同态滤波及matlab实现
基于Matlab的同态滤波器设计
基于Matlab的同态滤波器的设计摘要：同态信号处理也称为同态滤波，实现将卷积关系和乘积关系变换为求和关系的分离处理。
将非线性信号处理变为线性信号处理的过程。
语音信号x(n)可视为声门激励信息u(n)及声道响应脉冲响应h(n)的卷积:x(n)=u(n)*h(n)。
通过处理可将语音信号的声门激励信息及声道响应信息分离开来，从而求得声道共振特征和基音周期。
关键字语音信号同态处理Abstruct：Speech signal analysis is a speech signal processing of premiseand foundation, only the parameter analysis that can mean the essence characteristic of the speech signal, only in this way can we make use of the processings to comunicatinate efficiently, that these parameters carry on the essence characteristic of the speech signal, besides the high and low of the sound quality and speech understanding rate of the speech synthesis, also all be decided by the accuracy and precision of the speech signal analysis .Keywords：speech signal analysis引言语音信号分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信，语音合成和语音识别等处理，况且语音合成的音质好坏和语音识别率的高低，也都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。
基于MATLAB数字滤波器的设计开题报告书定稿
[8]李海涛，邓樱. MATLAB程序设计教程［M］．北京：高等教育出版社，2002.
[9]胡广书．数字信号处理［M］．北京：清华大学出版社，2007.
[10]Ingle V K，Proakis J G. Digital Signal Processing Using MATLAB[M].New York: PWS Publishing Company, 1997.
论文题目
基于MATLAB的数字滤波器的设计
1、本选题研究的目的及意义
目前，数字信号处理理论与应用已成为一门及其重要的高新技术学科。数字信号处理技术日益成熟,广泛应用于各个领域。伴随着社会和经济的伟大变革，如今人人享有通信自由。从过去的普通电话到现在随时随地视频聊天，移动电话不再是特殊阶层使用，已成为大众日常生活的普通工具。科技带给我们生活的极大便利，可能很多人会想到计算机发挥了很大作用，但是，数字信号处理技术发挥的作用也是惊人的。如果没有这一技术的快速发展和应用，可能我们还没有那么快就可以足不出户而正常生活着。
[11]Vinay K.Ingle.《Digital Signal Processing Using MATLAB》，清华大学出版社，2003:1025-1031
5、完成措施及写作进度计划
实施方案：
1.到图书馆搜集相关资料和书籍,深刻了解数字滤波器的基本原理.
2.确定研究的方向,即确定以何种方式设计数字滤波器,并集中这个方向去探讨这个课题.
本科毕业论文（设计）
开题报告书
题目：基于MATLAB的数字滤波器的设计
系 部：信息工程学院
专业年级：通信工程2011级
匹配滤波matlab代码
匹配滤波matlab代码匹配滤波是一种信号处理技术，主要用于检测和分离信号中的特定成分。
它基于将一组滤波器应用于输入信号的思想，每个滤波器用于提取信号中的一个特定频率或时间域成分。
本文将介绍如何在MATLAB中使用匹配滤波器来检测信号中的特定成分。
首先，我们需要定义一个匹配滤波器。
匹配滤波器由两部分组成：信号模板和相关性运算。
信号模板是我们要在输入信号中检测的特定成分的表示。
我们可以手动设置信号模板，也可以根据已知信号的特征来自动生成信号模板。
相关性运算用于比较输入信号与信号模板之间的相似性。
以下是使用匹配滤波器检测方波信号中正脉冲部分的MATLAB代码示例：% 定义方波信号t = 0:0.01:1;y = square(2*pi*5*t);% 定义信号模板template = zeros(size(y));template(1:25) = 1;% 进行相关性运算corr_output = xcorr(y, template);% 找到相关性结果中的峰值[~, max_index] = max(corr_output);% 在原始信号中提取正脉冲部分peak = y(max_index - 24:max_index);解释一下代码如下：我们首先定义了一段方波信号，然后手动定义了一个信号模板，其中表示正脉冲部分的信号模板为25个采样点长度的1序列。
然后使用MATLAB中的xcorr函数对输入信号和信号模板进行相关性运算，得到一个相关性输出结果。
最后我们找到相关性输出结果中的峰值（即正脉冲部分对应的位置），并将原始信号的这部分提取出来。
