几个自编的滤波函数

matlab自带的滤波器函数

matlab自带的滤波器函数
Matlab自带的滤波器函数可以用于对信号进行滤波处理，常用的函数有：
1. fir1函数：设计一阶低通、高通、带通、带阻滤波器的FIR 数字滤波器，可自定义通带和阻带的截止频率。

2. cheby1函数：设计ChebyshevI型低通、高通、带通、带阻数字滤波器，可自定义通带和阻带的截止频率和最大通带波纹。

3. butter函数：设计Butterworth型低通、高通、带通、带阻数字滤波器，可自定义通带和阻带的截止频率和滤波器阶数。

4. filtfilt函数：对信号进行双向滤波处理，可避免滤波后信号的相位畸变和滞后。

这些函数可以在Matlab的Signal Processing Toolbox中找到，可根据需要选择合适的函数进行滤波处理。

- 1 -。

Matlab技术滤波器设计工具

Matlab技术滤波器设计工具概述：滤波器是信号处理中常用的工具，用于去除信号中的噪声或改变信号的频率响应。

Matlab是一个强大的数学工具，提供了丰富的滤波器设计函数和工具，使得滤波器设计变得简单易用。

本文将介绍Matlab中常用的滤波器设计函数和工具，帮助读者了解如何利用Matlab来设计不同类型的滤波器。

I. 常用滤波器设计函数Matlab提供了多个函数用于滤波器设计，包括FIR滤波器和IIR滤波器。

1. FIR滤波器设计函数FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种常见的线性相位滤波器，其特点是无反馈，具有线性相位和稳定的响应。

Matlab中常用的FIR滤波器设计函数包括fir1、fir2、firpm等。

- fir1函数可以设计标准的低通、高通、带通和带阻滤波器，可以指定截止频率、滤波器类型和滤波器阶数。

- fir2函数可以设计任意的线性相位FIR滤波器，可以指定滤波器的频率响应和频率区间。

- firpm函数可以设计最小最大化滤波器，可以指定滤波器的通带、阻带特性和响应类型。

2. IIR滤波器设计函数IIR（Infinite Impulse Response）滤波器是一种常见的递归滤波器，其特点是具有反馈，可以实现更高阶和更复杂的滤波器。

Matlab中常用的IIR滤波器设计函数包括butter、cheby1、cheby2、ellip等。

- butter函数可以设计巴特沃斯滤波器，可以指定滤波器的阶数和截止频率。

- cheby1和cheby2函数可以设计Chebyshev滤波器，可以指定滤波器的阶数、通带/阻带最大衰减和截止频率。

- ellip函数可以设计椭圆滤波器，可以指定滤波器的阶数、通带/阻带最大衰减和截止频率。

II. 滤波器设计工具除了上述的滤波器设计函数外，Matlab还提供了几个可视化的滤波器设计工具，方便用户通过图形界面进行滤波器设计。

1. FDA工具箱Matlab中的FDA工具箱（Filter Design and Analysis）是一个图形界面工具，用于设计、分析和实现各种滤波器。

(整理)11种滤波方法+范例代码.

软件滤波算法（转载）这几天做一个流量检测的东西，其中用到了对数据的处理部分，试了很多种方法，从网上找到这些个滤波算法，贴出来记下需要注意的是如果用到求平均值的话，注意总和变量是否有溢出，程序没必要照搬，主要学习这些方法，相信做东西的时候都能用得上1、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,则本次值有效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2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。

