计控实验报告平滑与数字滤波
计控实验报告平滑与数字滤波
实验 平滑与数字滤波（一）观察有噪音时的微分1、按图3.1—2接线，S11置方波档，S12置下档，调W11使周期约2S ，调W12使幅值约1V ,TD 先取为0.02s ，采样周期也先取为0.02s 。
2、将2F00H 、2F03H 存入系数P1、P2，2F60H 存入Tk 。
3、启动微分程序(G=F000:123D ↘)，用示波器观察系统输出C 波形，观察U15单元的OUT 端微分输出波形。
如图3.1—4及图3.1—5所示。
图3.1—4图3.1－5原系统的输出波形可在去除微分正反馈，即去掉U15 DAC 单元的OUT 端，通过示波器观察C 端的输出，得到这时系统的过渡过程时间约为0.3s 。
不过，由于微分正反馈的作用，虽然使系统响应加快，但由于微分时间过大，会使系统的稳定性受到影响。
P=T T D，通过三者的关系，可适当调整P 、T 、TD 值，使系统输出达到要求。
4、选择不同的Tk 与P1、P2，重复(2)、(3)，观察微分噪音幅度，并以TD=T=0.01s 时系统噪音大至幅度为参考，记录参数与结果，填入表3.1—2中。
表3.1—21、按图3.1—2接线，S11置阶跃档，S12置下档，调W11使周期约2S ，调W12使幅值约1V ，TD 先取为0.02S ，采样周期也先取0.02S 。
图3.1—22、将2F06H 、2F09H 、2E0CH 、2F0FH 存入A1、A2、A3、A4，2F60H 存入Tk ，启动微分平滑程序(G=F000:12EB ↘)。
3、观察U15单元的OUT 端，观察系统输出波形，看有无平滑作用。
4、若无平滑作用，停机，改变系数和Tk ，再重复(2)、(3)。
将结果填入表3.1—2中。
5、由表3.1—2可看出，U15 单元的OUT 端输入的微分噪音幅值由原先的0.2V 减小至0.1V ，这说明有平滑作用，用示波器观察系统输出波形。
再用示波器观察系统的输出波形比未平滑时平滑些。
计算机控制实验二数字滤波
学院：********** 班级：********** 姓名：****** 学号：**********实验二 数字滤波实验项目名称：数字滤波 实验项目性质：普通所属课程名称：计算机控制技术 实验计划学时：2学时一、实验目的1．通过实验熟悉数字滤波器的实现方法； 2．研究滤波器参数的变化对滤波性能的影响。
二、实验内容和要求1．设计一个带尖脉冲（频率可变）干扰信号和正弦信号输入的模拟加法电路； 2．设计并调试一阶数字滤波器； 3．设计并调试高阶数字滤波器。
4、实验原理1）在许多信息处理过程中，如对信号的滤波，检测，预测等都要广泛地用到滤波器。
数字滤波器是数字信号处理中广泛使用的一种线性环节，它从本质上说是将一组输入的数字序列通过一定规则的运算后转变为另一组希望输出的数字序列。
一般可以用两种方法来实现：一种是用数字硬件来实现；另一种是用计算机的软件编程来实现。
一个数字滤波器，它所表达的运算可用差分方程来表示：∑∑==-+-=Ni i N i i i n y b i n x a n y 0)()()(2）一阶数字滤波器及其数字化一阶数字滤波器的传递函数为 11)()()(+==s s X s Y s G F τ（τ=RC ） 利用一阶差分法离散化，可以得到一阶数字滤波器的算法： )1()1()()(--+=k y T k x T k y SSττ其中T S 为采样周期，τ为滤波器的时间常数。
T S 和τ应根据信号的频谱来选择。
3．高阶数字滤波器高阶数字滤波器算法很多，这里只给出一种加权平均算法：)3()2()1()()(4321-+-+-+=K x A K x A K x A K x A K y其中权系数i A 满足：∑==411i iA。
同样，i A 也根据信号的频谱来选择。
三、实验主要仪器设备和材料1．THTJ-1型计算机控制技术实验箱2．THVLW-1型USB数据采集卡一块(含37芯通信线、USB电缆线各1根)3．PC机1台(含上位机软件“THTJ-1”)四、实验方法、步骤及结果测试1、实验接线及准备1.1启动计算机，在桌面双击图标THTJ-1，运行实验软件；1.2打开实验箱“电源总开关”，按图1接线，先将“信号发生器”单元输出端连接到采集卡的“AD1”通道,并选择方波输出。
实验五数字滤波器实验
实验五数字滤波器实验 The following text is amended on 12 November 2020.实验五数字滤波器实验一、实验目的1.研究数字滤波器对系统稳定性及过渡过程的影响。
2.熟悉和掌握系统过渡过程的测量方法3.掌握数字滤波器的设计方法。
4.了解数字滤波器的通带对系统性能的影响。
二、实验仪器1.EL-AT-III型计算机控制系统实验箱一台。
2.PC计算机一台。
三、实验内容1.需要加入串联超前校正的开环系统电路及传递函数（1）实验电路（2）系统开环传递函数（3）系统闭环结构图（4）数字滤波器的递推公式模拟滤波器的传递函数：（T1S+1）/（T2S+1）2.需加入串联滞后校正系统电路及传递函数（1）实验电路（2）系统开环传递函数（3）系统闭环结构图（4）数字滤波器的递推公式模拟滤波器的传递函数：（T1S+1）/（T2S+1）四、实验步骤1.启动计算机，双击桌面“计算机控制实验”快捷方式，运行软件。
2.测试计算机与实验箱的通信是否正常，通信正常继续，如通信不正常查找原因使通信正常后才可以继续进行实验。
超前校正3.连接被测量典型环节的模拟电路。
电路的输入U1接A/D、D/A卡的DA1输出，电路的输出U2接A/D、D/A卡的AD1输入，将纯积分电容两端接在模拟开关上。
检查无误后接通电源。