在下面的代码示例中，我们将使用匹配滤波器来检测一组音频文件中的某个特定的谐波频率的存在。
这个例子将展示如何自动计算信号模板，并检测输入信号中的该频率成分。
我们首先读入了一段音频文件，然后使用MATLAB自带的periodogram函数计算信号的功率谱密度。
然后我们通过找到最大功率的位置，得到了目标频率（也就是该音频文件的某个谐波频率）。
matlab 数据低通滤波算法
【导言】1. 序Matlab 是一种强大的数学软件，广泛应用于科学计算、数据分析和图像处理等领域。
其丰富的函数库和灵活的编程环境使得它成为许多研究人员和工程师的首选工具之一。
2. 研究背景数据低通滤波是一种常见的信号处理技术，用于去除信号中的高频噪声，平滑信号曲线，提取信号的潜在趋势。
在实际工程和科学研究中，低通滤波常常被用于处理传感器数据、音频信号、图像等各种类型的信号。
3. 目的本文旨在介绍基于 Matlab 的数据低通滤波算法，包括算法原理、实现步骤和应用范例，帮助读者了解该算法的基本原理和实际应用，同时通过具体的代码示例和实验结果来验证算法的有效性。
【算法原理】1. 信号与频率信号可以分解为不同频率的分量，高频分量对应着信号的快速变化部分，而低频分量对应着信号的缓慢变化部分。
低通滤波就是通过滤波器去除信号中的高频分量，保留低频分量，从而平滑信号。
2. 离散时间信号的滤波在数字信号处理中，通常采用差分方程表示滤波器的行为。
对于离散时间信号，可以使用差分方程描述数字滤波器的输入输出关系，其中包括滤波器的系数和延迟项。
3. Matlab 中的滤波器设计工具Matlab 提供了丰富的滤波器设计工具，包括基于频率响应的滤波器设计、基于窗函数的滤波器设计、基于优化算法的滤波器设计等多种方法。
用户可以根据具体的需求选择合适的滤波器设计方法。
4. 低通滤波器的设计低通滤波器通常具有截止频率，截止频率之上的信号被滤除，而截止频率之下的信号被保留。
在 Matlab 中，可以通过设计滤波器的频率响应来实现低通滤波器的设计。
【算法实现】1. 滤波器设计使用 Matlab 提供的滤波器设计工具，根据具体的要求设计低通滤波器。
用户可以设定滤波器的截止频率、滤波器类型（巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器等）和滤波器阶数等参数。
2. 滤波器与信号处理将设计好的低通滤波器应用到信号处理中，可以使用 Matlab 中的滤波函数对信号进行滤波处理。
最新医学图像处理实验报告
(1)直方图均衡化
直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。
图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。
(3)高斯滤波
高斯滤波器的二维形式为： ，D（u，v）是距频率矩形中心的距离。 是关于中心的扩展度的度量。通过令 ，该滤波器可表示为：
其中， 是截止频率。当 时，H下降到其最大值的0.607处。
3
(1)同态滤波
同态滤波是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它依靠图像的照度/反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性，避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真。
医学图像处理实验报告
班级专业姓名学号
实验
一、实验目的
1：理解并掌握常用的图像的增强技术。
2：熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用。
3：实践几种常用数字图像增强的方法，增强自主动手能力。
二、实验任务
对于每张图像(共三张图片)，实现3种图像增强方法。根据图像的特点，分别选用不用的图像增强算法。
三、实验内容（设计思路）
直方图均衡化是指：采用累积分布函数（CDF）变化生成一幅图像，该图像的灰度级较为均衡化，且覆盖了整个范围[0，1]，均衡化处理的结果是一幅扩展了动态范围的图像。直方图均衡化就是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。主要用途是：将一幅灰度分布集中在较窄区间，细节不够清晰的图像，修正后使图像的灰度间距增大或灰度分布均匀，令图像的细节清晰，达到图像增强的目的。
频域滤波的matlab程序
频域滤波的matlab程序频域滤波是一种经典的信号处理方法，它通过将信号从时域转换到频域，利用频域上的滤波操作对信号进行处理和改进。
在这篇文章中，我们将学习如何使用Matlab来实现频域滤波的基本步骤。
首先，我们需要明确几个基本的概念。
频域滤波是在频域上进行操作的一种信号处理方法。
频域指的是信号在频率上的表示，而时域则是信号在时间上的表示。
频域滤波通过在频域上对信号进行滤波操作来实现信号处理的目的。
在Matlab中，可以通过使用傅里叶变换函数fft()来将信号从时域转换到频域。
在进行滤波之前，我们需要将信号进行傅里叶变换，得到频率表示的信号。
以下是一步一步实现频域滤波的Matlab程序：步骤1：导入信号数据首先，我们需要导入要处理的信号数据。
可以使用Matlab内置的导入函数，如load()或csvread()，将信号数据从外部文件导入到Matlab的工作空间中。
