我正在使用openCV和C++实现图像分析算法，但我发现openCV没有正式的巴特沃斯带通滤波器的任何功能。在我的项目中，我必须将一个时间序列的像素传递给Butterworth5阶过滤器，该函数将返回过滤后的时间序列像素。Butterworth(pixelseries,order,frequency)，如果您有任何想法可以帮助我了解如何开始，请告诉我。谢谢编辑:在获得帮助后，我终于想出了以下代码。它可以计算分子系数和分母系数，但问题是有些数字与matlab结果不一样。这是我的代码:#include#include#include#includeusingnamespacestd;#de
我有三个陀螺仪值，俯仰、横滚和偏航。我想添加卡尔曼滤波器以获得更准确的值。我找到了opencv库，它实现了卡尔曼滤波器，但我不明白它是如何工作的。你能给我任何可以帮助我的帮助吗？我在互联网上没有找到任何相关主题。我试着让它在一个轴上工作。constfloatA[]={1,1,0,1};CvKalman*kalman;CvMat*state=NULL;CvMat*measurement;voidkalman_filter(floatFoE_x,floatprev_x){constCvMat*prediction=cvKalmanPredict(kalman,0);printf("KALM
我正在尝试从我实验室天花板上部署的低功耗蓝牙信标获得平滑的RSSI值。我使用加权平均滤波器和移动平均滤波器但无法获得良好的结果。通过各种期刊论文，我了解到卡尔曼滤波器可用于此目的。但是我无法得到一个合适的数学方程来用objective-c编码。有人可以提供有关数学方程式或卡尔曼滤波器实现的任何提示吗？非常感谢。 最佳答案 像这样的一维情况意味着所有矩阵实际上都只是标量值。你需要知道两件事:R，测量方差。您可以通过记录一系列RSSI值(在固定位置)来直接测量这一点，就像您通常那样，然后测量它们的方差。您可以使用Excel或Python
我正在为iPad开发一个应用程序，我想从正在播放的视频中分析音频。使用MTAudioProcessingTap，一切顺利。目前，我有一些测试代码可以测试/测量左右声道的音量。一切进展顺利:voidprocess(MTAudioProcessingTapReftap,CMItemCountnumberFrames,MTAudioProcessingTapFlagsflags,AudioBufferList*bufferListInOut,CMItemCount*numberFramesOut,MTAudioProcessingTapFlags*flagsOut){OSStatuserr=
设计一个二阶有源低通滤波器，已知其滤波电容均为luF，利用参数扫描工具和蒙特卡洛分析工具求解:a要使滤波器截止频率为500Hz，其电阻值应该取多少?b电容容差10%，电阻容差5%时，截止频率取值范围是多少?设计要点：该实验涉及到mutisim仿真软件的高级运用，能调试出有需求出发合理的电器元件参数；二阶低通滤波器的设计，线路连接，滤波电容，电阻，运放，放大倍数的选择。熟悉参数扫描法和蒙特卡洛分析工具。截止频率为500hz时经过计算知道分压电阻R1和R2在200左右电路图：第一步设计低通滤波器的增益为2 由波特测试仪知截止频率在1db左右第二步截止频率为500hz时经过计算知道分压电阻R1和R
仍在BigNerdRanchiOS开发书籍中。在加速度计一章中，他们首先实现了加速度计跟踪，但它相当不稳定。然后他们建议通过更改原始代码对其应用低通滤波器:-(void)accelerometer:(UIAccelerometer*)accelerometerdidAccelerate:(UIAcceleration*)acceleration{HypnosisView*hv=(HypnosisView*)[selfview];[hvsetXShift:10.0*[accelerationx]];[hvsetYShift:10.0*[accelerationy]];[hvsetNeed
NCOip核生成正弦波并用FIR滤波器输出滤波波形一、认识ip核1、数字振荡器（NCO）2、FIR滤波器二、quartus调用ip核1、NCO产生正弦波2、FIRip核调用3、乘法器ip核调用三、项目源码四、modelsim仿真1、启动仿真2、效果查看五、参考资料一、认识ip核实验任务：使用NCOip核分别生成1Mhz和10Mhz正弦波，叠加两个列波作为输入数据，通过FIR滤波器处理得到输出波形，分析FIR输入输出两列波形，查看FIR滤波器效果。1、数字振荡器（NCO）英文：numericallycontrolledoscillator；是软件无线电、直接数据频率合成器（DDS，Directd
我有一组点(x,y)作为两个向量x,y例如:frompylabimport*x=sorted(random(30))y=random(30)plot(x,y,'o-')现在我想用高斯平滑此数据，并仅在x轴上的某些(规则间隔的)点对其进行评估。让我们说:x_eval=linspace(0,1,11)我得到的提示是这种方法称为“高斯求和滤波器”，但到目前为止我还没有在numpy/scipy中找到任何实现，尽管乍一看这似乎是一个标准问题。由于x值的间距不等，我无法使用scipy.ndimage.gaussian_filter1d。通常这种平滑是通过furrier空间并与内核相乘完成的，但我真
谁能建议哪个库支持创建所需长度和sigma的高斯滤波器？我基本上需要以下matlab函数的等效函数:fltr=fspecial('gaussian',[1n],sd) 最佳答案 简单的一维高斯不需要库。frommathimportpi,sqrt,expdefgauss(n=11,sigma=1):r=range(-int(n/2),int(n/2)+1)return[1/(sigma*sqrt(2*pi))*exp(-float(x)**2/(2*sigma**2))forxinr]注意:这将始终返回一个以0为中心的奇数长度列表。我
我尝试的是用fft过滤我的数据。我有一个以500Hz记录为一维阵列的噪声信号。我的高频应以20Hz截止，低频以10Hz截止。我试过的是:fft=scipy.fft(signal)bp=fft[:]foriinrange(len(bp)):ifnot10我现在得到的是复数。所以一定是出了什么问题。什么？如何更正我的代码？ 最佳答案 值得注意的是，bp的单位大小不一定以Hz为单位，而是取决于信号的采样频率，您应该使用scipy.fftpack.fftfreq为转换。另外，如果你的信号是真实的，你应该使用scipy.fftpack.rff
