最近读论文和看源码过程中经常看到高斯滤波器这个概念，论文中说的是利用高斯滤波器来进行去噪、使得特征变得光滑啥的，就不免有一个疑问，为啥高斯滤波器这么牛？同时高斯滤波器也可以看作一种特殊的卷积，那么研究一下高斯滤波器也将有助于我们理解CNN。一、图片中的噪声图像噪声（imagenoise）是图像中一种亮度或颜色信息的随机变化(被拍摄物体本身并没有)，通常是电子噪声的表现。它一般是由扫描仪或数码相机的传感器和电路产生的，也可能是受胶片颗粒或者理想光电探测器中不可避免的的散粒噪声影响产生的。图像噪声是图像拍摄过程中不希望存在的副产品，给图像带来了错误和额外的信息。图像噪声的强度范围可以从具有良好光照
希尔伯特滤波器原理及IP核使用希尔伯特滤波器功能上就是相当于一个全通滤波器和移相器的组合。在VIVADO里面Hilbert一般使用的是FIR滤波器学习过数字信号处理书籍，就会知道其实FIRFilter的核心思想就是卷积运算，然后再稍微了解一下卷积的时域卷积定理，就可以理解Hilbert滤波器的原理。希尔伯特滤波器IP核使用详解第一步配置系数文件及输入输出类型singlerate模式，即数据输出与输入速率相同。第二步选择通道和采样频率vivado的ip核支持多通道数据输入模式，这里选择通道数为1，即单通道模式。这里可以查看反应曲线，由此可以得出希尔伯特滤波器变换实际效果。
【频率域平滑、锐化滤波器】理想滤波器，巴特沃思滤波器，高斯滤波器一、背景知识二、理想滤波器原理及实现1.理想低通滤波器2.理想低通滤波器的实现：3.理想高通滤波器：三、巴特沃思滤波器原理及实现1.巴特沃思低通滤波器2.巴特沃思高通滤波器三、高斯滤波器原理及实现1.高斯低通滤波器：2.高斯高通滤波器：四、代码附录五、结尾一、背景知识本文主要介绍频率域滤波器，此处的频率域是基于傅立叶变换得出。在一幅图像中，低频对应图像变化缓慢的部分，即图像大致外观和轮廓。高频部分对应图像变化剧烈的部分即图像细节。低通滤波器的功能是让低频率通过而滤掉或衰减高频，其作用是过滤掉包含在高频中的噪声。即低通滤波的效果是图
目录1、AD9708芯片解读和电路设计2、AD9280芯片解读和电路设计3、FPGA设计框架4、AD9708波形生成并发送5、AD9280采集接收波形6、HDMI波形显示算法7、串口协议帧控制波形显示8、vivado工程9、上板调试验证10、福利：工程源码获取1、AD9708芯片解读和电路设计AD9708很简单，8位分辨率，125MSPS采样率，输入参考电压3~5V，内置1.2V参考电压，8bit数字信号输入，差分电流输出；芯片操作不需要软件配置，给个时钟信号就工作，简单得很，根据官方手册，内部结构如下：SLEEP引脚提供芯片休眠功能，当不需要使用该芯片时可拉高SLEEP以降低电路板功耗，当不
目录Matlab仿真低通的FIR滤波器BLACKMAN窗并使用FPGA实现（1）FIR&IIR介绍（2）FIR的FPGA实现与matlab仿真(FIR&BLACKMAN窗&4MHz采样&低通滤波)：①采用Matlab中的FDA插件设计滤波器②FDA导出滤波器系数③根据滤波器的量化系数使用FPGA代码实现step1：建立好相关的工程文件（FIR_low8.v以及对应的tb文件）step2：Verilog代码书写step3：生成待滤波波形，并且使用matlab对波形进行数字化抽样，将波形数值保存在txt文档中去step4：testbench文件的编写step5：仿真结果step6：Matlab仿真
MATLAB实现卡尔曼滤波器仿真本仿真是在学习B站DR_CAN的视频之后的练习。联系针对的是第五个视频中的二维示例。视频连接为【【卡尔曼滤波器】1_递归算法_RecursiveProcessing】https://www.bilibili.com/video/BV1ez4y1X7eR/?share_source=copy_web&vd_source=b275b7cab48480c7de4a23f928695bfc顺带记录一些看到的对学习卡尔曼滤波算法有益的网页。https://zhuanlan.zhihu.com/p/36745755https://blog.csdn.net/qq_38364
CV&CA&CTRV&CTRA0.运动模型简介1.CV模型2.CA模型3.CTRV模型4.CTRA模型上一篇文章主要讲解了不同卡尔曼滤波的原理和特点，其中提到状态预测过程和状态更新两个主要的过程。在将卡尔曼滤波应用在车辆状态跟踪的问题中时，状态预测过程其实就是根据不同的运动模型来对车辆目标的状态进行预测。不同的运动模型是对实际车辆目标的运动过程进行一定的简化来建构的，其中包括一次运动模型和更高级的二次运动模型。本篇文章就是选用不同运动模型来分别构建卡尔曼滤波的模型（包括状态转移矩阵，过程噪声模型的构建和推导，以及不同模型对应的各个矩阵维度的分析）。0.运动模型简介首先要明确的一点是，不管是什么
参考文献：【１】https://zhuanlan.zhihu.com/p/63641680目录１．非线性模型２．非线性模型到线性模型的近似１．非线性模型 《卡尔曼滤波器之经典卡尔曼滤波》中提到卡尔曼滤波器可以对任何线性系统进行精确建模，而对于非线性系统,可以使用扩展卡尔曼滤波。这里的非线性系统指的是传感器测量值和目标的状态值之间无法通过测量矩阵Ｈ进行转换。因此扩展卡尔曼（EKF）与经典卡尔曼（KF）的区别在于测量矩阵H的计算。EKF对非线性函数进行泰勒展开后，进行一阶线性化的截断，忽略了其余高阶项，进而完成非线性函数的近似线性化。正是由于忽略了部分高阶项，使得EKF的状态估计会损失一些精度。
不同图像的噪声，选用什么滤波器去噪，图像处理的噪声和处理方法提示：据说是科大讯飞的算法面试题知道哪些噪声，分别用什么滤波器处理？文章目录不同图像的噪声，选用什么滤波器去噪，图像处理的噪声和处理方法@[TOC](文章目录)图像噪声椒盐噪声与中值滤波去噪均值滤波高斯噪声与高斯滤波去噪双边滤波器去噪小波去噪离散余弦变换DCT滤波总结图像噪声噪声来源灰常多，但主要可以分为三类：1.来自捕捉源的（acquisition/digitization），比如一个摄像机的镜头、A/D或者sensor；2.来自图像传输过程（imagetransmission），传输图像的信道包括无线电、微波、光缆等等，如果通过无
多相滤波器MATLAB仿真---抽取&插值目录前言一、什么是多相滤波器？二、抽取1.不考虑滤波器延时下的抽取2.考虑滤波器延时下的抽取三、插值参考文献总结前言 语音信号多相滤波器是我上学期末做的一个课设，过了许久，在此仅仅简单记录一下，以特定的D值和I值展示一下操作过程，不贴出通用函数，希望对正在学习该内容的伙伴有所帮助。本文以工程实现的角度浅谈多相滤波器，由于数字滤波器是有延时效应的，所以在考虑滤波器的延时下，多相滤波器又应该如何操作。提示：以下是本篇文章正文内容，写文章实属不易，希望能帮助到各位，转载请附上链接。一、什么是多相滤波器？ 我们知道，在数字信号处理中，对于给定的一个序