这里假设我们有一个名为“signal.csv”的文件，其中包含待处理的信号数据。
signal = csvread('signal.csv');步骤2：计算信号的傅里叶变换接下来，我们需要使用fft()函数将信号从时域转换到频域。
Matlab中的fft()函数会返回一个复数数组，其中包含了信号的频域表示。
通常我们只关心信号的幅度谱，可以使用abs()函数获取信号的幅度谱。
matlabsignal_spectrum = abs(fft(signal));步骤3：设计滤波器在进行滤波之前，我们需要设计一个合适的滤波器。
滤波器的设计取决于具体的信号处理目标。
常见的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
在这里，我们以低通滤波器为例。
Matlab中可以使用fir1()函数设计滤波器。
该函数需要指定滤波器的阶数和截止频率。
阶数决定了滤波器的复杂度，截止频率决定了滤波器的通带和阻带范围。
order = 50;cutoff_freq = 0.1;filter = fir1(order, cutoff_freq);步骤4：应用滤波器设计好滤波器后，我们可以将其应用于信号的频域表示。
实验报告
《数字图像处理》课程设计报告课题名称图像频域增强系统设计学院自动控制与机械工程学院专业通信技术班级2010级通信（1）班姓名学号胡绍磊201004090109陈思琪201004090135杨春雪201004090142于燕妮201004090144时间2012年6月18日—29日目录一、引言 (1)1、课程设计目的 (1)2、课程设计总体要求 (2)3、任务及要求 (3)二、系统总体设计 (4)1、实现方法 (4)2、MATLAB简介 (4)3、实现步骤 (6)4、系统框图 (6)三、系统设计与实现 (7)1、图像频域增强原理 (7)2、频谱计算与显示 (8)3、低通滤波的实现 (9)4、高通滤波的实现 (15)5、提高部分 (20)四、系统仿真与调试 (24)1、频谱计算与显示分析 (24)2、低通滤波分析 (25)3、高通滤波分析 (28)4、提高部分分析 (32)五、心得体会 (35)参考文献一、引言1、课程设计目的数字图像处理课程设计作为独立的教学环节，是通信技术及相关专业的集中实践环节之一，是学习完《数字图像处理》课程后，进行的一次综合练习。
数字图像处理课程设计过程中，学生通过查阅资料、总体设计、模块设计、集成调试等环节，完成一个基于MATLAB编程语言，涉及多种典型应用，并具有综合功能的数字图像处理系统设计。
使学生能够将课堂上学到的理论知识与实际应用结合起来，对数字图像处理基础理论、程序逻辑分析、算法设计等方面的知识进一步加深认识，同时在软件编程、调试、工程合作开发等方面得到全面的锻炼和提高。
使学生增进对数字图像处理技术的感性认识，加深对相关理论的理解，牢固掌握数字图像处理的重要作用，如对比度扩展、直方图处理、二维傅里叶变换、滤波增强、图像分割、压缩编码等等。
通过实际设计和开发促进学生了解和掌握数字图像处理应用系统的设计过程、方法及实现，提高学生在数字图像处理应用方面的实践技能和科学作风，培育学生综合运用理论知识和解决实际问题的能力。
基于MATLAB的低通滤波器的仿真设计
嵌入式应用软件园()，版权所有，请勿转载/销售。
基于 MATLAB 的低通滤波器的仿真设计 摘 要
II
嵌入式应用软件园()，版权所有，请勿转载/销售。
目
录
引言 .................................................................................................................................................. 1 第 1 章 绪论 ................................................................................................................................... 2 1.1 论文研究背景和意义 ...................................................................................................... 2 1.2 数字滤波器的发展动态 .................................................................................................. 2 1.3 数字滤波器的实现方法 .................................................................................................. 3 1.4 本论文研究的主要内容 .................................................................................................. 3 第 2 章 数字低通滤波器的设计方法 ......................................................................................... 