前言 在嵌入式开发程序中涉及数据采样如传感器采样，AD采样等如果直接读取信号后，将信号值直接参与后续逻辑处理，若程序无软件滤波，会导致静态或者动态采样时： 1、信号曲线相对没有那么平滑。 2、同时可能存在脉冲干扰导致逻辑判断错误。 在信号处理系统中，输入信号通常含有各种噪声和干扰。为对信号进行准确的测量和控制，必须削弱或滤除被测信号中的噪声和干扰。因此在工程应用需要使用软件滤波，软件滤波也称数字滤波，是通过一定的算法削弱噪声的影响。在实际的开发过程中使用了滑动窗口滤波算法来对传感器的数据采样进行滤波处理。一、图解滑动窗口滤波器的原理 1
前言 在嵌入式开发程序中涉及数据采样如传感器采样，AD采样等如果直接读取信号后，将信号值直接参与后续逻辑处理，若程序无软件滤波，会导致静态或者动态采样时： 1、信号曲线相对没有那么平滑。 2、同时可能存在脉冲干扰导致逻辑判断错误。 在信号处理系统中，输入信号通常含有各种噪声和干扰。为对信号进行准确的测量和控制，必须削弱或滤除被测信号中的噪声和干扰。因此在工程应用需要使用软件滤波，软件滤波也称数字滤波，是通过一定的算法削弱噪声的影响。在实际的开发过程中使用了滑动窗口滤波算法来对传感器的数据采样进行滤波处理。一、图解滑动窗口滤波器的原理 1
写在前面前些天看了一本漫画，里面一个老技术人员的话，让我不自觉的想到很多东西。是啊，有时候我们自认为的自我实现，其实就是在凑这个时代的热闹，每个时代都有自己的热闹，个人之于时代不过是浪花一朵朵。但这并不能作为我们不去凑这个热闹的理由，你去凑时代的这个热闹，这个时代必会给予你奖励，或早或晚，或大或小，终会来到。这周给大家分享，前段时间设计滤波器时碰到的一些问题和解决办法，希望对大家有帮助。完整的流程图如下：什么是滤波器？看过我以前博客的都知道，我研究方向是研究谐波的，一个人类靠肉体看不到也摸不着的东西，但它确实存在。具体什么是谐波，感兴趣的同学可以下去自己了解，这里我们只需要知道，这玩意有好处，
写在前面前些天看了一本漫画，里面一个老技术人员的话，让我不自觉的想到很多东西。是啊，有时候我们自认为的自我实现，其实就是在凑这个时代的热闹，每个时代都有自己的热闹，个人之于时代不过是浪花一朵朵。但这并不能作为我们不去凑这个热闹的理由，你去凑时代的这个热闹，这个时代必会给予你奖励，或早或晚，或大或小，终会来到。这周给大家分享，前段时间设计滤波器时碰到的一些问题和解决办法，希望对大家有帮助。完整的流程图如下：什么是滤波器？看过我以前博客的都知道，我研究方向是研究谐波的，一个人类靠肉体看不到也摸不着的东西，但它确实存在。具体什么是谐波，感兴趣的同学可以下去自己了解，这里我们只需要知道，这玩意有好处，
目录一.简介二.效果演示三.源码下载四.猜你喜欢零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES基础零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES转场零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES特效零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES函数零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLESGPUImage使用零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>Op
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摘要：本文将详细讲解两种非线性滤波方法中值滤波和双边滤波。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。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邻域范围内所有像素点灰度值的中值，来替换该像素点的灰度值，从而让周围的像素值更接近真实情况，消除孤立的噪声。中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护图像的边缘和细节，使之不被模糊处理，这些优良特性是线性滤波方法所不具有的
摘要：本文将详细讲解两种非线性滤波方法中值滤波和双边滤波。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。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邻域范围内所有像素点灰度值的中值，来替换该像素点的灰度值，从而让周围的像素值更接近真实情况，消除孤立的噪声。中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护图像的边缘和细节，使之不被模糊处理，这些优良特性是线性滤波方法所不具有的
关于高斯模糊，我在我早期的博客里也有两篇文章予以描述： SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（一）。 SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（二）。 一个是递归的IIR滤波器，一个Deriche滤波器，他们的速度都已经是顶级的了，而且都能够使用SIMD指令优化，其中有讲到《RecursiveimplementationoftheGaussianfilter》这个方法在半径较大的时候会出现一定的瑕疵，核心原因是大半径会导致其中的某些系数特别小，因此造成浮点精度的丢失，因此，要保证效果就必须在计算过程中使用double数据类型，
关于高斯模糊，我在我早期的博客里也有两篇文章予以描述： SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（一）。 SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（二）。 一个是递归的IIR滤波器，一个Deriche滤波器，他们的速度都已经是顶级的了，而且都能够使用SIMD指令优化，其中有讲到《RecursiveimplementationoftheGaussianfilter》这个方法在半径较大的时候会出现一定的瑕疵，核心原因是大半径会导致其中的某些系数特别小，因此造成浮点精度的丢失，因此，要保证效果就必须在计算过程中使用double数据类型，