matlab滤波函数详解

matlab滤波函数详解Matlab作为一种广泛应用于数值计算和数据处理的软件，提供了许多用于信号处理和图像处理的函数。

其中，滤波函数是其中非常重要的一部分，它们在许多应用中都起着关键的作用。

本文将详细介绍Matlab中常见的滤波函数，包括它们的用途、参数设置、使用方法和示例。

一、滤波函数概述滤波函数主要用于对信号进行滤波处理，以消除噪声、突出信号特征或实现其他特定的处理目标。

在Matlab中，常见的滤波函数包括低通、高通、带通、带阻等类型，它们可以根据不同的应用需求选择。

滤波器通常由一组数学函数组成，用于对输入信号进行加权和叠加，以达到滤波的目的。

二、低通滤波函数低通滤波函数用于消除高频噪声，保持低频信号的完整性。

在Matlab中，常用的低通滤波函数包括lfilter和filter等。

lfilter函数适用于线性滤波器，而filter函数适用于任意滤波器设计。

低通滤波函数的参数包括滤波器系数、输入信号和采样率等。

通过调整滤波器系数，可以实现不同的滤波效果。

三、高通滤波函数高通滤波函数用于消除低频噪声，突出高频信号特征。

在Matlab 中，常用的高通滤波函数包括hilbert和highpass等。

hilbert函数适用于频谱分析和高频信号提取，而highpass函数则适用于消除低频噪声。

高通滤波函数的参数包括滤波器系数、采样率和信号类型等。

通过调整滤波器系数，可以实现不同的高通效果。

四、带通滤波函数带通滤波函数用于选择特定频率范围内的信号进行过滤。

在Matlab中，常用的带通滤波函数包括bandpass和butter等。

bandpass函数适用于设计带通滤波器，而butter函数则适用于连续时间滤波器设计。

带通滤波函数的参数包括带外抑制值、带宽和采样率等。

通过调整带宽参数，可以实现不同的带通效果。

五、其他滤波函数除了以上三种常见的滤波函数外，Matlab还提供了其他一些滤波函数，如带阻、限幅、防混叠等类型。

C语言十大滤波算法

十大滤波算法程序大全精心整理版转自网络11、限幅滤波法函数名称：AmplitudeLimiterFilter-限幅滤波法优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰缺点：无法抑制那种周期性的干扰,且平滑度差说明：1、调用函数GetAD,该函数用来取得当前值2、变量说明Value:最近一次有效采样的值,该变量为全局变量NewValue:当前采样的值ReturnValue:返回值3、常量说明A:两次采样的最大误差值,该值需要使用者根据实际情况设置入口：Value,上一次有效的采样值,在主程序里赋值出口：ReturnValue,返回值,本次滤波结果/defineA10unsignedcharValueunsignedcharAmplitudeLimiterFilter{unsignedcharNewValue;un signedcharReturnValue;NewValue=GatAD;ifNewValue-Value>A||Value-NewValue>AReturnValue= Value;elseReturnValue=NewValue;returnReturnValue;}2、中位值滤波法/函数名称：MiddlevalueFilter-中位值滤波法优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果缺点：对流量,速度等快速变化的参数不宜说明：1、调用函数GetAD,该函数用来取得当前值Delay,基本延时函数2、变量说明ArrDataBufferN:用来存放一次性采集的N组数据Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器i,j,k:循环试用的参数值3、常量说明N：数组长度入口：出口：value_bufN-1/2,返回值,本次滤波结果/defineN11unsignedcharMiddlevalueFilter{unsignedcharvalue_bufN;unsignedchari,j,k,temp;fori=0;i<N;i++{value_bufi=get_ad;delay ;}forj=0;j<N-1;j++{fork=0;k<N-j;k++{ifvalue_bufk>value_bufk+1{temp=value_bufk;value_b ufk=value_bufk+1;value_bufk+1=temp;}}}returnvalue_bufN-1/2;}3、算术平均滤波法/说明：连续取N个采样值进行算术平均运算优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波;这种信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动;缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算较快的实时控制不适用;/defineN12charfilter{unsignedintsum=0;unsignedchari;fori=0;i<N;i++{sum+=get_ad;delay;}returncharsum/N;}4、递推平均滤波法又称滑动平均滤波法/说明：把连续N个采样值看成一个队列,队列长度固定为N;每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉队首的一次数据;把队列中的N各数据进行平均运算,既获得新的滤波结果;优点：对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高；试用于高频振荡的系统缺点：灵敏度低；对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差,不适于脉冲干扰较严重的场合/defineN12unsignedcharvalue_bufN;unsignedcharfilter{unsignedchari;unsignedcharvalue;intsum=0;value_bufi++=get_ad;//采集到的数据放入最高位fori=0;i<N;i++{value_bufi=value_bufi+1;//所有数据左移,低位扔掉sum+=value_bufi;}value=sum/N;returnvalue;}5、中位值平均滤波法又称防脉冲干扰平均滤波法/说明：采一组队列去掉最大值和最小值优点：融合了两种滤波的优点;对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除有其引起的采样值偏差;对周期干扰有良好的抑制作用,平滑度高,适于高频振荡的系统;缺点：测量速度慢/defineN12ucharfilter{unsignedchari,j,k,l;unsignedchartemp,sum=0,value;unsignedcharvalue_bufN,;fori=0;i<N;i++{value_bufi=get_ad;delay;}//采样值从小到大排列冒泡法forj=0;j<N-1;j++{fori=0;i<N-j;i++{ifvalue_bufi>value_bufi+1{temp=value_bufi;value_buf