5 2.1 数字滤波器的递归与非递归的实现 ............................................................................. 5 2.2 数字滤波器的技术要求及指标 ..................................................................................... 6 2.3 无限冲激响应数字滤波器介绍 ..................................................................................... 8 2.4 无限脉冲滤波器的设计 .................................................................................................. 9 2.4.1 由模拟滤波器到数字滤波器 .................................................................................. 9 2.4.2 对给定技术指标的逼近方法概述 ........................................................................ 10 2.4.3 巴特沃斯模拟低通滤波器设计方法 .................................................................... 12 2.4.4 脉冲不变法设计 IIR DF ....................................................................................... 19 2.4.5 双线性 z 变换法设计 IIR DF ................................................................................ 23 第 3 章 MATLAB 下的低通数字滤波器的设计 .................................................................... 26 3.1 MATLAB 语言概述 ........................................................................................................ 26 3.1.1 MATLAB 语言的发展 ............................................................................................ 26 3.1.2 MATLAB 语言的特点 ............................................................................................ 26 3.2 滤波器设计函数用法简介 ............................................................................................ 27 3.3 在 MATLAB 环境下 IIR 数字低通滤波器的设计 ................................................... 28 3.3.1 数字低通滤波器的程序设计 ................................................................................ 28 3.3.2 基于 Simulink 低通数字滤波器仿真 ................................................................... 37 结论与展望 ................................................................................................................................... 41 致谢 ................................................................................................................................................ 42 参考文献 ....................................................................................................................................... 43 附录 A：外文文献及译文 .......................................................................................................... 44 附录 B：主要参考文献的题录及摘要...................................................................................... 48
