我需要制作一个简单的带通音频滤波器。现在我使用了这个简单的C++类:http://www.cardinalpeak.com/blog/a-c-class-to-implement-low-pass-high-pass-and-band-pass-filters效果很好，可以切断所需的strip。但是，当我尝试以较小的步幅更改上限或下限时，在某些限制值上我听到了错误的结果-频率衰减或偏移(与当前限制不对应)的声音。计算脉冲响应的函数:voidFilter::designBPF(){intn;floatmm;for(n=0;n在哪里m_lambda=M_PI*Fl/(Fs/2);m_phi
这个问题在这里已经有了答案:Rcpppassbyreferencevs.byvalue(1个回答)关闭4年前。考虑这两个函数:library(Rcpp)cppFunction("NumericVectorfunc1(NumericVector&x){for(inti=0;i唯一的区别是func1将x作为一个引用参数，而func2将它作为一个值。如果这是常规的C++，我会将其理解为func1被允许在调用代码中更改x的值，而这不会发生在中func2.但是:>xx[1]0.20.40.60.81.01.21.41.61.82.0>func1(x)[1]0.40.81.21.62.02.42.
我尝试使用卡尔曼滤波器稳定视频以进行平滑处理。但是我有一些问题每次，我有两个帧:一个当前帧和另一个帧。这是我的工作流程:计算goodFeaturesToTrack()使用calcOpticalFlowPyrLK()计算光流只保留优点估计刚性变换使用卡尔曼滤波器平滑图片变形。但我认为卡尔曼有问题，因为最后我的视频仍然不稳定，一点也不流畅，甚至比原来的还要糟糕......这是我的卡尔曼代码voidStabilizationTestSimple2::init_kalman(doublex,doubley){KF.statePre.at(0)=x;KF.statePre.at(1)=y;KF.
我使用C++中的Eigen库编写了一个卡尔曼滤波器实现，并且还使用了此link中的实现测试我的过滤器:我的预测步骤如下所示:voidKalmanFilter::Predict(){//stateEstimate=statetransitionmatrix*previousstate//Nocontrolinputpresent.x=A*x;//StateCovarianceMatrix=(StateTransitionMatrix*PreviousStateCovariancematrix*(StateTransitionMatrix)^T)+ProcessNoiseP=A*P*A.t
我正在开展一个项目，通过数据融合来跟踪安装在移动设备上的摄像头的位置。我得到的数据是1)来自源A的相机在x、y和z方向的速度2)来自源B的当前帧和上一帧位置之间的差异(在2D中，Z不应以任何方式改变)我已经做了一个类似的项目，但没有任何数据融合，而是使用了在OpenCV中实现的卡尔曼滤波器。目前，我一直对迄今为止在网上找到的所有不同实现技术感到困惑。我如何将我获得的数据插入/组合到KF/EKF的不同组件中？我有这个例子来改变OpenCV-KF以作为EKF工作。它看起来很像我需要的东西，除了我的对象实际上是相机本身并且还能够在y轴和x轴上移动，轮流，......而且我得到的不是对象的像素
我有一个带有某些属性的数据框，它的下一个显示：+-------+-------+|Atr1|Atr2|+-------+-------+|3,06|4,08||3,03|4,08||3,06|4,08||3,06|4,08||3,06|4,08||...|...|+-------+-------+如您所见，数据框的ATR1和ATR2的值是具有'，“”字符的数字。这是因为我已经从CSV加载了这些数据，其中双型数字的小数由'，'表示。当我将数据加载到数据框中时，值将其铸造为字符串，因此我将类似的属性从字符串到Double类型应用了：df=df.withColumn("Atr1",df["Atr1"
根据此处找到的答案，https://stackoverflow.com/a/10931091/1311773，我正在尝试实现两个堆，以便计算运行中位数。我不熟悉堆，我不确定从哪里开始实现这里描述的这个功能。http://programmingpraxis.com/2012/05/29/streaming-median/我的目标是创建一个小型测试程序来有效地计算运行中位数，这样随着列表的增长，中位数不需要从头开始重新计算。使用两个堆，我应该能够做到，我只是对如何开始实现它犹豫不决。如有任何建议，我们将不胜感激。 最佳答案 std::p
EMI滤波器设计概念1.1基本概念在开关电源的设计里，为了对策传导干扰大都会在输入端前端加入EMI滤波器，因传导测试是由AC端来做量测，因此滤波器愈靠近接收器效果愈好(让所有的干扰都可经由滤波器做衰减)，而一般滤波器是经由电感与电容组合而成的二阶低通滤波器。如图27所示，当干扰信号在经过接收器之前，由电感与电容组成的二阶低通滤波器来衰减高频信号，由图28可知，愈大的滤波电感或电容，可以让谐振频率点往前移而衰减更多高频信号。图27图281.2耦合路径在滤波器设计上，需确认要衰减的路径是差模还是共模，如图29所示为常用的EMI滤波电路，蓝色回路为差模滤波器，左边为L1与X1，右边则由L2与C1所组
我正在创建一个filterBy通过过滤的功能filterKey:filterBy(data,filterKey){data=data.filter(function(row){returnObject.keys(row).some(function(key){returnString(row[key]).toLowerCase().indexOf(filterKey)>-1})})console.log(data)returndata}data好像：[{name:'Alex',createdAt:''},{...}]filter好像：A（字符串）。然而，console记录一个空数组，无论其值如
我是OpencvC++的新手。我正在尝试将蒙版与图像进行卷积。为此，我想创建自己的蒙版，以便我可以使用filter2D数组函数将我的蒙版与图像进行卷积。我要创建的面具是:charmask[3][3]={{-1,0,1},{-1,0,1},{-1,0,1}};为此我尝试了下面的代码(生成这个掩码):-Matkernel(3,3,CV_8UC1,Scalar(-1,0,1));我已将掩码值打印为std::cout但我得到的答案是0,0,0;0,0,0;0,0,0我期待的答案是-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1我知道我在正确编写channel时犯了一个错误。任何人都可以帮助我理解cha