4.在实验项目的下拉列表中选择实验五[五、数字滤波]，鼠标单击运行按钮，弹出实验课题参数设置对话框，选择超前校正，然后在参数设置对话框中设置相应的实验参数，鼠标单击确认等待屏幕的显示区显示实验的结果，并记录超调量和调节时间。
6.连接被测量典型环节的模拟电路。
电路的输入U1接A/D、D/A卡的DA1输出，电路的输出U2接A/D、D/A卡的AD1输入，将纯积分电容两端接在模拟开关上。
检查无误后接通电源。
7.在实验项目的下拉列表中选择实验五[五、数字滤波]，鼠标单击运行按钮，弹出实验课题参数设置对话框，选择超前校正，然后在参数设置对话框中设置相应的实验参数，鼠标单击确认等待屏幕的显示区显示实验的结果，并记录超调量和调节时间。
数字滤波器设计实验报告
数字滤波器设计实验报告实验目的：1.掌握数字滤波器的基本理论知识。
2.学习数字滤波器设计方法。
3.实现数字滤波器的设计与模拟。
实验原理：FIR滤波器的特点是稳定性好、相位响应线性和易于设计。
FIR滤波器的设计方法主要有窗函数法、频率采样法和最小最大化法等。
IIR滤波器的特点是具有较窄的通频带宽率、相位响应非线性和较高的处理效率。
IIR滤波器的设计方法主要有双线性变换法、脉冲响应不变法和双正交变换法等。
实验步骤：1.根据实验要求和给定的参数，选择适合的滤波器类型（FIR或IIR）。
2.根据滤波器的设计方法，计算滤波器的系数。
3.使用MATLAB或其他工具进行滤波器的设计和仿真。
4.分析仿真结果，评估滤波器的性能。
5.根据实际需求，进行滤波器参数的优化和调整。
6.进行实验数据的滤波处理，并比较滤波前后的信号质量。
7.总结实验结果，写出实验报告。
实验结果：根据实验要求，我们选择了FIR滤波器进行设计。
通过使用窗函数法和最小最大化法，计算得到了滤波器的系数。
将滤波器的设计结果导入MATLAB进行仿真，得到了滤波器的频率响应和时域波形。
通过分析仿真结果，发现滤波器的设计基本满足了要求，但仍存在一些性能方面的改进空间。
根据实验需求和实际情况，我们对滤波器的参数进行了优化和调整。
经过多次迭代和调试，最终得到了满意的结果。
将优化后的滤波器应用于实验数据的滤波处理，可以看到滤波效果明显，信号质量得到了显著提升。
实验结论：通过本次实验，我们学习并掌握了数字滤波器的基本理论知识和设计方法。
通过实际操作和实验仿真，对数字滤波器的设计和应用有了更深入的了解。
实验结果表明，数字滤波器可以有效地对信号进行滤波处理，提高信号质量和准确度。
图像的平滑滤波---数字图像处理实验报告南昌大学
实验报告三姓名：胡文松学号：6103413007 班级：生物医学工程131 实验日期：2016/5/11 实验成绩：实验题目：图像的平滑滤波一．实验目的（1）熟练掌握空域平滑滤波的原理、方法及其MATLAB实现。
（2）分析模板大小对空域平滑滤波的影响，线性和非线性方法对空域平滑滤波增强效果的影响，比较不同滤波器的处理效果，分析其优缺点。
二．实验原理（1）线性空间滤波函数imfilter来实现线性空间滤波，语法为：g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)其中，f是输入图像，w为滤波模板，g为滤波结果，filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用相关运算(‘corr’)还是卷积运算(‘conv’)，相关就是按模板在图像上逐步移动运算的过程，卷积则是先将模板旋转180度，再在图像上逐步移动的过程。
（2）非线性滤波器数字图像处理中最著名的统计排序滤波器是中值滤波器，MATLAB工具箱提供了二维中值滤波函数medfilt2，语法为：g = medfilt2(f, [m n], padopt)矩阵[m n]定义了一个大小为m×n的邻域，中值就在该邻域上计算；而参数padopt指定了三个可能的边界填充选项：’zeros’（默认值，赋零），’symmetric’按照镜像反射方式对称地沿延其边界扩展，’indexed’，若f是double类图像，则以1来填充图像，否则以0来填充图像。
（3）线性空间滤波器MATLAB工具箱支持一些预定义的二维线性空间滤波器，这些空间滤波器可通过函数fspecial实现。
生成滤波模板的函数fspecial的语法为：w = fspecial(‘type’, parameters) ；其中，’type’表示滤波器类型，parameters进一步定义了指定的滤波器。
fspecial(‘laplacian’, alpha) 一个大小为3×3的拉普拉斯滤波器，其形状由alpha指定，alpha是范围[0, 1]的数。
实际数据处理中的平滑方法和滤波算法
实际数据处理中的平滑方法和滤波算法随着数据科学和机器学习的迅速发展，更多技术和工具被用于处理和分析各种数据集。
但是，在这个过程中，平滑方法和滤波算法是非常重要的技术，因为它们能有效地除去数据中的噪声和不规则性。
1. 平滑方法平滑是一种数据处理技术，用于消除数据的噪声和不规则性。
平滑方法可以处理时间序列、信号和图像等各种数据类型。
为了实现平滑处理，数学上的滤波是最基本的方法之一。
原理是将滤波器应用到原始数据上，并根据一定的规则合并数据以生成平滑输出。
经典的平滑方法包括移动平均和指数平滑。
移动平均是通过计算一定时间窗口中的数据平均值来平滑数据。
在时间序列分析中，我们通常用滑动平均法来减轻季节性数据的影响。
指数平滑是通过对原始数据实施加权移动平均的方法来平滑数据。
指数平滑的一个优点是它在计算过程中允许不同的权重，使得早期数据影响较小，而近期数据影响较大。
2. 滤波算法滤波算法是一种更高级的平滑技术。
滤波器是一种数字信号处理器，通过操作输入信号和滤波器响应之间的卷积运算来提取感兴趣的特征。