i=value_bufi+1;value_bufi+1=temp;}}}fori=1;i<N-1;i++sum+=value_bufi;value=sum/N-2;returnvalue;}6、递推中位值滤波法/优点：对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由其引起的采样值偏差;对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高；试用于高频振荡的系统缺点：测量速度慢/charfiltercharnew_data,charqueue,charn{charmax,min;charsum;chari;queue0=new_data;max=queue0;min=queue0;sum=queue0;fori=n-1;i>0;i--{ifqueuei>maxmax=queuei;elseifqueuei<minmin=queuei;sum=sum+queuei;que uei=queuei-1;}i=n-2;sum=sum-max-min+i/2;//说明：+i/2的目的是为了四舍五入sum=sum/i;returnsum;}7、限幅平均滤波法/优点：对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除有其引起的采样值偏差;/defineA10defineN12unsignedchardata;unsignedcharfilterdata{unsignedchari;unsignedcharvalue,sum;dataN=GetAD;ifdataN-dataN-1>A||dataN-1-dataN>AdataN=dataN-1;//elsedataN=NewValue;fori =0;i<N;i++{datai=datai+1;sum+=datai;}value=sum/N;returnvalue;}8、一阶滞后滤波法/函数名称：filter-一阶滞后滤波法说明：1、调用函数GetAD,该函数用来取得当前值Delay,基本延时函数2、变量说明Or_dataN:采集的数据Dr0_flag、Dr1_flag:前一次比较与当前比较的方向位coeff:滤波系数F_count：滤波计数器3、常量说明N：数组长度Thre_value：比较门槛值入口：出口：/defineThre_value10defineN50floatOr_dataN；unsignedcharDr0_flag=0,Dr1_flag=0;voidabsfloatfirst,floatsecond{floatabs;iffirst>second{abs=first-second;Dr1_flag=0;}else{abs=second-first;Dr1_flag=1;}returnabs;}voidfiltervoid{uchari=0,F_count=0,coeff=0;floatAbs=0.00;//确定一阶滤波系数fori=1;i<N;i++{Abs=absOr_datai-1,Or_datai;ifDr1_flag^Dr0_flag//前后数据变化方向一致{F_count++;ifAbs>=Thre_value{F_count++;F_count++;}ifF_count>=12F_count=12;coeff=20F_c ount;}else//去抖动coeff=5;//一阶滤波算法ifDr1_flag==0//当前值小于前一个值Or_datai=Or_datai-1-coeffOr_datai-1-Or_datai/256;elseOr_datai=Or_datai-1+coeffOr_data i-Or_datai-1/256;F_count=0;//滤波计数器清零Dr0_flag=Dr1_flag;}}9、加权递推平均滤波法/coe:数组为加权系数表,存在程序存储区;sum_coe:加权系数和/defineN12constcharcodecoeN={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};constcharcodesum_coe=1+2+3+4+5+6+7+8+9 +10+11+12;unsignedcharfilter{unsignedchari;unsignedcharvalue_bufN;intsum=0;fori=0;i<N;i++{value_bufi=get_ad;delay;}fori=0,i<N;i++{value_bufi=value_bufi+1;sum+=value_buficoei;}sum/=sum_coe;value=sum/N;returnvalue;}10、消抖滤波法//defineN12unsignedcharfilter{unsignedchari=0;unsignedcharnew_value;new_value=get_ad;ifvalue=new _value;{i++;ifi>N{i=0;value=new_value;}}elsei=0;returnvalue;}。

十大滤波算法精修订

40.for(i =0; i < FILTER_N; i++){
41.filter_sum += Get_AD();
42.delay(1);
43.}
44.return(int)(filter_sum / FILTER_N);
45.}
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
ARDUINO 代码
1./*
44.else
45.returnNewValue;
46.}
2、中位值滤波法
ARDUINO 代码
1./*
2.A、名称：中位值滤波法
3.B、方法：
4.连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，
5.取中间值为本次有效值。
6.C、优点：
7.能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；
8.对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
46.filter_temp = filter_buf[i];
47.filter_buf[i]= filter_buf[i +1];
48.filter_buf[i +1]= filter_temp;
49.}
50.}
51.}
52.returnfilter_buf[(FILTER_N -1)/2];
53.}
2.A、名称：递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
3.B、方法：
4.把连续取得的N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，
5.每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据（先进先出原则），
6.把队列中的N个数据进行算术平均运算，获得新的滤波结果。
7.N值的选取：流量，N=12；压力，N=4；液面，N=4-12；温度，N=1-4。