带通滤波器matlab设计
带通滤波器matlab设计一、什么是带通滤波器带通滤波器是一种能够通过某个频率范围内的信号，而抑制其他频率信号的电路或系统。
它可以过滤掉低于或高于特定频率范围的信号，只保留在该范围内的信号。
二、带通滤波器的分类根据其工作原理和电路结构，带通滤波器可以分为以下几类：1. 无源RC电路带通滤波器：由电容和电阻组成，能够将特定频率范围内的信号通过，并将其他频率信号抑制。
2. 有源RC电路带通滤波器：在无源RC电路基础上加入了放大器，使得其具有更好的增益和稳定性。
3. LC谐振型带通滤波器：由电感和电容组成，利用谐振原理来实现对特定频率范围内信号的过滤。
4. 基于数字信号处理（DSP）技术的数字带通滤波器：通过数字处理算法来实现对特定频率范围内信号的过滤。
三、使用matlab设计带通滤波器在matlab中设计带通滤波器需要进行以下步骤：1. 确定滤波器类型：根据实际需求选择合适的带通滤波器类型。
2. 确定滤波器参数：根据所需的频率范围、通带增益、阻带衰减等参数，计算出滤波器的具体参数。
3. 选择合适的设计方法：可以采用基于模拟电路设计方法或数字信号处理（DSP）设计方法。
4. 编写matlab代码：根据所选设计方法，编写相应的matlab代码进行滤波器设计。
5. 仿真验证：利用matlab进行仿真验证，检查滤波器是否符合预期要求。
四、基于模拟电路设计方法1. 无源RC电路带通滤波器无源RC电路带通滤波器由一个并联的电容和电阻组成。
其传输函数为：H(s) = 1 / (sRC + 1)其中R为电阻值，C为电容值，s为复变量。
通过调整RC值可以实现对特定频率范围内信号的过滤。
在matlab中可以使用bode函数绘制该滤波器的幅频响应曲线，从而进行验证和优化。
2. 有源RC电路带通滤波器有源RC电路带通滤波器在无源RC电路基础上加入了一个放大器，使得其具有更好的增益和稳定性。
其传输函数为：H(s) = - Rf / (1 + sRfCf) * 1 / (sRC + 1)其中Rf为放大器反馈电阻值，Cf为放大器反馈电容值。
matlab 低通滤波命令
matlab 低通滤波命令MATLAB是一种非常强大的数学软件，它可以用于各种各样的计算和数据处理。
其中的低通滤波命令可以帮助用户对信号进行滤波处理，有效地去除高频噪声，提高信号的质量。
下面我们将详细介绍MATLAB的低通滤波命令及其使用方法。
一、MATLAB的低通滤波命令在MATLAB中，实现低通滤波的命令主要有两种，一种是直接使用函数进行滤波，另一种是使用滤波器对象对信号进行处理。
1. 直接使用函数进行滤波MATLAB中实现低通滤波最简单的方法就是使用“lowpass”函数进行滤波处理。
具体代码如下：y = lowpass(x,Wn,'Steepness',S)其中，x表示待滤波的信号，y为滤波后的结果，Wn为滤波器的截止频率，S为滤波器的衰减程度。
2. 使用滤波器对象进行处理另一种MATLAB中实现低通滤波的方法就是使用滤波器对象，具体代码如下：d=fdesign.lowpass('Fp,Fst,Ap,Ast',Fp,Fst,Ap,Ast,Fs);obj=design(d,'butter')y=filter(obj,x)其中，Fp为通带截止频率，Fst为阻带截止频率，Ap为通带最大衰减，Ast为阻带最小衰减，Fs为采样频率。
二、低通滤波的使用方法使用MATLAB进行低通滤波的方法非常简单，下面我们将给出一份具体的使用方法：1. 准备数据首先需要准备好待滤波的信号数据。
可以从测量仪器、传感器或其他设备中读取到，也可以使用MATLAB自带的数据集进行处理。
将数据存储在一个变量中。
2. 设计滤波器在进行滤波之前需要先设计滤波器。
可以使用fdesign函数创建一个滤波器设计器，然后使用design函数根据所需的滤波器类型（如低通、高通、带通等）和参数（截止频率、通带衰减、阻带衰减等）生成一个滤波器对象。
3. 滤波处理使用filter函数对数据进行滤波处理。
同态滤波
Principle and application of homomorphic filtering
计量测试工程学院 研一6班 田珀睿
同态滤波的原理
The principle of homomorphic filtering
同态变换
同态变换一般是指将非线性组合信号通 过某种变换，使其变成线性组合信号，从而 可以更方便的运用线性操作对信号进行处理。
S(u,v)=H(u,v)Z(u,v)=H(u,v)I(u,v)+H(u,v)R(u,v)
逆变到空间域
s(x,y)=F-1(S(u,v))
再取指数得最终处理结果
f’(x,y)=exp(s(x,2
04
一般来说，图像通常由物体反射的光组成。 图像F(x，y)的基本性质可分为两个部分： (1)被观察场景的光源入射量—照射强度i（illumination）； (2)场景中物体反射的光量—反射强度r（reflection）； 这部分光被称为照明和反射分量，分别表示为i(x，y)和r(x， y)。函数i和r以乘法方式组合给出图像函数f： z(x,y) = i(x,y)r(x,y)