滤波器的种类非常多，包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等不同类型，它们可以处理不同频谱和振幅的信号。
低通滤波器是一种常用的滤波器，它通过削弱高频成分来平滑信号。
这对于时间序列分析和信号处理来说是非常有用的，因为这些领域的原始数据通常包含高频成分或噪声。
高通滤波器是另一种类型的滤波器，它通过削弱低频成分来分离信号中的高频成分。
带通滤波器是同时削弱高频和低频成分的一种滤波器，通常应用于信号和图像的特定部分。
滤波算法不仅仅是去噪或平滑数据，还包括其他领域的重要应用，如图形处理和音频处理。
滤波算法可以处理不同类型的图像，包括灰度图像和彩色图像。
在音频处理中，滤波器经常用于消除噪声和杂音，以增强音频的清晰度和品质。
总结平滑方法和滤波算法是数据科学中非常重要的技术，大大改善了处理和分析各种数据集的效果。
平滑方法可以处理时间序列、信号和图像等各种数据类型，通过移动平均和指数平滑等方式来去除数据噪声和不规则性。
实验四平滑与数字滤波实验
实验四 平滑与数字滤波实验§4.1 微分与平滑 一．实验要求搭建如图所示系统，验证微分运算对系统阶跃响应性能的影响。
其中环节D(Z)即为利用微机实现的微分运算环节。
R 为阶跃输入信号，C 为系统输出。
二．实验说明微分是正反馈，当取合适的微分时间常数时，会使系统响应加快。
但若微分时间常数过大，则会影响系统稳定性。
（T D 为微分时间常数，T 为采样周期）微分平滑算法采用四点微分均值法：其中各系数P1、P2、A1、A2、A3的取值范围为0～1.0。
系数不能大于1，也不能太小，过小将使微机控制环节失去控制作用。
微机编程实现以5ms 为基准的延时，调整延时的时间长度并以此作为A/D 采样周期T 。
三．实验步骤1． 接线：实际系统线路如图所示。
使用运放模块从左到右由A2,A4构造图中的模拟运放环节，系统输出点C 接A/D 转换模块B5的IN6，搭建D/A 转换单元，最后10K 电阻由A6提供，A6中的有两个H 孔，由板子上的连线可以看出一个H 与8孔座中的上面4个孔相连，而另一个H 与下面4个孔相连，所以最后10K 的构建，只要将D/A 转换单元的输出端（OU ）连接一个H 端，而另一个H 端连接到A2的IN 端并在8孔座中插入10K 电阻即可。
B4信号发生器模块的输出点OUT 作为输入点R ，B4信号发生器模块中的S 和ST 用短路套短接，S1置阶跃档，S2置0.2-6s 档，调W8使周期约2S ，调W9使幅值约4V 。
C2．示例程序：微分见Cp4_1源文件。
微分平滑处理见Cp4_2源文件。
3．运行虚拟示波器。
（方法参见实验1中的运行虚拟示波器方法）.4．现象：①运行程序Cp4_1。
用CH1或CH2观察系统阶跃相应输出点C的波形。
与不加微分反馈环节情况下（不加微分环节的情况只需将反馈环节断开即可）输出点C的波形相比较,如果现象不明显可调节B4中的W8,W9，并绘制出两者的输出曲线。
②运行程序Cp4_2。
数据平滑实验报告
数据平滑实验报告数据平滑实验报告引言：数据平滑是数据处理中常用的技术之一，它的目的是通过降低数据的噪声和波动性，使得数据更易于理解和分析。
本实验旨在探究不同的数据平滑方法对数据的影响，并比较它们的效果和适用场景。
一、实验背景数据平滑在各个领域都有广泛的应用，例如金融、医疗、环境监测等。
在这些领域中，数据通常会受到各种因素的干扰，导致数据出现噪声和波动。
因此，通过数据平滑来消除这些干扰是十分必要的。
二、实验目的1. 了解常见的数据平滑方法；2. 探究不同数据平滑方法对数据的影响；3. 分析各种数据平滑方法的适用场景。
三、实验方法1. 数据收集：从某个公开数据集中选取一组实验数据；2. 数据处理：使用不同的数据平滑方法对原始数据进行平滑处理；3. 数据分析：比较不同平滑方法处理后的数据，分析其效果和适用场景。
四、实验结果与分析1. 移动平均法：将每个数据点替换为其前后若干个数据点的平均值。
这种方法适用于数据变化缓慢的情况，可以有效平滑数据的波动。
2. 加权移动平均法：在移动平均法的基础上，引入权重因子，使得离当前数据点越近的数据具有更大的权重。
这种方法适用于对最新数据更为关注的场景。
3. Savitzky-Golay平滑滤波法：通过拟合多项式曲线来平滑数据。
这种方法适用于数据存在较大波动的情况，可以有效去除高频噪声。
4. Loess平滑法：通过局部加权回归的方法来平滑数据。
这种方法适用于数据存在较大波动和趋势的情况，可以保留数据的整体趋势。
5. 指数平滑法：通过对数据进行加权平均，使得最新的数据具有更大的权重。
这种方法适用于数据具有明显的趋势和季节性变化。
经过实验，我们发现不同的数据平滑方法对数据的处理效果有所差异。
移动平均法和加权移动平均法适用于数据变化较为平缓的情况，可以有效平滑数据的波动。
Savitzky-Golay平滑滤波法适用于数据存在较大波动的情况，可以有效去除高频噪声。
Loess平滑法适用于数据存在较大波动和趋势的情况，可以保留数据的整体趋势。
图像的平滑滤波---数字图像处理实验报告南昌大学
实验报告三姓名：胡文松学号：6103413007 班级：生物医学工程131 2016//5/11 实验成绩：实验日期：2016实验题目：图像的平滑滤波一．实验目的（1）熟练掌握空域平滑滤波的原理、方法及其MATLAB实现。
（2）分析模板大小对空域平滑滤波的影响，线性和非线性方法对空域平滑滤波增强效果的影响，比较不同滤波器的处理效果，分析其优缺点。
二．实验原理（1）线性空间滤波函数imfilter来实现线性空间滤波，语法为：g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_op ons, size_op ons) 其中，f是输入图像，w为滤波模板，g为滤波结果，filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用相关运算(‘corr’)还是卷积运算(‘conv’)，相关就是按模板在图像上逐步移动运算的过程，卷积则是先将模板旋转180度，再在图像上逐步移动的过程。