十大滤波算法程序大全(精心整理版)

1、限幅滤波法*************************************************** *函数名称：AmplitudeLimiterFilter()-限幅滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰*缺点：无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差*说明：1、调用函数GetAD(),该函数用来取得当前值2、变量说明Value:最近一次有效采样的值，该变量为全局变量NewValue:当前采样的值ReturnValue:返回值3、常量说明A:两次采样的最大误差值，该值需要使用者根据实际情况设置*入口：Value,上一次有效的采样值，在主程序里赋值*出口：ReturnValue,返回值，本次滤波结果****************************************************/#define A 10unsigned char Valueunsigned char AmplitudeLimiterFilter(){unsigned char NewValue;unsigned char ReturnValue;NewValue=GatAD();if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))ReturnValue=Value;else ReturnValue=NewValue;return(ReturnValue);}2、中位值滤波法/*****************************************************函数名称：MiddlevalueFilter()-中位值滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果*缺点：对流量，速度等快速变化的参数不宜*说明：1、调用函数GetAD(),该函数用来取得当前值Delay(),基本延时函数2、变量说明ArrDataBuffer[N]:用来存放一次性采集的N组数据Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器i,j,k:循环试用的参数值3、常量说明N：数组长度*入口：*出口：value_buf[(N-1)/2],返回值，本次滤波结果*****************************************************/#define N 11unsigned char MiddlevalueFilter(){unsigned char value_buf[N];unsigned char i,j,k,temp;for(i=0;i<N;i++){value_buf[i] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (k=0;k<N-j;k++){if(value_buf[k]>value_buf[k+1]){temp = value_buf[k];value_buf[k] = value_buf[k+1];value_buf[k+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}3、算术平均滤波法/*********************************************************说明：连续取N个采样值进行算术平均运算优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。

[整理]11种滤波方法+范例代码

软件滤波算法（转载）这几天做一个流量检测的东西，其中用到了对数据的处理部分，试了很多种方法，从网上找到这些个滤波算法，贴出来记下需要注意的是如果用到求平均值的话，注意总和变量是否有溢出，程序没必要照搬，主要学习这些方法，相信做东西的时候都能用得上1、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,则本次值有效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2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。

opencv滤波函数

opencv滤波函数OpenCV 是一个开源计算机视觉库，提供了各种各样的函数和算法来处理图像和视频数据。

其中包括了多种滤波函数，用于去除图像中的噪声、平滑图像、边缘检测等。

本文就介绍一些常用的滤波函数及其使用方法，以帮助读者更好地理解和应用这些函数。

1. 均值滤波（Mean Filter）：均值滤波是一种简单的线性滤波器，它取邻域内像素的平均值来更新当前像素的值。

OpenCV 中的均值滤波函数是 cv2.blur(，其函数原型为：```pythondst = cv2.blur(src, ksize)```其中，src 是输入图像，ksize 是滤波器的大小。

均值滤波器的大小通常是一个奇数，表示滤波器的尺寸。

2. 高斯滤波（Gaussian Filter）：高斯滤波是一种基于高斯函数的滤波方法，它在滤波过程中采用了不同权值的过滤模板。

OpenCV 中的高斯滤波函数是 cv2.GaussianBlur(，其函数原型为：```pythondst = cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, sigmaY])```其中，src 是输入图像，ksize 是滤波器的大小，sigmaX 和 sigmaY 是高斯函数的标准差。

3. 中值滤波（Median Filter）：中值滤波是一种非线性滤波方法，它使用邻域内像素的中值来更新当前像素的值，从而有效地去除椒盐噪声等离群点。

OpenCV 中的中值滤波函数是 cv2.medianBlur(，其函数原型为：```pythondst = cv2.medianBlur(src, ksize)```其中，src 是输入图像，ksize 是滤波器的大小。

4. 双边滤波（Bilateral Filter）：双边滤波是一种保边平滑滤波方法，它结合了空间域和灰度差异域的信息来对图像进行滤波处理。

OpenCV 中的双边滤波函数是cv2.bilateralFilter(，其函数原型为：```pythondst = cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace)```其中，src 是输入图像，d 表示空间域的半径，sigmaColor 和sigmaSpace 分别表示灰度差异域和空间域的标准差。

