选带傅里叶变换的原理大家可以看书。大致的步骤为
移频 （将选带的中心频率移动到零频）
数字低通滤波器 （防止频率混叠）
重新采样 （将采样的数据再次间隔采样，间隔的数据取决于分析的带宽，就是放大倍数）
复FFT （由于经过了移频，所以数据不是实数了）
频率调整 （将负半轴的频率成分移到正半轴）
程序如下：
function [f, y] = zfft(x, fi, fa,...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-11 16:48:10
阅读次数：
134
1.cvSmooth函数函数 cvSmooth 可使用简单模糊、简单无缩放变换的模糊、中值模糊、高斯模糊、双边滤波的不论什么一种方法平滑图像。每一种方法都有自己的特点以及局限。 没有缩放的图像平滑仅支持单通道图像，而且支持8位到16位的转换（与cvSoble和cvaplace相似）和32位浮点数到3...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-11 14:55:55
阅读次数：
133
对于图形的平滑与滤波，但从滤波角度来讲，一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除，增强图像的效果。
首先介绍二维卷积运算，图像的滤波可以看成是滤波模板与原始图像对应部分的的卷积运算。关于卷积运算，找到几篇相关的博客：图像处理：基础(模板、卷积运算)
图像处理-模板、卷积的整理对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作，低通滤波（LPF）有利于去噪，模糊图像，高通滤波（HPF）有利于找到图像边...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-10 13:34:19
阅读次数：
20199
滤波处理，首先提几个问题：为什么要滤波？滤波的方式有那么多有什么作用？分别的应用场合是什么？下面就开始滤波的说明和代码了！一：移动平滑滤波： 该滤波方法为：采用最新的N个数据的平均值。N为恒定值。 那么问题来了： 在初始采样平均值该如何处理？X1/N？还是第一次采样将N个数据全填充为X1？...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-10 10:57:41
阅读次数：
153
四种电路组态：晶体管是非线性元件，当两个不同频率同时加到非线性元件时，就会产生大量新的频率的信号，包括两个信号频率的差，和，还有其谐波的差、和。比如我这次做的混频需得到10.7MHz，因为接收到的RF信号频率为49.7MHz，所以取本振信号频率为39MHz。经过10.7MHZ陶瓷滤波器即可得到。L1...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-10 00:25:08
阅读次数：
157
第 1 种方法 限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A 方法根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为 A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B 优点能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C 缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差D 实例程序/...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-08 10:48:38
阅读次数：
200
一、系统结构 1．基本要求 （1）话音/功率放大器增益均可调； （2）带通滤波器：通带为300Hz～3.4kHz ； （3）ADC：采样频率f s＝8kHz，字长不小于8位； （4）语音存储时间≥10秒； （5）DAC：变换频率f c＝8kHz，字长不小于8位； （6）回放语音质量良好。 2．发挥部...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-07 19:14:16
阅读次数：
170
1、对图像进行高斯模糊，实现图形的平滑，去除尖锐噪声定义：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-07 10:55:43
阅读次数：
214
在图像处理算法研究中，很多时候需要有客观评价指标来对算法的性能进行评价。比如，在图像复原、图像滤波算法研究中，需要采用客观评价指标来定量的来测试算法恢复出的图像相对于参考图像的好坏程度。本文介绍文献中提到到三个比较好的客观评价指标——峰值性噪比PSNR、模糊系数K、质量因素Q，其定义分别是：这三个指...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-04 12:37:24
阅读次数：
195
最近在交接任务，用到Matlab，mark一下菜鸟知识点。学习方式是看到不会就百一下或九一下，所以信息很琐碎。但它依然在我的脑子里(*^__^*) ……tic……toc %围起来可以计算时间；h = fspecial(type,para) %函数用于建立预定义的滤波算子；例如fspecial("G....
分类：
其他好文 时间：
2015-07-04 12:28:19
阅读次数：
121