（2）非线性滤波器数字图像处理中最著名的统计排序滤波器是中值滤波器，MATLAB工具箱提供了二维中值滤波函数medfilt2，语法为：g = medfilt2(f, [m n], padopt) [m n]n]定义了一个大小为m×n的邻域，中值就在该邻域上计算；而参数padopt指矩阵[m 定了三个可能的边界填充选项：’zeros’（默认值，赋零），’symmetric’按照镜像反射方式对称地沿延其边界扩展，’indexed’，若f是double类图像，则以1来填充图像，否则以0来填充图像。
（3）线性空间滤波器MATLAB工具箱支持一些预定义的二维线性空间滤波器，这些空间滤波器可通过函数fspecial实现。
生成滤波模板的函数fspecial的语法为：w = fspecial(‘type’, parameters) ；其中，’type’表示滤波器类型，parameters进一步定义了指定的滤波器。
fspecial(‘laplacian’, alpha) 一个大小为3×3的拉普拉斯滤波器，其形状由alpha指定，alpha是范围[0, 1]的数。
数字图像处理实验报告--平滑滤波
数字图像处理实验报告实验名称：线性平滑滤波器——领域平均与加权平均姓名：班级：学号：专业：电子信息工程（2+2）指导教师：***实验日期：2012年5月17日一，图像的平滑图像的平滑方法是一种实用的图像处理技术，能减弱或消除图像中的高频率分量，但不影响低频率分量。
因为高频率分量主要对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，平滑滤波将这些分量滤去可减少局部灰度起伏，使图像变得比较平滑。
实际应用中，平滑滤波还可用于消除噪声，或者在提取较大目标前去除过小的细节或将目标内的小间断连接起来。
它的主要目的是消除图像采集过程中的图像噪声，在空间域中主要利用邻域平均法、中值滤波法和选择式掩模平滑法等来减少噪声；在频率域内，由于噪声主要存在于频谱的高频段，因此可以利用各种形式的低通滤波器来减少噪声。
二，领域平均1．基础理论最简单的平滑滤波是将原图中一个像素的灰度值和它周围邻近8个像素的灰度值相加，然后将求得的平均值（除以9）作为新图中该像素的灰度值。
它采用模板计算的思想，模板操作实现了一种邻域运算，即某个像素点的结果不仅与本像素灰度有关，而且与其邻域点的像素值有关。
模板运算在数学中的描述就是卷积运算，邻域平均法也可以用数学公式表达：设为给定的含有噪声的图像，经过邻域平均处理后的图像为，则，M是所取邻域中各邻近像素的坐标，是邻域中包含的邻近像素的个数。
邻域平均法的模板为：，中间的黑点表示以该像素为中心元素，即该像素是要进行处理的像素。
在实际应用中，也可以根据不同的需要选择使用不同的模板尺寸，如3×3、5×5、7×7、9×9等。
邻域平均处理方法是以图像模糊为代价来减小噪声的，且模板尺寸越大，噪声减小的效果越显著。
如果是噪声点，其邻近像素灰度与之相差很大，采用邻域平均法就是用邻近像素的平均值来代替它，这样能明显消弱噪声点，使邻域中灰度接近均匀，起到平滑灰度的作用。
因此，邻域平均法具有良好的噪声平滑效果，是最简单的一种平滑方法。
图像滤波平滑实验报告
图像滤波平滑实验报告引言图像滤波平滑是数字图像处理中的基本操作之一。
通过应用合适的滤波器，可以减少图像中的噪声、平滑细节，从而改善图像的质量和观感。
本实验旨在探究图像滤波平滑的原理和方法，并通过实验验证其效果。
实验目的1. 了解图像滤波平滑的基本原理。
2. 学习常用的图像滤波平滑方法及其优缺点。
3. 掌握图像滤波平滑的实际应用。
实验步骤本实验使用Python编程语言进行图像处理。
以下是具体的实验步骤：1. 下载并安装Python及相关库。
2. 导入所需的库，包括NumPy（用于处理数值计算）和OpenCV（用于图像处理）。
3. 读取待处理的图像。
4. 使用不同的滤波器对图像进行平滑处理。
5. 对比不同滤波器的效果，并进行分析。
实验结果与分析本实验选取了三种常用的图像滤波平滑方法：均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
下面分别对它们的效果进行分析。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单的滤波方法，它将每个像素的灰度值设置为周围像素的平均值。
它适用于轻度噪声的去除，但会模糊图像的细节。
实验结果显示，均值滤波可以有效地减少图像中的噪声，但同时也导致图像变得模糊。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它将每个像素的灰度值设置为周围像素的中值。
相较于均值滤波，中值滤波能够更好地保留图像的边缘和细节。
实验结果显示，中值滤波在去除噪声的同时对图像的细节损失较小。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波方法，它将每个像素的灰度值设置为周围像素的加权平均值。
高斯滤波对于去除高斯噪声效果显著，同时也能保持图像细节的清晰度。
实验结果显示，高斯滤波对图像的平滑效果较好。
实验总结本实验通过对比不同的图像滤波平滑方法，发现不同的方法适用于不同场景的图像处理。
均值滤波适合轻度噪声、对图像细节要求较低的场景；中值滤波适合去除椒盐噪声、能较好地保留图像细节；而高斯滤波则适用于去除高斯噪声、较好地平滑图像。
