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哈明窗MATLAB代码-WLS滤波器: 加权最小二乘滤波

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简介:
本项目提供了一套使用MATLAB实现的哈明窗加权最小二乘(WLS)滤波器代码。通过应用哈明窗,该滤波器能够有效减少信号处理中的谱泄漏现象,并利用加权最小二乘法优化滤波性能,适用于各类信号去噪和预处理需求。 哈明窗的MATLAB代码基于论文“D.Min, S. Choi, J. Lu, B. Ham, K. Sohn 和 M.N.Do 的《基于加权最小二乘的快速全局图像平滑》,IEEE Trans. on Image Processing,23(12),5638-5653,2014”,提供了MATLAB和C中的两个演示代码。MATLAB API 函数为 `output_image = FastGlobalSmoothing(input_image, sigma, lambda)`。 输入图像可以是以下类型之一:`uint8`, `uint16`, `single` 或 `double`。输出图像的大小和数据类型与输入图像相同。如果sigma值为负或零,则将采用基于局部噪声方差估计的自适应策略。此外,提供了用于Linux 64位和Windows 64位操作系统的二进制MEX文件,分别具有扩展名 `mexa64` 和 `mexw64`。 C API 函数为: ```c int FastGlobalSmoothing(float* 图像, int 宽度, int 高度, float sigma, float lambda, int solver_ite); ``` 这段描述介绍了如何使用MATLAB和C语言实现快速全局平滑算法,并提供了相应的API函数和参数说明。

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客服
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  • MATLAB-WLS:
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    本项目提供了一套使用MATLAB实现的哈明窗加权最小二乘(WLS)滤波器代码。通过应用哈明窗,该滤波器能够有效减少信号处理中的谱泄漏现象,并利用加权最小二乘法优化滤波性能,适用于各类信号去噪和预处理需求。 哈明窗的MATLAB代码基于论文“D.Min, S. Choi, J. Lu, B. Ham, K. Sohn 和 M.N.Do 的《基于加权最小二乘的快速全局图像平滑》,IEEE Trans. on Image Processing,23(12),5638-5653,2014”,提供了MATLAB和C中的两个演示代码。MATLAB API 函数为 `output_image = FastGlobalSmoothing(input_image, sigma, lambda)`。 输入图像可以是以下类型之一:`uint8`, `uint16`, `single` 或 `double`。输出图像的大小和数据类型与输入图像相同。如果sigma值为负或零,则将采用基于局部噪声方差估计的自适应策略。此外,提供了用于Linux 64位和Windows 64位操作系统的二进制MEX文件,分别具有扩展名 `mexa64` 和 `mexw64`。 C API 函数为: ```c int FastGlobalSmoothing(float* 图像, int 宽度, int 高度, float sigma, float lambda, int solver_ite); ``` 这段描述介绍了如何使用MATLAB和C语言实现快速全局平滑算法,并提供了相应的API函数和参数说明。
  • 自适应_lsl_自适应__自适应_自适应
    优质
    本资源深入探讨最小二乘法在自适应滤波器中的应用,涵盖理论基础、算法设计及实际案例分析,旨在帮助读者理解并掌握基于最小二乘的自适应滤波技术。 最小二乘自适应滤波器的介绍包括两个主要部分:首先阐述最小二乘法的基本原理,并推导递推最小二乘(RLS)算法;其次,引入线性空间的概念,在此基础上讨论两种重要的最小二乘自适应算法——即最小二乘格形(LSL)算法和快速横向滤波器(FTT)算法。
  • WLS)方法
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    加权最小二乘法是一种统计分析技术,用于回归模型中处理异方差性问题。通过赋予每个数据点不同的权重来优化参数估计,提高模型预测精度和可靠性。 本段落主要讨论WLS(加权最小二乘法)的源程序代码编写。加权最小二乘法在信息融合领域有重要应用。
  • MATLAB中的
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    本文章介绍了在MATLAB环境下实现最小二乘法滤波的基本方法和应用技巧,适用于信号处理与数据分析。 在MATLAB中使用最小二乘法进行滤波、去噪以及拉格朗日复原的方法。
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    这段代码实现了一个基于最小二乘法(LSL)和递推最小二乘(RLS)算法的自适应滤波器,采用了Lattice结构以提高计算效率。适用于信号处理中的参数估计与系统识别等领域。 本段落将首先介绍最小二乘法的基本原理,并推导递推最小二乘(RLS)算法;接着阐述线性空间的概念,在此基础上探讨两种重要的自适应算法:最小二乘格形(LSL)算法和快速横截滤波器(FFT)算法。
  • 卡尔曼
    优质
    本文章探讨卡尔曼滤波和最小二乘法在数据处理中的应用,比较了两者的优劣,并详细介绍了卡尔曼滤波的工作原理及其优势。 基于MATLAB的卡尔曼滤波与最小二乘滤波仿真实验设计涉及利用MATLAB软件平台进行这两种重要信号处理技术的仿真研究。通过该实验,可以深入理解并掌握卡尔曼滤波器在状态估计中的应用以及最小二乘法在线性回归分析中的作用,并且能够比较它们各自的优缺点和适用场景。
  • .zip
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    本项目提供了最小二乘反滤波算法的实现代码。通过该算法可以有效恢复被污染或模糊的数据信号,广泛应用于图像处理和通信领域。 有几个不同的最小平方滤波方法可以参考,这些方法都配有图示,并且已经验证能够正常运行。有兴趣学习的同学可以借鉴一下。
  • 基于MATLAB程序(含、逆及维纳图像恢复比较)
    优质
    本项目运用MATLAB实现最小二升法及其变种滤波算法进行图像复原,包括对比分析最小二乘、逆滤波和维纳滤波的效果。 基于MATLAB的最小二乘方滤波程序(包含最小二乘方、逆滤波及维纳滤波复原图对比功能),直接运行main程序即可。
  • 递归(RLS)
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    递归最小二乘滤波(RLS)是一种自适应信号处理算法,用于估计系统的参数。它通过迭代更新过程快速收敛到最优解,适用于动态环境中的实时应用。 采用MATLAB实现最小二乘滤波(RLS)算法功能,要求代码简洁明了。