常见的滤波器函数

附件9-2-1 常见的滤波器函数由于理想滤波器的特性不可能实现，因而在实际滤波器的设计中通常采用某个函数来逼近。

根据逼近函数有很多种，以下介绍根据常用的逼近函数所设计的巴特沃兹滤波器（Butterworth filter ）、切比雪夫滤波器（Chebyshev filter ）和椭圆函数滤波器（elliptic filter ）。

由这些函数所决定的实际滤波器特性各有其突出特点，有的衰减特性在过渡区很陡峭，有的相位特性（即延时特性）较为规律，应用中要根据实际需要来选用。

一、巴特沃兹滤波器巴特沃兹滤波器的特点是通带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在阻带则逐渐下降为零。

巴特沃兹滤波器的时域特性也比较好，其脉冲响应具有适当的过冲及振铃。

R p =3dB 的巴特沃兹滤波器幅频特性的数学表达式为：()nn f f H 22c 1lg 101lg 10lg 20Ω+-=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-=式中f c 是截止频率，Ω=f /f c 是归一化频率，n 是其阶数。

这个响应在Ω=0处有20lg|H |=0dB ，其后随Ω增大而单调增大，在Ω<1即f <f c 的通带内，曲线增长极其缓慢，比较平稳；在Ω>1即f >f c 的阻带内，曲线增长甚快，比较陡峭。

因为函数Ω2n 在Ω=0处的一阶、二阶直至2n -1阶导数均为0，反映了函数的变化率极小，所以巴特沃兹响应也称为最平坦响应。

阻带曲线增长的速率由n 来决定，n 越大，增长越快。

一阶巴特沃兹滤波器的衰减率为每倍频6分贝。

二阶巴特沃兹滤波器的衰减率为每倍频12分贝，三阶巴特沃兹滤波器的衰减率为每倍频18分贝，如此类推。

图1所示为一阶至五阶巴特沃兹低通滤波器的幅频特性。

f20lg|H |/dB图1 一阶至五阶巴特沃兹低通滤波器二、切比雪夫滤波器在巴特沃兹滤波器中，幅度响应在通带内是最平坦且没有起伏的，在阻带内是单调下降的，然而衰减速度相对较为缓慢。

10种简单的数字滤波算法(C++源程序)

10种简单的数字滤波算法(C++源程序)以下是10种简单的数字滤波算法C++实现示例：1. 均值滤波均值滤波是数字滤波算法的一种常见形式，它可以通过计算一定范围内像素值的平均值来平滑图像。

其C++实现如下：#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;// Function to implement mean filtervoid meanBlur(Mat& img, Mat& result, int k_size){int img_rows = img.rows;int img_cols = img.cols;// Create a same sized blank imageresult.create(img_rows, img_cols, img.type());for(int r=0; r<img_rows; r++){for(int c=0; c<img_cols; c++){// Define the window of radius k_sizeint r_min = max(0, r-k_size/2);int r_max = min(img_rows-1, r+k_size/2);int c_min = max(0, c-k_size/2);int c_max = min(img_cols-1, c+k_size/2);// Calculate the mean valueint sum = 0;int count = 0;for (int i=r_min; i<=r_max; i++){for (int j=c_min; j<=c_max; j++){sum += img.at<uchar>(i,j);count++;}}result.at<uchar>(r,c) = (uchar) (sum/count);}}}int main(int argc, char** argv){// Load the imageMat img = imread("image.jpg", 0);// Check if image is loaded properlyif(!img.data){cout << "Failed to load image" << endl;return -1;}// Define the kernel sizeint k_size = 3;// Apply mean filterMat result;meanBlur(img, result, k_size);// Display the resultnamedWindow("Original Image", WINDOW_NORMAL);namedWindow("Mean Filtered Image", WINDOW_NORMAL);imshow("Original Image", img);imshow("Mean Filtered Image", result);waitKey(0);return 0;}在上述代码中，`meanBlur()` 函数接收一个输入图像`img` 和一个输出图像`result`，以及一个整数参数`k_size`，该参数指定滤波器的大小，即窗口的半径。