在实际应用中，我们需要根据图像的特点和需求选择合适的滤波方法。
数字图像处理实验报告2
实验二: 数字图像的空间域滤波——平滑滤波1. 1. 实验目的2.掌握图像滤波的基本定义及目的。
3.理解空间域滤波的基本原理及方法。
4.掌握进行图像的空域滤波的方法。
1. 2. 实验基本原理2.空间域增强空间域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作, 处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。
空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制, 同时保证其他分量不变, 达到增强图像的目的。
空域滤波一般分为线性滤波和非线性滤波两类。
各种空域滤波器根据功能主要分为平滑滤波器和锐化滤波器。
平滑的目的可分为两类: 一类是模糊, 目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小肩端连接起来；另一类是消除噪声。
锐化的目的是为了增强被模糊的细节。
结合这两种分类方法, 可将空间滤波增强分为四类:线性平滑滤波器（低通）非线性平滑滤波器（低通）线性锐化滤波器（高通）非线性锐化滤波器（高通）1)空间滤波器都是基于模板卷积, 其主要工作步骤是:2)将模板在图中移动, 并将模板中心与图中某个像素位置重合；3)将模板上的系数与模板下对应的像素相乘；4)将所有乘积相加；5)将和（模板的输出响应）赋给图中对应模板中心位置的像素。
3.平滑滤波器1)线性平滑滤波器线性低通平滑滤波器也称为均值滤波器, 这种滤波器的所有系数都是正数, 对3×3的模板来说, 最简单的是取所有系数为1, 为了保持输出图像任然在原来图像的灰度值范围内, 模板与象素邻域的乘积都要除以9。
MATLAB 提供了fspecial 函数生成滤波时所用的模板, 并提供filter2和imfilter 函数用指定的滤波器模板对图像进行运算。
函数fspecial 的语法格式为：h=fspecial(type);h=fspecial(type,parameters);其中参数type 指定滤波器的种类, parameters 是与滤波器种类有关的具体参数。
基于数字滤波的谱数据的平滑算法的研究与实现毕业论文
基于数字滤波的谱数据的平滑算法的研究与实现毕业论文基于数字滤波的谱数据的平滑算法的研究与实现摘要：当前正处于数字信息化时代，数字信号处理技术受到人们的广泛关注，其理论及算法随计算机技术和微电子技术的发展得到了飞速的发展，被广泛应用语音图像处理、数字通讯、谱分析、模式识别、自动控制等领域。
数字滤波器是数字信号中最重要的组成部分之一，几乎出现在所有的数字信号处理系统中。
数字滤波器是指完成信号滤波处理的功能，用有限精度算法实现的离散时间线性非时变系统，其输入是一组（由模拟信号取样和量化）数字量，其输出是经过变换的另一组数字量。
数据平滑是统计语言建模的关键技术，它不仅可以改进语言模型的性能，还可以提高语音识别、文字识别等应用领域的系统识别率，不同的数据平滑方法之间的对应在各种不同规模的训练集上操作。
各种平滑算法中，以Good—Turing估计、线性插值平滑、Katz’s回退式平滑最为典型和常用。
由于射线和探测器中固有的统计涨落、电子学系统的噪声影响，谱数据有很大的统计涨落。
谱数据的涨落使谱数据处理产生误差。
在γ能谱的分析中，如果被分析的核素活度很低，或被分析的是发射多支γ射线核素所辐射的弱分支，或测量时间太短，那么，由于计数的统计涨落，可能使谱中相邻道计数的分散度较大，致使谱峰模糊。
为了减少能谱测量数据的统计涨落，又保留谱峰的全部重要的特征，以便谱的分析，必须对实测γ能谱原始数据进行光滑。
关键词：数字滤波器；数据平滑；语料库；线性插值平滑；统计涨落Research and implementation of spectral data smoothing algorithm based on the digitalfilteringAbstract:Current is in the digital information age, digital signal processing technology is widespread attention, its theory and algorithm along with the development of the computertechnology and microelectronic technology obtained the rapid development and be widely applied in voice and image processing, digital communications, spectrum analysis, pattern recognition, automatic control and other fields. Digital filter is one of the most important part of digital signal, almost appeared in all digital signal processing systems. Filtering processing of digital filter is refers to the complete function, with limited accuracy algorithm of discrete time linear time-invariant system, its input is a set of (by the