同态滤波的应用
The application of homomorphic filtering
同态滤波广泛应用在图像、语言、雷达，地震等邻域中
在生活中会得到这样的图像，它的动态范围很大(即： 黑的部分很黑，白的部分很白)，而感兴趣的部分的灰度又 很暗(即灰度级范围很小)，分不清物体的灰度层次和细节。
同态滤波
同态滤波是一种非线性滤波，首先由某种特征 系统把按某种运算规则（乘法或卷积）混杂在一起 的信号变换成叠加性的信号，再运用特征系统的逆 系统进行变换，把原始信号恢复出来
基于Matlab的语音识别端点检测算法研究与实现
测后面的样点值分布。 验 中．往往假设通过线性预测分析得到的声道模型系统 为：
（ ： ） ：— １ ＋ ａ ｋ ｚ － 女
’
ｔ ｔ
（ ７）
图２ 采用 双 门限检 测 法进 行 端点 检测 结 果 图
冲击响应 （ ） 的倒谱表示为 ． ｉ ； （ ， ， ），有 ：
示 ，则其 计算 公式 为” ：
＝
图 １ 双 门 限 端 点 检 测 流 程 图
双 门限 检 测 法 中 ，将 平 均 过 零 率 和 短 时能 量 结 合 起 来 ，在
∑ｓ ： （ ， ， １ ）
ｍ ＝Ｏ
（ １ ）
开 始进行端点检测之前，需要对短时能量以及过零率分别没置
两个 门 限 ，即一 个 高门 限 （ Ｔ ）和一 个 低 门限 （ Ｔ 。 ）。当 语音 信 号 的低 门限 Ｔ ． 被 超过 时 ，则 表 示 语音 信 号 有 可 能进 入 语 音段 ，
（ １ ） Ｌ Ｐ Ｃ 倒 谱 系数 。线 性 预 测 ｌ 的 基 本思 路 是 ：充 分 考 虑
一
Ｉ Ｌ 山 ． 【 ｜ Ｌ 一 ¨
Ｔ 丫 Ｔ 下 １ 一
段语音信号中可能存在的联系性 ，根据过去样点的分布情况预 Ｌ Ｐ Ｃ 系数可以用来表示整￣ ＇ Ｌ Ｐ Ｃ 系统冲击响应的倒谱 ，在实
就 称 之 为过 零 。其 定 义如 下 ：
＝
二 ｍ＝Ｏ
∑Ｉ ｓ ｇ ｎ 脚 ） 卜ｓ ｇ ｎ ［ ｓ ． 一 １ ） 】 ｌ
（ ２ ）
语音信号的倒谱分析就是求取语音倒谱特征参数的过程 。 ，
它 可 以 通过 同 态处 理 （ 同态 滤 波 ） 来 实现 ，同 态 滤 波成 功 地 将
matlab滤波器设计命令
matlab滤波器设计命令Matlab滤波器设计命令滤波器是数字信号处理中常用的工具，用于去除信号中的噪声、频率干扰或其他不需要的成分。
Matlab提供了一系列有用的滤波器设计命令，使用户能够轻松设计并应用各种类型的滤波器。
在本文中，我们将详细介绍Matlab中常用的滤波器设计命令，包括滤波器设计函数、滤波器类型和设计过程。
I. Matlab中常用的滤波器设计函数在Matlab中，有几种函数可用于设计滤波器，其中最常用的函数是`designfilt`函数和`fir1`函数。
1. designfilt函数`designfilt`函数是Matlab中最灵活和功能强大的滤波器设计函数之一，可用于设计各种类型的IIR和FIR滤波器。
它的基本语法如下：`filt = designfilt(FilterType, 'PropertyName', PropertyValue, ...)`其中，`FilterType`代表滤波器类型，包括低通滤波器(Lowpass)、高通滤波器(Highpass)、带通滤波器(Bandpass)、带阻滤波器(Bandstop)等。
`PropertyName`和`PropertyValue`是可选的参数，用于设置滤波器的各种属性，如阶数(Order)、截止频率(CutoffFrequency)、通带和阻带的最大衰减(MaximumAttenuation)等。
下面是一个使用`designfilt`函数设计低通滤波器的例子：Fs = 1000; 采样频率Fpass = 20; 通带截止频率Fstop = 30; 阻带截止频率designfilt('lowpassiir', 'FilterOrder', 4, 'PassbandFrequency', Fpass, 'StopbandFrequency', Fstop, 'SampleRate', Fs)该命令将设计一个4阶的低通IIR滤波器，其通带截止频率为20Hz，阻带截止频率为30Hz，采样频率为1000Hz。
中值滤波器实现_Matlab
I
Abstract
For many image g problem, the traditional linear method of filtering there was an inherent defect, to that end, the last 30 years, has developed a new class of nonlinear filter - median filter. Such filters in image signal processing has unique advantages, has become a field of nonlinear filtering hotspot. This article mainly for the low-level image processing (mainly filter noise) problem, the median filter has done some preliminary research, presented some new filter algorithm.