常用的滤波算法

常⽤的滤波算法滤波是传感器处理中的重要算法，经常接触底层常常⽤到，以下总结了⼀些滤波算法，供以后参考调⽤。

⼀、低通滤波1.1RC滤波的数字低通滤波指在截⽌频率fc的时候，增益为-3db(Aup=0.707)的滤波器，也是模电书中出现的第⼀种硬件滤波器，以下是对应的软件形式的1阶RC 滤波器的数字形式(本断程序节选⾃匿名4轴) ⼀阶形式：Y(n)=(1-a)*Y(n-1)+a*X(n) 下式中 oldData表⽰上⼀次的输出Y(n-1) newData表⽰新的输⼊X(n)1 float LopPassFilter_RC_1st(float oldData, float newData, float a)2 {3 return oldData * (1 - a) + newData * a;4 }56 计算⽐例系数a:78 float LopPassFilter_RC_1st_Factor_Cal(float deltaT, float Fcut)9 {10 return deltaT / (deltaT + 1 / (2 * M_PI * Fcut));11 }1.2均值滤波：把⼀段时间内的数据累加后求平均值，达到平滑的作⽤，适⽤性⼴泛，元素越多滤波效果越好时延越⾼。

1 uint16_t LowPassFilter_Average(uint16_t data[],uint16_t length)23 {45 uint32_t add=0;6 uint16_t result;7 int i;89 for(i=0;i<length;i++)10 {11 add += data[i];12 }13 result=add/length;14 return result;15 }1617 //data[]放⼊⼀段时间⾥的数值，length：data数组的长度1.3滑动滤波在均值滤波的基础上，加上⽐例系数，最新的数据具有更⼤的⽐例，增加时效性。

十大滤波算法

6.?? ?连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，
7.?? ?然后计算N-2个数据的算术平均值。
8.?? ?N值的选取：3-14。
9.C、优点：
10.?? ?融合了“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”两种滤波法的优点。
11.?? ?对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由其所引起的采样值偏差。
12.?? ?对周期干扰有良好的抑制作用。
3.B、方法：
4.?? ?把连续取得的N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，
5.?? ?每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据（先进先出原则），
6.?? ?把队列中的N个数据进行算术平均运算，获得新的滤波结果。
7.?? ?N值的选取：流量，N=12；压力，N=4；液面，N=4-12；温度，N=1-4。
16.E、整理：shenhaiyu 2013-11-01
17.*/
18.?
19.intFilter_Value;
20.?
21.voidsetup(){
22.??Serial.begin(9600);? ?? ?//初始化串口通信
23.??randomSeed(analogRead(0));//产生随机种子
19.}
20.?
21.voidloop(){
22.??Filter_Value = Filter();? ?? ?//获得滤波器输出值
23.??Serial.println(Filter_Value);//串口输出
24.??delay(50);
25.}
26.?
27.//用于随机产生一个300左右的当前值
22.??Value =300;
23.}

