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搜索关键字:噪声    ( 976个结果
图像处理之基础---频域分析
1.频域值得坐标轴1.在傅里叶变换中,低频主要决定图像在平滑区域中总体灰度级的现实,而高频决定图像细节部分,如边缘和噪声; 滤波器:使低频通过而使高频衰减的滤波器称为“低通滤波器”相反特性的滤波器 称为“高通滤波器” 被低通滤波的图像比原始图像少了一些尖锐的细节部分,因为高频部分已被衰减。同样,被....
分类:其他好文   时间:2014-08-12 10:04:23    阅读次数:201
DCDC纹波小实验
关于使用示波器测试纹波的注意事项使用示波器的AC耦合方式测量由于示波器的头套容易引人噪声,因此在测试前必需把探头的头套去掉因为电源的高频噪声很容易通过小电感就可以滤掉,因此更关心的是中低频的噪声。测试时将示波器的带宽限制调到尽可能的低(20MHz),避免从表笔引入噪声(我之前就吃过这方面的亏)DCDC后端接LDOAMS1117-5V的Datasheet上要求的最低压差(VIN-VOUT)为1.1V...
分类:其他好文   时间:2014-08-10 21:41:42    阅读次数:314
去耦电容的选择
有许多同志在设计电路和制作PCB的过程中,对去耦电容的选择还是缺乏认识甚至是存在很大的盲目性。这里就涉及的问题谈谈一二。 利用去耦电容滤除电路板上电源的高频噪声是工程中常用的方法。好的高频去耦电容电路可去除高达1GHz的高频成分。设计印制电路板的时,每个集成电路的电源和地之间都要加一个去耦电容...
分类:其他好文   时间:2014-08-06 21:48:52    阅读次数:220
数据挖掘——数据预处理
数据预处理(Data Preprocess):通过采用数据清理、数据集成与变换以及数据规约等方法对数据预先进行处理,处理后的数据用于数据挖掘。在当前社会中,由于大数据、数据源不唯一等原因使得在真实数据库存放的数据存在噪声、缺失和不一致的问题。基于数据的信息挖掘在数据不能保证的情况下,挖掘得到的信息也...
分类:其他好文   时间:2014-07-31 19:33:40    阅读次数:258
dm8148 开发之---4路解码器tvp5158
通过采用自动对比度控制与视频噪声过滤技术的全新 TVP515x 器件,采集4通道视频,可带来优异图像质量并实现市场领先的视频解码性能德州仪器 (TI) 宣布推出可实现优异图像质量的新型 TVP5158多通道 NTSC/PAL 视频解码器。全新器件采用高级二维自适应梳状滤波器内核以及自动对比度控制与视...
分类:其他好文   时间:2014-07-31 12:47:26    阅读次数:275
包络检测C程序
最近做项目要提取一个声音信号的包络波形,所以花了点时间研究各种包络提取的算法。 所谓包络检测又叫幅度解调,在许多领域都有重要的应用。如果载波信号是确定的,那么通常可以采用同步解调的方式,这种方式的信噪比最好,对信号中混入的噪声的抑制能力最强。所谓同步解调是通讯领域通常的叫法。在信号检测领域,这种方式通常称为“相敏检波”,锁相放大器(Lock-in Amplifier)采用的就是这种方式最典型的例...
分类:其他好文   时间:2014-07-29 12:56:37    阅读次数:189
【数据挖掘导论】——数据质量
数据质量 数据挖掘使用的数据通常是为其他用途收集或者收集的时候还没有明确目的。因此数据常常不能在数据的源头控制质量。为了避免数据质量的问题,所以数据挖掘着眼于两个方面:数据质量问题的检测和纠正(数据清理);使用可以容忍低质量数据的算法。 测量和数据收集问题 完美的数据在实际中几乎是不存在的,对于存在的数据质量问题,我们先定义测量误差和数据收集错误,然后考虑测量误差的各种问题:噪声...
分类:其他好文   时间:2014-07-26 15:26:11    阅读次数:235
图像处理之霍夫变换(直线检測算法)
图像处理之霍夫变换(直线检測算法)霍夫变换是图像变换中的经典手段之中的一个,主要用来从图像中分离出具有某种同样特征的几何形状(如,直线,圆等)。霍夫变换寻找直线与圆的方法相比与其他方法能够更好的降低噪声干扰。经典的霍夫变换经常使用来检測直线,圆,椭圆等。霍夫变换算法思想:以直线检測为例,每一个像素坐...
分类:其他好文   时间:2014-07-26 01:22:56    阅读次数:262
[数字图像处理]图像去噪初步(1)--均值滤波器
1.图像去噪的前言 上一篇博文中,我对噪声的类型进行了介绍,也使用的Matlab对各种噪声进行了实现。旧话重提,一幅图像,甚至是一个信号的老化,能够使用下面模型来表示。能够使用下面算式来表示这里,因为退化函数的作用,使得原图像产生退化(比方,运动模糊),然后在加上一个加性噪声项。 本博文,主要...
分类:其他好文   时间:2014-07-25 16:36:41    阅读次数:389
SUSAN检测算子
USAN区域(核同值区):和核像素的灰度相同会相信的模板像素的区域。利用这个区域的尺寸、重心、二阶矩等可以帮助检测图像的边缘和角点。利用USAN的面积作为特征可以起到增强边缘和角点的效果。该方法不用计算微分,对噪声不敏感。SUNAN算子边缘检测(最小(Smallest)核同值区):检测模板有37个象...
分类:其他好文   时间:2014-07-23 22:11:07    阅读次数:355
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