均值为0.2，方差为0.5的高斯白噪声normrnd函数说明信道仿真效果图：代码如下：clc;clear;t=0:0.001:6;%时域信号的时间范围

D_handsome·2022-11-27 03:18

基于循环神经网络的藏语语音识别声学模型——阅读笔记

同时根据声学建模输入与输出的关系，通过在隐含层输出序列上引入时域卷积操作来对网络隐含层时域展开步数进行约简，从而有效提升模型的训练与解码效率。

我是小蔡呀～～～·2022-11-27 02:36

浅谈ISP-图像噪声模型3

前面几节讲到各种噪声模型和分布，对于ISP来说，如果能够了解噪声模型的数学分布将会有助于我们设计对应的降噪算法。

佳佳费_·2022-11-27 02:02

Pyhon在振动信号处理中的高级应用（七）：自适应滤波降噪（LMS、RLS算法）

文章目录一、概述二、算法原理三、Python实现四、Tips一、概述自适应滤波是近年以来发展起来的一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波,Kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中,尤其在信息处理技术中得到了广泛的应用。自适应滤波存在于信号处理、控制、图像处理等许多不同领域，它是一种智能更有针对性的滤波方法，通常用于去噪。二、

白银时代_·2022-11-27 01:32

常见图像传统处理算法-边缘检测-分割-增强-降噪

一、边缘检测边缘检测的几种微分算子：一阶微分算子：Roberts、Sobel、Prewitt二阶微分算子：Laplacian、Log/Marr非微分算子：Canny一阶微分算子1.Roberts:没有经过图像平滑处理，图像噪声无法得到较好的抑制，但图像边缘定位精度较高。2.Sobel：引入了类似局部平均的运算，对噪声有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。与Prewitt比，Sobel对像素位置做了加

AliceWanderAI·2022-11-27 00:11

Opencv3从头开始（四）图像边缘检测Canny、Sobel、Laplace

Opencv3从头开始（四）图像边缘检测Canny、Sobel、Laplace边缘检测部分：降噪处理：CannySobelLaplace边缘检测部分：降噪处理：//灰度处理cvtColor(image,

爆炒小肥牛·2022-11-26 17:49

SAR成像系列：【8】合成孔径雷达（SAR）成像算法-压缩感知（Compressed Sensing，CS）成像算法（附Matlab代码）

自2007年莱斯大学的BaraniukR等人首次将压缩感知引入高分辨雷达，压缩感知理论在雷达成像中的应用受到越来越多的关注.SAR压缩感知成像既可在时域

ECNU夜枭·2022-11-26 15:51

自编码器网络

目录1、自编码器的概述2、自编码器的原理3、自编码器的拓展网络3.1稀疏自编码3.2栈式自编码3.3降噪自编码1、自编码器的概述1986年Rumelhart提出自动编码器的概念，顾名思义，即可以使用自身的高阶特征编码自己

猪猪的菜牙·2022-11-26 14:55

深度学习理论--图像处理专栏收录

收录自用，侵删目录收录自用，侵删1.图像灰度化、二值化2.图像遥感影像中光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率、全色图像、多光谱图像、高光谱图像的区别3.图像平滑/降噪(均值滤波、中值滤波和高斯滤波)4.图像增强

李同学_道阻且行·2022-11-26 11:02

图像处理-之谱分析

1：谱--频谱，幅度谱，相位谱功率谱1.1对一个时域信号进行傅里叶变换，就可以得到的信号的频谱，信号的频谱由两部分构成：幅度谱和相位谱。

齐名南·2022-11-26 10:51

FT 在图像处理中的应用

接上文：离散傅里叶变换(DFT)四、二维傅里叶变换在此之前，文章都是对FT的理论部分的科普推导，距离我们的实际应用还有一定距离虽然之前提到函数时域时，都是默认我们以时间t作为自变量，但事实上自变量也可以是其它含义

Jaihk662·2022-11-26 10:47

matlab绘制系统的根轨迹

在绘制根轨迹时，我们要明确以下两点：①在时域分析中：控制系统稳定的充要条件是***闭环极点***在S平面左半部，由此可见控制系统的稳定性完全由闭环极点在s平面上的位置所决定。