analog signal sampling and quantization) digital quantity, its output is another digital quantity after transforming. Data smoothing is the key technology of statistical language modeling, It not only can improve the performance of language modeling, it Can also improve speech recognition and Application areas such as language identification system recognition rate. Different data smoothing method should be at the contrast between the different scale of operation on the training set. A variety of smoothing algorithms, T o Good-Turing estimate, linear interpolation smoothing, Katz’s back-off-type is most typical and commonly used smoothing. In this paper, various methods of data smoothing empirical comparison, and discussed the impact of these data smoothing method performance of relevant factors. Due to inherent statistical fluctuation and the electronics system of noise influence in the rays and the probe, Spectral data has a lot of fluctuations. Spectral data fluctuation spectrum data processing error is produced. In gamma energy spectrum analysis, if the analysis of nuclide activity is very low, or is the analysis of the emission of radiation by gamma rays nuclide more weak branches, or the measuring time is too short, so, because of the statistical fluctuation count, may make the adjacent wordcount in the spectral dispersion larger and lead to the peak fuzzy. In order to reduce the spectrum measurement data of statistical fluctuation, and keep all the important feature of spectral peak to facilitate analysis of the spectral , must be smooth to the measured gamma spectrometry original data.KeyWords：Digital filter; Data smoothing; Corpus; Linear interpolation is smooth; Statistical fluctuation目录摘要 (i)ABSTRACT. (i)目录 (iii)1 绪论 (1)1.1 谱数据的平滑处理概念及方法 (1)1.2 滤波器的选用 (1)1.3 常用的数字滤波算法与选择原则 (3)2 能谱平滑算法的研究 (5)2.1 几种能谱平滑算法 (5)2.2 其他算法的基本思想 (5)2.2.1 算数滑动平均法基本思想 (5)2.2.2 重心法基本思想 (5)2.2.3 傅里叶变换法基本思想 (6)2.2.4 指数平滑法基本思想 (6)2.3 最小二乘移动平滑法 (7)2.3.1 Savitzky-Golay滤波 (7)2.3.2 最小二乘移动平滑法基本思想与方法 (8)2.3.3 移动最小二乘法与最小二乘法比较 (12)2.4 小波变换方法 (13)2.4.1 小波算法原理 (13)2.4.2 小波算法去噪的基本方法 (14)2.4.3 连续小波变换与局部时域分析 (16)3 能谱平滑算法的实现 (18)3.1 系统的实现 (18)3.1.1 四种平滑法的仿真 (18)3.1.2 两种仿真的结果分析以及比较 (22)3.1.3 谱平滑的几个具体问题 (23)3.2 本章小结 (26)4 未来展望与全文总结 (28)4.1 未来展望 (28)4.2 全文总结 (28)参考文献 (30)致谢 (31)参考附录 (32)1 绪论1.1 谱数据的平滑处理的概念及方法在放射性测量中，由于存在统计涨落，使得测量数据的规律不显著，尤其在能谱分析工作中，当被分析的放射性核素的活度很低时，在有限的测量时间内，每道计数较少，峰面积统计涨落较大，给测量结果带来较大的误差。
实验三 数字滤波实验
