急!如何用MATLAB構建理想低通濾波器,巴特沃斯低通濾波器,指數低通濾波器和梯形低通濾波器對影象處理

時間 2021-09-02 19:08:00

1樓:匿名使用者

比如你要處理的訊號叫x(n),是一個n點的序列。

理想低通濾波器最簡單,先對x(n)做fft,得到頻域特性x(k),然後把高頻部分的資料改為0,最後在用ifft變換轉換到時域,就是理想濾波了,因為高頻完全被抹掉了,而低頻資訊絲毫不變。

其他濾波器就不能這樣賴皮的做了,因為理想濾波器必須有無限多個抽頭才能達到“高頻完全被抹掉了,而低頻資訊絲毫不變”的效果。實際中是不可能的。其他濾波器就是根據你要的階數先設計出濾波器的時域衝擊響應h(n),再用filter( )函式讓訊號通過這個濾波器,這樣來實現

2樓:匿名使用者

對這裡不很瞭解,不敢多說

3樓:小翔p翔

指數低通

xlabel('a)原始影象');

r1=imnoise(r,'salt & pepper',0.05);

subplot(1,3,2);imshow(r1);

xlabel('b)含椒鹽噪聲影象');

f=double(r1)

k=fft2(f);

g=fftshift(k);

[n1,n2]=size(g);

n=2;

d0=25;

u0=round(n1/2);

v0=round(n2/2);

for i=1:n1;

for j=1:n2

d=sqrt((i-u0)^2+(i-v0)^2);

h=exp(-(d/d0)^2);

y(i,j)=h*g(i,j);

endend

y=ifftshift(y);

e1=ifft2(y);

e2=uint8(real(e1));

subplot(1,3,3);imshow(e2);

xlabel('c)指數低通濾波器處理');

matlab使用低通濾波器來處理資料

4樓:匿名使用者

先設計數字濾波器 fir2(n,f,m) 其中n是濾波器長度 f是截止頻率(歸一化為0到1) m是該截止頻率對應的濾波器相應 我說的比較簡單 去查一下help 講的很詳細

當然還有其他方法設計數字濾波器 根據你的需要選擇吧得到濾波器後 與10000個點做卷積就可以了 最後還可以用freqz命令做出濾波結果的頻率響應

希望能幫到你

如何使用低通濾波器在matlab中

5樓:匿名使用者

濾波器有很多種設計方式。最簡單的,就是用已有的buttord計算出最符合條件的巴特沃思濾波器的階數n和截止頻率,再用butter計算n階巴特沃斯數字濾波器系統函式分子、分母多項式的係數向量b、a。用freqz函式畫出濾波器的幅頻、相頻圖。

用filter濾波。

例:規定:wp為通帶截止頻率;ws為阻帶截止頻率;ap為通帶最大衰減(db);as為阻帶最大衰減(db);wc為3db截止頻率;fn為取樣率;

濾波器設計條件:通帶最大衰減ap=1db,阻帶最小衰減as=15db,通帶截止頻率為wp=2000hz,阻帶截止頻率為ws=5000hz

**:fn=16000;

ap=0.1;

as=60;

wp=2000;

ws=5000; %輸入濾波器條件

wpp=wp/(fn/2);wss=ws/(fn/2); %歸一化;

[nwn]=buttord(wpp,wss,ap,as); %計算階數截止頻率

[ba]=butter(n,wn); %計算n階巴特沃斯數字濾波器系統函式分子、分母多項式的係數向量b、a。

freqz(b,a,512,fn);%做出h(z)的幅頻、相頻圖

t =(1:1000)/16000;

x=cos(4000*pi*t)+cos(6000*pi*t); %輸入訊號

figure(2);

subplot(2,1,1);

plot(t,x); %合成訊號時域波形

axis([0 0.01 -22])

x=fft(x); %進行傅立葉變換

subplot(2,1,2);

plot(abs(x));

y=filter(b,a,x); %濾波b、a濾波器係數,x濾波前序列

figure(3);

subplot(2,1,1); %

plot(t,y); %分離輸出訊號的時域波形

axis([0 0.01 -1.51.5]);

subplot(2,1,2);

plot(t,cos(4000*pi*t));%cos(4000*pi*t)理論時域波形

axis([0 0.01 -1.51.5])

基於matlab的低通濾波器的設計與實現,具體設計的步驟是什麼??思路是什麼呢

6樓:匿名使用者

先實現那幾個濾波器,然後分別用來對影象進行處理,最後比較效果.濾波器的設計就參考你的課本了,然後對影象操作的讀取和顯示就要使用到matlab的影象處理工具箱的函式.

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