滤波算法——均值滤波，中值滤波，一阶(αβ)滤波，卡尔曼滤波因工作涉及到数据滤波(滤噪)处理，汇总了一些网上简单的滤波算法，方便日后查看。滤波算法包括：均值滤波，中值滤波，一阶(αβ)滤波，卡尔曼滤波。本文主要是处理线性数据y=ax+b，对于非线性数据，简单的滤波算法效果有限。滤波算法都有自己的局限，针对不同问题需要选择合适的方法。以下使用python实现简单demo，主要是方便画图。为了方便，本文使用jupyternotebook直接导出markdown生成。建立测试数据真值y=0.003*x观测值加上随机白噪声importrandomimportmathimportnumpyasnpimp
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在图像处理中，以DennisGabor命名的Gabor滤波器是一种用于纹理分析的线性滤波器，本质上是指在分析点或分析区域周围的局部区域内，分析图像中是否存在特定方向的特定频率内容。Gabor滤波器的频率和方向表示被许多当代视觉科学家认为与人类视觉系统的频率和方向表示相似。它们被发现特别适合于纹理表征和辨别。在空间域，二维Gabor滤波器是由正弦平面波调制的高斯核函数(见Gabor变换)。一些作者声称，哺乳动物大脑视觉皮层中的简单细胞可以用Gabor函数来模拟。因此，用Gabor滤波器进行图像分析被一些人认为类似于人类视觉系统中的感知。定义它的脉冲响应由正弦波(二维Gabor滤波器的平面波)乘以
在图像处理中，以DennisGabor命名的Gabor滤波器是一种用于纹理分析的线性滤波器，本质上是指在分析点或分析区域周围的局部区域内，分析图像中是否存在特定方向的特定频率内容。Gabor滤波器的频率和方向表示被许多当代视觉科学家认为与人类视觉系统的频率和方向表示相似。它们被发现特别适合于纹理表征和辨别。在空间域，二维Gabor滤波器是由正弦平面波调制的高斯核函数(见Gabor变换)。一些作者声称，哺乳动物大脑视觉皮层中的简单细胞可以用Gabor函数来模拟。因此，用Gabor滤波器进行图像分析被一些人认为类似于人类视觉系统中的感知。定义它的脉冲响应由正弦波(二维Gabor滤波器的平面波)乘以
H(z)有分母的就是IIR，因为有自环，递归型，一个冲激响应会一直在系统里循环；H(z)没有分母的就是FIR，因为没有自环，非递归型，一个冲激响应不会在系统里一直循环。通过H(Z)也可简单判断。一般FIR滤波器的系统函数无分母，IIR滤波器的系统函数存在分母。也就是说FIR滤波器不存在极点，而IIR滤波器需要设计极点来使系统稳定。从应用上看，FIR具有线性相位，一般用在对相位要求很高的地方，比如图像处理；而IIR一般是非线性相位，所以图像处理和数据传输等对相位敏感的必须用FIR。语音信号则可以用设计量相对小、并且幅频特性精度高的IIR。最后FIT有限长，可用FFT算法2.级联积分梳状滤波器ci
H(z)有分母的就是IIR，因为有自环，递归型，一个冲激响应会一直在系统里循环；H(z)没有分母的就是FIR，因为没有自环，非递归型，一个冲激响应不会在系统里一直循环。通过H(Z)也可简单判断。一般FIR滤波器的系统函数无分母，IIR滤波器的系统函数存在分母。也就是说FIR滤波器不存在极点，而IIR滤波器需要设计极点来使系统稳定。从应用上看，FIR具有线性相位，一般用在对相位要求很高的地方，比如图像处理；而IIR一般是非线性相位，所以图像处理和数据传输等对相位敏感的必须用FIR。语音信号则可以用设计量相对小、并且幅频特性精度高的IIR。最后FIT有限长，可用FFT算法2.级联积分梳状滤波器ci
卡尔曼滤波是最好的线性滤波，但是需要推导的公式教多，也很细，这里推荐一个B站博主视频讲解的关于卡尔曼滤波，讲的很好，很细，适合小白学习，链接地址为：添加链接描述。如果完全没接触过卡尔曼滤波的，建议从第一集开始学习。下面是我跟着这位博主学习后，再加上其他大神写的代码，融入我自己的理解，对代码进行修改后的版本，每一个部分都有详细的注释，更加的通俗易懂，希望能帮助到需要快速上手卡尔曼滤波的学习者。卡尔曼的本质就下面五个公式：参数说明，见下：在卡尔曼滤波中需要调的参数主要有两个：（1）Q矩阵：过程的协方差矩阵。注意：过程的协方差越小，说明预估的更准确，更可信。（2）R矩阵：测量的协方差矩阵。注意：测量
卡尔曼滤波是最好的线性滤波，但是需要推导的公式教多，也很细，这里推荐一个B站博主视频讲解的关于卡尔曼滤波，讲的很好，很细，适合小白学习，链接地址为：添加链接描述。如果完全没接触过卡尔曼滤波的，建议从第一集开始学习。下面是我跟着这位博主学习后，再加上其他大神写的代码，融入我自己的理解，对代码进行修改后的版本，每一个部分都有详细的注释，更加的通俗易懂，希望能帮助到需要快速上手卡尔曼滤波的学习者。卡尔曼的本质就下面五个公式：参数说明，见下：在卡尔曼滤波中需要调的参数主要有两个：（1）Q矩阵：过程的协方差矩阵。注意：过程的协方差越小，说明预估的更准确，更可信。（2）R矩阵：测量的协方差矩阵。注意：测量
摘要：常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤波（中值滤波、双边滤波），本文将详细讲解两种非线性滤波方法。本文分享自华为云社区《[Python从零到壹]五十六.图像增强及运算篇之图像平滑（中值滤波、双边滤波）》，作者：eastmount。常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤波（中值滤波、双边滤波），本文将详细讲解两种非线性滤波方法。一.中值滤波前面讲述的都是线性平滑滤波，它们的中间像素值都是由邻域像素值线性加权得到的，接下来将讲解一种非线性平滑滤波——中值滤波。中值滤波通过计算每一个像素点某
摘要：常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤波（中值滤波、双边滤波），本文将详细讲解两种非线性滤波方法。本文分享自华为云社区《[Python从零到壹]五十六.图像增强及运算篇之图像平滑（中值滤波、双边滤波）》，作者：eastmount。常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤波（中值滤波、双边滤波），本文将详细讲解两种非线性滤波方法。一.中值滤波前面讲述的都是线性平滑滤波，它们的中间像素值都是由邻域像素值线性加权得到的，接下来将讲解一种非线性平滑滤波——中值滤波。中值滤波通过计算每一个像素点某