实验三 数字滤波实验1.实验原理与线路(1)原理①见图3-1图3-1 数字滤波原理图计算机对含有干扰的正弦信号R （约0.5～1HZ ）通过U20采样输入，然后进行数字滤波处理，以保留正弦信号，去除干扰，最后送至U21变成模拟量C 输出。
(2)摸拟带有尖脉冲干扰的正弦信号用RC 电路将U1单元的555输出方波（S 端）微分，将此微分信号视作干扰，再用U2 SIN 单元产生的正弦波，两信号迭加，如图3-2。
注意R 点波形不要超过±5V ，以免数字化溢出。
(3)滤波器的计算要求设计一个相当于的数字滤波器，由一阶差分法可得近似式（注1）1)()1(-+-=k k Y a X a Y其中，Xk ：输入，Yk 输出，τTa =-1。
上式中a 的取值范围：0.00～0.99。
1-a 、a 的值要分别保存在2F00H 和2F03H 地址中，存入方法：在调试窗口使用 E[地址] 命令可对指定地址中的内容进行修改，假设a=0.95，这个值要保存在2F03H 地址中。
> E 2F03↙> 0000:2F03 = CC_95↙启动相应程序后则会将BCD 码“95”转换成二进制小数，再按算式进行定点小数运算。
采样信号由8253得到，8253定时5ms ，采样周期T 为：5⨯=K T T msTk 需保存在2F60H 地址中，取值范围：01H ～FFH ，对应T 的范围：5ms ～1275ms 。
1－a ，a ，Tk 的存储区见表3-1。
注1：理论推导算式为11)1(Y --+-=k k k aY X a ，实验采用的算式作了近似处理。
(5)线路接线见图3-2，图中接入1点的信号为正弦波，2点为干扰信号。
图3-2 数字滤波线路图2.实验程序流程：见图3-3图3-3 一阶惯性数字滤波程序流程图3.实验内容及步骤⑴按图3-2接线，调节U1信号源单元中的W11，使S端的方波周期约为0.2s；调节U2单元电位器，使其输出周期为1s、幅值为3V的正弦信号；调节图3-2电路图中1、2端对应的电位器，使R端波形符合图3-1所示输入信号的要求。
第六章 实验数据的平滑滤波1
生成有两个频率的信号 >> t=0:0.1:100; >> y1=sin(2*pi*t)+2*sin(6*pi*t); >> f1=fft(y1); >> w=(1:length(t))/length(t); >> plot(2*w,abs(f1))
1/5 1/5 1/5 1/5 1/5
0 1/10 1/5 3/10 2/5
-1/5 0 1/5 2/5 3/5
七点线形平滑(n=3)
>> T=[ones(1,7);-3:3]‘ >> T*inv(T'*T)*T'
ans = 13/28 5/14 1/4 1/7 1/28 -1/14 -5/28
5/14 2/7 3/14 1/7 1/14 0 -1/14 1/4 3/14 5/28 1/7 3/28 1/14 1/28 1/7 1/7 1/7 1/7 1/7 1/7 1/7 1/28 1/14 3/28 1/7 5/28 3/14 1/4 -1/14 0 1/14 1/7 3/14 2/7 5/14 -5/28 -1/14 1/28 1/7 1/4 5/14 13/28
40
60
80
100
120
>> y=ph(x,2,1); >> plot(y)1.5
1
0.5
0
-0.5
-1
-1.5
0
20
40
数字滤波器实验报告
数字滤波器实验报告数字滤波器实验报告引言：数字滤波器是一种通过对数字信号进行处理来滤除噪声或者改变信号频率特性的工具。
在信号处理领域，数字滤波器被广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等方面。
本实验旨在通过设计和实现数字滤波器，探索其在信号处理中的应用，并验证其性能和效果。
一、实验目的本实验的主要目的是：1. 了解数字滤波器的原理和基本概念；2. 学习数字滤波器设计的方法和技巧；3. 实现数字滤波器，并进行性能测试和分析。
二、实验原理数字滤波器是一种通过对离散时间信号进行加权和求和的方式来改变信号频率特性的工具。
它可以分为两大类：有限长冲激响应（FIR）滤波器和无限长冲激响应（IIR）滤波器。
FIR滤波器的特点是稳定性好、易于设计，而IIR滤波器则具有更高的效率和更窄的通带。
在数字滤波器设计中，常用的方法有窗函数法、频率抽样法、脉冲响应法等。
窗函数法是一种常见的FIR滤波器设计方法，它通过在频域上对滤波器的频率响应进行加窗来实现滤波效果。
频率抽样法则是一种用于设计IIR滤波器的方法，它通过将模拟滤波器的频率响应进行抽样来得到数字滤波器。
三、实验步骤1. 确定滤波器类型和性能指标：根据实际需求，选择合适的滤波器类型（FIR或IIR）和性能指标（通带增益、截止频率等）。
2. 设计滤波器：根据选择的滤波器类型和性能指标，采用相应的设计方法进行滤波器设计。
3. 实现滤波器：根据设计结果，使用编程语言（如MATLAB或Python）编写代码实现滤波器。
4. 信号处理：将待处理的信号输入滤波器，进行滤波处理。
5. 性能测试与分析：对滤波后的信号进行性能测试和分析，评估滤波器的效果和性能。
四、实验结果与分析在本次实验中，我们选择了FIR滤波器，并采用窗函数法进行设计。
根据要求，我们设计了一个低通滤波器，截止频率为1kHz，通带增益为1，阻带增益为-60dB。
经过实验测试，我们得到了滤波后的信号，并进行了频谱分析。
计算机控制技术实验报告(DOC)
计算机控制技术实验报告实验一信号的采样与保持一、实验目的1．熟悉信号的采样和保持过程。
2．学习和掌握香农(采样)定理。
3．学习用直线插值法和二次曲线插值法还原信号。
二、实验设备PC 机一台，TD-ACS实验系统一套，i386EX 系统板一块。