同态滤波matlab
同态滤波matlab同态滤波是一种图像增强的方法，主要用于消除照明不均匀、雾霾等干扰因素，提高图像的质量和清晰度。
在数字图像处理中，同态滤波是一种经典的频域滤波方法，由于具有消除图像拍摄中光度不均和调整对比度的优点，所以广泛应用于计算机视觉等领域。
同态滤波的核心思想是将一张待处理的图像拆分成两个部分：光度信息和反射信息。
在这个过程中，同态滤波器通过对分离的两个信息进行调整来使处理后的图像具有更好的视觉效果。
同态滤波的应用领域非常广泛，例如医学图像、人脸识别、目标跟踪、数字水印等，以下是利用matlab进行同态滤波的步骤：1. 读取待处理的图像在matlab中，使用imread函数读取待处理图像，如下所示：I = imread('image.jpg');2. 做灰度化处理和预处理同态滤波器只能用于灰度图像的处理，可以使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像。
另外，对于待处理的图像，由于光度信息高低不一，需要使用对数变换进行预处理，使图像的光度值更加均匀。
I = rgb2gray(I);I = double(I);I = log(1 + I);3. 设计同态滤波器同态滤波器是用于处理光度和反射信息的复杂函数，其中需要设置一些参数进行调整，例如截止频率、增益系数等，这些参数的设置要根据具体的应用场景来确定。
在matlab中，可以使用fspecial函数生成同态滤波器，并设置相应的参数。
H = fspecial('homomorphic', N, D0, gamma, C);参数说明：N：滤波器的大小，通常设置为2^n；D0：截止频率，控制低频和高频信息的比例，通常设置为100；gamma：增益系数，控制频谱响应的形状，通常设置为1.5；C：常数，防止分母为0的情况，通常设置为1。
4. 对图像进行滤波使用imfilter函数将设计好的同态滤波器应用到待处理的图像上，得到处理后的图像。
数字图像处理期末考试答案
实用文档数字图像处理期末考试答案数字图像处理》复指南选择题1.在采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对哪一类图像进行的？（B）A。
图像整体偏暗B。
图像整体偏亮C。
图像细节淹没在暗背景中D。
图像同时存在过亮和过暗背景2.图像灰度方差说明了图像的哪一个属性？（B）实用文档A。
平均灰度B。
图像对比度C。
图像整体亮度D。
图像细节3.计算机显示器主要采用哪一种彩色模型？（A）A。
RGBB。
CMY或CMYKC。
HSI4.采用模板[-11]T主要检测哪个方向的边缘？（A）A。
水平实用文档B。
45度C。
垂直D。
135度5.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。
低通滤波B。
加权平均法C。
XXX滤波D。
中值滤波6.维纳滤波器通常用于哪种情况？（C）实用文档A。
去噪B。
减小图像动态范围C。
复原图像D。
平滑图像7.彩色图像增强时，可以采用哪种处理方法？（C）A。
直方图均衡化B。
同态滤波C。
加权均值滤波D。
中值滤波实用文档8.在对图像进行复原的过程中，B滤波器需要计算哪些功率谱？（B）A。
逆滤波B。
维纳滤波C。
约束最小二乘滤波D。
同态滤波9.XXX滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，可以将高通滤波器的转移函数加上一定的常数以引入一些低频分量。
这样的滤波器称为什么？（B）A。
XXX高通滤波器B。
高频提升滤波器实用文档C。
高频加强滤波器D。
理想高通滤波器10.图像与灰度直方图之间的对应关系是什么？（B）A。
一一对应B。
多对一C。
一对多D。
都不对应11.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。
低通滤波B。
加权平均法实用文档C。
XXX滤波D。
中值滤波12.一幅256x256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是多少？（A）A。
256KB。
512KC。
1MD。
2M13.一幅灰度级均匀分布的图像，其灰度范围在[0，255]，则该图像的信息量为多少？（D）实用文档A。
0B。
255C。
6D。
814.下列算法中属于局部处理的是什么？（D）A。
同态滤波器
对f(x,y)=i(x,y)r(x,y)两边取对数： lnf(x,y)=lni(x,y)+lnr(x,y) 上式两边取傅里叶变换： F(u.v)=I(u,v)+R(u,v) 用一个频域增强函数H(u,v)去处理F(u,v): H(u,v) F(u.v)= H(u,v) I(u,v)+ H(u,v) R(u,v) 将结果反变换到空域： hf (x,y) = hi (x,y)+ hr (x,y) 可见增强后的图像是由分别对应照度分量与反射分量的两部分叠加而成。 将上式两边取指数： g(x,y)=exp|hf (x,y)|=exp|hi (x,y)|exp|hr (x,y)|
6.5 空域技术与频域技术
频域增强技术与空域增强技术有密切的联系。 一、许多空域增强技术可借助频域概念来分 析和帮助设计。 二、许多空域增强技术可转化到频域来实现， 而许多频域增强技术也可转化到空域来实 现。