matlab的滤波器函数

matlab的滤波器函数
Matlab是一个很好用的计算机语言和环境，因为它拥有着许多能处理数字信号和图像的函数。

其中就包括了滤波器函数。

滤波器是指能在时间域或者频域中去除或者增加某些频率的信号。

在Matlab中，有许多种类型的滤波器函数，每种函数都有其特定的应用场景和优劣势。

下面就逐一介绍这些函数。

1. 普通的数字滤波器：
这种滤波器的函数包括filter()和conv()。

filter()函数可以用来实现IIR滤波器和FIR滤波器，而conv()函数可以用来实现线性卷积滤波器。

2. 快速数字滤波器：
这种滤波器的函数是fft()和ifft()。

fft()函数和ifft()函数可以实现基于频域的数字滤波器，它们能以极高的速度进行运算，并且使用起来也非常方便。

3. 陷波滤波器：
这种滤波器的函数包括iirnotch()和iirlpnotch()。

这两个函数都可以实现能够陷波指定频率的数字滤波器。

4. 巴特沃斯滤波器：
这种滤波器的函数是butter()。

butter()函数能够快速地计算出能够满足所需频率特性的IIR数字滤波器。

5. 十字滤波器：
这种滤波器的函数是imfilter()。

imfilter()函数可以将任何3x3或5x5的滤波器作用于图像中所有的像素。

通过以上介绍，我们了解了Matlab中的滤波器函数，并能够根据口味选择其能够满足需求的函数。

在实际应用中，我们可以根据情况调整滤波器的参数和类型，以得到最好的滤波效果。

十大滤波算法程序大全(精心整理版)教学教材

十大滤波算法程序大全(精心整理版)十大滤波算法程序大全(精心整理版)1、限幅滤波法*函数名称：AmplitudeLimiterFilter()-限幅滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰*缺点：无法抑制那种周期性的干扰，且平滑度差*说明：1、调用函数GetAD(),该函数用来取得当前值2、变量说明Value:最近一次有效采样的值，该变量为全局变量NewValue:当前采样的值ReturnValue:返回值3、常量说明A:两次采样的最大误差值，该值需要使用者根据实际情况设置*入口：Value,上一次有效的采样值，在主程序里赋值*出口：ReturnValue,返回值，本次滤波结果****************************************************/#define A 10unsigned char Valueunsigned char AmplitudeLimiterFilter(){unsigned char NewValue;unsigned char ReturnValue;NewValue=GatAD();if(((NewValue-Value)>A))||((Value-NewValue)>A)))ReturnValue=Value;else ReturnValue=NewValue;return(ReturnValue);}2、中位值滤波法/*****************************************************函数名称：MiddlevalueFilter()-中位值滤波法*优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰；对温度、液位等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果*缺点：对流量，速度等快速变化的参数不宜*说明：1、调用函数GetAD(),该函数用来取得当前值Delay(),基本延时函数2、变量说明ArrDataBuffer[N]:用来存放一次性采集的N组数据Temp:完成冒泡法试用的临时寄存器i,j,k:循环试用的参数值3、常量说明N：数组长度*入口：*出口：value_buf[(N-1)/2],返回值，本次滤波结果*****************************************************/ #define N 11unsigned char MiddlevalueFilter(){unsigned char value_buf[N];unsigned char i,j,k,temp;for(i=0;i<N;i++){value_buf[i] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (k=0;k<N-j;k++){if(value_buf[k]>value_buf[k+1]){temp = value_buf[k];value_buf[k] = value_buf[k+1];value_buf[k+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}3、算术平均滤波法/********************************************************* 说明：连续取N个采样值进行算术平均运算优点：试用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波。

种滤波算法程序大全(含源代码分享)

种滤波算法程序大全（含源代码分享）一、均值滤波1.1包络滤波其原理是将每个像素值替换为周围像素点的加权平均值，即取该点的邻域像素点的均值作为替换像素点的值，通过提高平均灰度和减少椒盐噪声作用。

//源代码// 函数名：meanFilte//功能：均值滤波// 输入：srcImg:源图像; meanImg:均值flied后的图像// 返回：voidvoid meanFilter(Mat srcImg, Mat meanImg)int m=srcImg.rows;int n=srcImg.cols;//掩模矩阵int mask_i, mask_j;int i, j;int sum;int mask_size=3;//maskSize=3时，卷积核为3*3的矩阵，mask_i代表卷积核中行，mask_j代表列for (mask_i = -mask_size/2;mask_i<=mask_size/2;mask_i++)for (mask_j = -mask_size/2;mask_j<=mask_size/2;mask_j++)//遍历源图像的每个像素点for (i=0;i<m;i++)for (j=0;j<n;j++)if ((mask_i+i>=0) && (mask_i+i<m) &&(mask_j+j>=0) && (mask_j+j<n))sum+=srcImg.at<uchar>(mask_i+i,mask_j+j);meanImg.at<uchar>(i,j)=sum/9;}}}1.2高斯滤波其原理是将每个像素值替换为其周围像素点与其距离的加权平均值，通过减小噪声频率，降低噪声增强图像边缘的作用。

//源代码// 函数名：gaussianFilte//功能：高斯滤波// 输入：srcImg:源图像; gausImg:高斯滤波后的图像// 返回：voidvoid gaussianFilter(Mat srcImg, Mat gausImg)int m=srcImg.rows;int n=srcImg.cols;//掩模矩阵int mask_i, mask_j;int i, j;int sum;。

最常用数字滤波方法及源代码

最常用数字滤波方法及源代码在数字信号处理中，常用的数字滤波方法有以下几种：1) 移动平均滤波（Moving Average Filter）：将输入信号的过去N 个样本的平均值作为输出样本的值。