三、实验原理香农（采样）定理：若对于一个具有有限频谱（max ωω<）的连续信号)(t f 进行采样，当采样频率满足max 2ωω≥s时，则采样函数)(t f *能无失真地恢复到原来的连续信号)(t f 。
max ω为信号的最高频率，s ω为采样频率。
四．实验内容1．采样与保持编写程序，实现信号通过 A/D 转换器转换成数字量送到控制计算机，计算机再把数字量送到 D/A 转换器输出。
实验线路图如图2-1所示，图中画“○”的线需用户在实验中自行接好，其它线系统已连好。
STR /OE EOC CLOCKIN7AB CD0 ┆D7+5V i386EX CPU24MHzTMROUT1INT3(主8259IRQ7)TMRCLK1WR#CLK2 M/IO# A0XD0┆XD7OUT1/IOY01MHz 分频模数转换单元控制计算机/CS /WR A0OUT1D0┆ D7 /IOY1/IOWIRQ7数模转换单元正弦波OUT图2-1 采样保持线路图控制计算机的“OUT1”表示386EX 内部1#定时器的输出端，定时器输出的方波周期＝定时器时常，“IRQ7”表示386EX 内部主片8259的“7”号中断，用作采样中断。
正弦波单元的“OUT ”端输出周期性的正弦波信号，通过模数转换单元的“IN7”端输入,系统用定时器作为基准时钟（初始化为10ms ），定时采集“IN7”端的信号，转换结束产生采样中断，在中断服务程序中读入转换完的数字量，送到数模转换单元，在“OUT1”端输出相应的模拟信号。
由于数模转换器有输出锁存能力，所以它具有零阶保持器的作用。
采样周期T= TK×10ms ，TK 的范围为01~ FFH ，通过修改TK 就可以灵活地改变采样周期，后面实验的采样周期设置也是如此。
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实验 平滑与数字滤波
（一）观察有噪音时的微分
1、按图3.1—2接线，S11置方波档，S12置下档，调W11使周期约2S ，调W12使幅值约1V ,TD 先取为0.02s ，采样周期也先取为0.02s 。
2、将2F00H 、2F03H 存入系数P1、P2，2F60H 存入Tk 。
3、启动微分程序(G=F000:123D ↘)，用示波器观察系统输出C 波形，观察U15单元的OUT 端微分输出波形。
如图3.1—4及图3.1—5所示。
图3.1—4
图3.1－5
原系统的输出波形可在去除微分正反馈，即去掉U15 DAC 单元的OUT 端，通过示波器观察C 端的输出，得到这时系统的过渡过程时间约为0.3s 。
不过，由于微分正反馈的作用，虽然使系统响应加快，但由于微分时间过大，会使系统的稳定性受到影响。
P=T T D
，通
过三者的关系，可适当调整P 、T 、TD 值，使系统输出达到要求。
4、选择不同的Tk 与P1、P2，重复(2)、(3)，观察微分噪音幅度，并以TD=T=0.01s 时系统噪音大至幅度为参考，记录参数与结果，填入表3.1—2中。
表3.1—2
1、按图3.1—2接线，S11置阶跃档，S12置下档，调W11使周期约2S ，调W12使幅值约1V ，TD 先取为0.02S ，采样周期也先取0.02S 。
图3.1—2
2、将2F06H 、2F09H 、2E0CH 、2F0FH 存入A1、A2、A
3、A4，2F60H 存入Tk ，启动微分平滑程序(G=F000:12EB ↘)。
3、观察U15单元的OUT 端，观察系统输出波形，看有无平滑作用。
4、若无平滑作用，停机，改变系数和Tk ，再重复(2)、(3)。
将结果填入表3.1—2中。
5、由表3.1—2可看出，U15 单元的OUT 端输入的微分噪音幅值由原先的0.2V 减小至0.1V ，这说明有平滑作用，用示波器观察系统输出波形。
再用示波器观察系统的输出波形比未平滑时平滑些。
适当调整Tk 及A1～A4的值，使平滑作用更好一些。
(三)观察微分加速作用
1、按图3.1—2连线，S11置方波档，S12置中档，调W11使周期约0.5S ，调W12使
幅值约1.5V，TD与采样周期可先取为10ms，启动无微分反馈程序(G=F000:13C5↘)，系统输出。
2、按(1)②、③或(2)②、③步骤做，这时主要看系统影响是否加快，并可适当调整TD、TK，重复作几次。
(1)模拟一阶惯性环节的数字滤波
①按图3.2—2接线，置S12中档，调W11使S约为0.2S，调信号发生器，使其输出1HZ、6V的正弦信号，调整1，2端对应的两个电位器，使R端波形符合要求。
②在2F00H、2F03H存入1-a、a，2F60H存入Tk。
③启动一阶惯性数字滤波程序(G=F000：1411↙)。
用示波器观察输入端R、输出端C 的波形，分析滤波效果，并记下干扰衰减比、正弦衰减比以及a值，记完停机。
记衰减比时可先单独在1端接正弦信号并记录，再在2端单独接干扰并记录，记录采用峰一峰值（P—P，V）。
④改变a、Tk，重复步骤②、③，直到得到满意的效果，将实验结果填入表3.2—2中。
(2)四点加权平均数字滤波
①同(1)①。
②存入A1～A4、Tk。
③启动四点加权平均程序(G=F000：13CF↙)，对照观察输入并记录，停机。
记衰减比时可先单独在1端接正弦信号做记录，再在2端单独接干扰信号并做记录。
记录采用峰一峰值(P—P，V)。
④改变A1和Tk，调整W11使干扰增多至相邻，重复步骤②、③，练习T与A1的设定。
再重复①、②、③，比较二结果，最后将实验结果填入表3.2—2中。
表3.2—2
1. 微分是正反馈，当取合适的微分时间常数时，会使系统响应加快。
若微分时间常数过大，则会影响系统稳定性。
2. 在计算机中，微分算法采用一阶差分代替，微分平滑算法采用四点微分均值法
3. 实验中TD不要取得过大，以免系统大于0.99；系数也不可取得过小，过小将使计算机无控制量输出
4. 注意R点波形不要超过±5V，以免数字化溢出。