爱婳·2022-11-26 08:31

matlab求系统根轨迹代码_第九讲? 根轨迹法

金鸡一唱天下白：第八讲系统的时域响应zhuanlan.zhihu.com自动化人-知乎www.zhihu.com反馈系统（线性时不变系统）的稳定性由其闭环极点唯一确定。

weixin_39847728·2022-11-26 08:00

opencv Canny边缘检测（c++）

Canny原理降噪由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响，因此第一步是使用5x5高斯滤波器消除图像中的噪声。

凉_白开·2022-11-26 02:16

Canny边缘检测，Opencv源码解析

Canny边缘检测原理Canny算法的步骤：1、使用高斯滤波器进行卷积降噪。这一步opencv源码中无，可先对灰度图像进行高斯滤波，然后进行canny边缘检测。

coastlineWang·2022-11-26 02:45

python高斯滤波和降噪_高斯滤波原理及python实现

高斯滤波器时一种线性平滑滤波器，主要适用处理高斯噪声，所以在了解高斯滤波之前，我们首先熟悉一下高斯噪声。噪声在图像中表现的通常是引起视觉效果的孤立像素点和像素块，简单说噪声点就是会给图像带来干扰，让图像变的不清楚。而高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯滤波器是一类根据高斯函

weixin_39716044·2022-11-25 23:56

python高斯滤波和降噪_python高斯滤波和降噪_常见降噪算法及Python、Matlab实现（二）...

本篇主要介绍常见降噪算法之一的高斯低通滤波(GaussianLowPassFilter)。

幸福的小酒瓶·2022-11-25 23:26

python高斯滤波和降噪_高斯滤波详解附python和matlab高斯滤波代码

一.高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波器，对于服从正态分布的噪声有很好的抑制作用。在实际场景中，我们通常会假定图像包含的噪声为高斯白噪声，所以在许多实际应用的预处理部分，都会采用高斯滤波抑制噪声。高斯滤波和均值滤波一样，都是利用一个掩膜和图像进行卷积求解。不同之处在于：均值滤波器的模板系数都是相同的，为1。而高斯滤波器的模板系数，随着距离模板中心距离的增大，系数减小（服从二维高斯分布）。所以，高斯

weixin_39700394·2022-11-25 23:26

基于低秩张量的高光谱图像重建理论基础-基础知识学习

原文《基于张量低秩稀疏恢复理论的遥感高光谱图像降噪研究》本文为选择学习的部分章节的节选内容，根据个人学习侧重点，内容有所删减调整。

山科智能信息处理实验室·2022-11-25 23:23

opencv 识别长方形_OpenCV 圆与矩形识别的方法

整个具体流程大概是获取图像-->图像二值化，灰度图(cvtColor)-->图像降噪(GaussianBlur)->轮廓识别(cvFindContours)-->形状判断。

weixin_39740272·2022-11-25 23:17

Python图像处理笔记

图像操作练习3.1旋转图片3.2图片打码3.3图片拼接3.4图片切割四.图像灰度化4.1简介4.2灰度化方法五.OpenCV使用入门5.1简介5.2OpenCV基本使用5.3图像灰度化5.4图像二值化5.5图像降噪一

jakiechaipush·2022-11-25 19:43

领悟《信号与系统》之连续时间信号的时域分析法

连续时间信号的时域分析法一、LTI连续系统的响应1.LTI微分方程的建立与求解2.LTI连续系统的零输入响应与零状态响应1.零输入响应2.零状态响应3.全响应二、冲激响应和阶跃响应1.冲激响应2.阶跃响应三

太阳风暴·2022-11-25 18:56

连续信号与系统的频域分析之傅里叶级数

信号的傅里叶级数一、正交函数集二、三角形式傅里叶级数三、指数形式的傅里叶级数1.定义2.系数确定3.典型信号的傅里叶级数4.周期信号的功率谱在LTI系统的时域分析中，输入信号被分解成冲激信号或阶跃信号的叠加