6.5.1 空域技术的频域分析
• 借助频域的概念对空域滤波的工作原理进行分析
• •
•
常比较直观。 空域滤波主要包括平滑滤波和锐化滤波。 平滑滤波是要滤除不规则的噪声或干扰的影响。 从频域的角度看，不规则的噪声具有较高的频率， 可用具有低通能力的频域滤波器来滤除。所以空 域的平滑滤波对应频域的低通滤波。 锐化滤波是要增强边缘和轮廓处的强度。边缘和 轮廓处都具有较高的频率，可用具有高通能力的 频域滤波器来增强。所以，空域的锐化滤波对应 频域的高通滤波。
其中A≥B，σ1>σ2。 注意这里的空域高斯滤波器取值有正有负，而且随着x的增 加，一旦h(x)取负值后再也不会变为正值。由上面的讨论可 知，空域的锐化滤波或频域的高通滤波可用两个空域的平滑 滤波器或两个频域的低通滤波器来实现。由上可知，当使用 高斯低通滤波器时，空域和频域的函数形式类似，所以增强 本身所需的计算量是差不多的。
matlab对信号的滤波方法
matlab对信号的滤波⽅法https:///colapin/article/details/52840075；关于信号的滤波⽅法:1.巴特沃斯低通滤波器去噪在[B,A]=butter(n,wn)中，n是滤波器的阶数，Wn是截⽌频率，Wc = 截⽌频率*2/采样频率Wc=2*50/Fs; %截⽌频率 50Hz[b,a]=butter(4,Wc);Signal_Filter=filter(b,a,Mix_Signal_1);2.FIR低通滤波器去噪F = [0:0.05:0.95];A = [1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] ;b = firls(20,F,A);Signal_Filter = filter(b,1,Mix_Signal_1);3. 移动平均滤波去噪b = [1 1 1 1 1 1]/6;Signal_Filter = filter(b,1,Mix_Signal_1);4. 中值滤波去噪Signal_Filter=medfilt1(Mix_Signal_1,10);5. 维纳滤波去噪维纳滤波是以均⽅误差最⼩（LMS（Least MeanSquare）为准则的，它根据过去观测值和当前观测值来估计信号的当前值，因此它的解形式是系统的传递函数或单位脉冲响应。
Rxx=xcorr(Mix_Signal_1,Mix_Signal_1); %得到混合信号的⾃相关函数M=100; %维纳滤波器阶数for i=1:M %得到混合信号的⾃相关矩阵for j=1:Mrxx(i,j)=Rxx(abs(j-i)+N);endendRxy=xcorr(Mix_Signal_1,Signal_Original_1); %得到混合信号和原信号的互相关函数for i=1:Mrxy(i)=Rxy(i+N-1);end %得到混合信号和原信号的互相关向量h = inv(rxx)*rxy'; %得到所要涉及的wiener滤波器系数Signal_Filter=filter(h,1, Mix_Signal_1); %将输⼊信号通过维纳滤波器6. ⾃适应滤波去噪维纳滤波器参数是固定的，适合于平稳随机信号。
同态滤波课程设计报告
同态滤波课程设计报告专业综合课程设计任务书学⽣姓名:专业班级:指导教师:所在学院:信息⼯程学院题⽬:图像同态滤波增强处理程序设计初始条件:（1）提供实验室机房及其 matlab 软件；（2）数字图像处理的基本理论学习。
要求完成的主要任务:(包括课程设计⼯作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求):（1）掌握图像同态滤波处理的基本原理，利⽤ matlab 设计程序完成以下功能；（2）选择⼀幅 256 级的灰度图像；（3）该图像被乘性噪声所污染，得到污染后的图像；（4）对污染后的图像作 Fourier 变换，得到频谱图像；（5）设计同态滤波器对频谱图像进⾏同态滤波处理；（6）对同态滤波处理后的结果图像作逆 Fourier，得到增强后的滤波结果，显⽰结果图，并对结果进⾏分析⽐较；（7）要求阅读相关参考⽂献不少于 5 篇；（8）根据课程设计有关规范，按时、独⽴完成课程设计说明书。
时间安排：(1) 布置课程设计任务,查阅资料,确定⽅案四天；(2) 进⾏编程设计⼀周；(3) 完成课程设计报告书三天；指导⽼师签名：年⽉⽇系主任（负责⽼师）签名：年⽉⽇⽬录摘要................................................................ I 1 MATLAB的简介及应⽤.. (1)1.1 MATLAB简介 (1)1.3 MATLAB特点 (2)2 设计⽬的 (4)3 同态滤波器设计原理 (4)3.1 基本概念 (4)3.2 同态信号处理 (4)3.3 相乘信号的同态滤波处理 (5)4 ⽤同态滤波技术进⾏图像增强处理 (7)4.1 简单的图像形成模型和特性 (7)4.2 同态滤波改善图像的数学模型 (7)4.3 同态滤波函数的确定 (9)5 同态滤波器程序及MATLAB软件仿真 (10)5.1 同态滤波器程序设计 (10)5.2 仿真结果图 (11)6 ⼼得体会 (12)参考⽂献 (13)摘要在图像采集过程中,由于实际环境中成像条件的限制,造成图像的背景光照不均匀，当照度不均匀时,图像上对应照度暗的部分,其细节就较难分辨。