这种滤波器可以有效地平滑信号，但对于快速变化的信号可能引入较大的延迟。

2) 中值滤波（Median Filter）：将输入信号的过去N个样本的中间值作为输出样本的值。

中值滤波器可以有效地去除噪声，但对于快速变化的信号可能引入较大的失真。

3) 低通滤波（Lowpass Filter）：通过去除高频成分来平滑信号。

常用的低通滤波器有巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等。

以下是Python中实现这些滤波方法的简单源代码示例：移动平均滤波方法：```pythondef moving_average_filter(input_signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(input_signal) - window_size + 1):window = input_signal[i:i+window_size]filtered_signal.append(sum(window) / window_size)return filtered_signal```中值滤波方法：```pythondef median_filter(input_signal, window_size):filtered_signal = []for i in range(len(input_signal) - window_size + 1):window = input_signal[i:i+window_size]filtered_signal.append(sorted(window)[window_size//2])return filtered_signal```低通滤波方法：```pythonimport scipy.signal as signaldef lowpass_filter(input_signal, cutoff_freq, fs):nyquist_freq = 0.5 * fsnormalized_cutoff_freq = cutoff_freq / nyquist_freqb, a = signal.butter(4, normalized_cutoff_freq, btype='low') filtered_signal = signal.lfilter(b, a, input_signal)return filtered_signal```注意：以上代码示例仅为简单实现，并未考虑边界情况和参数校验等细节。

一、滤波函数filter

2、频率抽样法
其基本原理是对所期望的滤波器的频率响应一次来确定FIR滤波器的H(k)，即令：，在频域上进行采样，
对于线性相位FIR滤波器的H(k)，在设计时还应满足采样值的幅度与相位约束条件。格式一：B=fir2(N,F,A) 功能：设计一个N阶的FIR数字滤波器，其频率响应有向量F和A指定，滤波器的系数（单位冲激响应）返回在向量B中，长度为N+1. 格式二：B=fir2(N,F,A,win) 功能：用指定的窗函数设计FIR数字滤波器，窗函数包括Boxcar、Hann、Bartlett、 Blackman、Kaiser及Chebwin等。

1、窗函数设计法
格式二：B=fir1(N ,wc,’high’)或B=fir1(N,wc,’low’) 功能：设计一个高通数字滤波器或低通数字滤波器。如果wc是一个包含两个元素的向量，wc=[w1,w2]，则B=fir1(N,wc)或B=fir1(N,wc,’bandpass’)，返回一个N阶的带通数字滤波器，其通带为w1<w<w2。格式三：B=fir1(N,wc,’stop’) 功能：设计一个带阻滤波器。如果wc是一个多元素的向量，wc=[w1,w2,…,wn]，fir1 返回一个N阶多通带滤波器，其频带为：0<w<w1,w1<w<w2,…,wn<w<1。格式四：B=fir1(N,wc,win) 功能：用指定窗函数win设计FIR数字滤波器。默认情况下，fir1使用Hamming窗。格式五：B=fir1(N,Wn,’noscale’) 功能：所设计滤波器不进行归一化。默认或B=fir1(N,Wn,’scale’)情况下，滤波器被归一化，以使经加窗后第一带通的中心幅值刚好为1。
Filter函数还有多种调用方式。

python 滤波函数

python 滤波函数Python语言作为现代最具代表性的编程语言之一，在数据处理与科学计算领域广受用户青睐。

其中滤波函数也是Python语言的重要应用之一。

本文将通过以下部分，阐述Python滤波函数的基本概念、作用、实现步骤以及使用示例。

一、Python滤波函数的基本概念滤波，即对某个信号进行滤波处理，并通过滤波器的特性对信号进行去噪或增强，以实现对信号的处理、分析和应用等目的。

Python滤波函数，是一种编程语言工具，常见的滤波函数包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、卷积滤波等。

这些滤波函数分别利用不同的滤波器、算法和数学模型对信号进行滤波操作，从而得到预期的处理结果。

二、Python滤波函数的作用Python滤波函数主要用于以下两个方面：1.去噪：当信号存在噪声时，会对数据处理和分析产生干扰。

通过Python滤波函数，可以把信号的噪声进行滤波去除，使信号更加清晰、准确。

2.增强：在信号处理和数据分析过程中，有时需要对信号进行增强处理，以实现对信号更好的利用。

三、Python滤波函数的实现步骤Python滤波函数的使用需要根据不同的滤波器、算法和数学模型进行特定的实现。

下面以高斯滤波为例，分步骤介绍Python滤波函数的实现方法。

1.导入相关库：在使用Python滤波函数前，需要先导入相关的库，如NumPy和SciPy库。

import numpy as npimport scipy.signal as signal2.获取输入和输出文件路径：将需要进行滤波的原始数据和滤波后的数据分别存储在不同的路径下。

input_file = “./data/input_data.txt”output_file = “./data/output_data.txt”3.读取输入文件：利用Python文件操作库，读取输入数据文件。

input_data = np.loadtxt(input_file)4.定义滤波器参数：根据需要滤波的信号，确定滤波器的参数，如高斯滤波的窗口大小和标准差。