该程序包含一个一维数学形态学滤波的示例。-ITADN社区

一维数学形态学滤波实例代码-mathematical_morphology_1d.rar

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本资源提供了一维数学形态学滤波的具体实现代码，帮助用户理解并应用该技术进行信号处理和数据过滤。适合科研与学习参考。包含详细注释与示例。一维数学形态学滤波示例程序-mathematical_morphology_1d.rar是我自己编写的一个程序。

MATLAB中的形态学滤波程序

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本程序介绍如何使用MATLAB进行图像处理中的形态学滤波操作，包括膨胀、腐蚀等基本算法的应用与实现。自己编写了一个MATLAB形态学滤波的function函数，方便调用且实用。

Matlab中的形态学滤波器程序

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本文章介绍了如何在MATLAB中编写和应用形态学滤波器程序，旨在帮助用户掌握图像处理技术，用于去除噪声、边缘检测等任务。形态学滤波器的MATLAB程序主要用于特征提取和信号处理。

一个包含带通滤波功能的MATLAB小程序

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本简介介绍了一个具有带通滤波功能的小程序，该程序基于MATLAB开发，能够有效处理信号中的特定频段信息，便于用户进行信号分析和处理。一个混合正弦信号包含5Hz、15Hz和30Hz三种频率的信号。现在需要设计适当的滤波器来保留15Hz的频率分量信号，给定采样频率为100Hz。

点云数据滤波——数学形态学

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本文章介绍了利用数学形态学进行点云数据滤波的方法和原理，探讨了如何通过开闭运算等操作去除噪声并保留重要特征。机载点云数学形态学分类。

MATLAB中传统与广义数学形态学滤波器程序实现.rar

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本资源提供了在MATLAB环境中实现传统及广义数学形态学滤波器的详细代码和示例，适用于图像处理和分析中的噪声去除与特征提取。本程序曾用于某211高校的本科生毕业设计，并作为主体内容呈现，具有很高的实用价值且易于上手使用。建议搭配数学形态学相关书籍一起学习，推荐赵春晖老师的《形态滤波器原理及应用》一书。该程序主要用于构建滤波器，其主要目的是去除脉冲噪声。具体包含以下功能：1、数学形态学的基本腐蚀和膨胀运算；2、传统开-闭操作和传统闭-开操作以及广义开-闭操作和广义闭-开操作的子程序；3、一个简单的脉冲发生程序用于模拟噪声环境；4、SNR计算程序，用于评估滤波效果；5、主程序main，在其中详细说明了如何寻找最佳结构元素类型及宽度配合的标准为MAE（绝对值差）以及SNR（信噪比）。

一维信号形态学分析的关键算法

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本研究聚焦于一维信号处理中的形态学分析，深入探讨并开发了一系列关键算法，旨在提升信号特征提取与噪声过滤效率，为相关领域提供理论和技术支持。一维信号形态学分析是信号处理领域中的一个重要分支，它主要研究如何利用数学工具来解析一维信号的形状特征。这种技术在数据处理、形态滤波、故障诊断以及模式识别等领域有着广泛的应用。本段落将深入探讨该领域的核心算法及其应用情况： 1. **基本操作**：形态学分析基于几何概念，其基础是两种主要的操作——膨胀和腐蚀。 - 膨胀操作通过与结构元素（如矩形或圆形）进行卷积来扩展信号边界并增强轮廓； - 腐蚀则用于收缩信号、平滑突起，并锐化边缘。这两种方法能够有效提取局部特性。 2. **形态学滤波**：结合膨胀和腐蚀的方法可实现有效的噪声去除和平滑处理，同时保持重要特征不变。 3. **故障诊断**：在工业环境中，一维信号的形态分析被用于设备维护中识别异常模式，从而提前发现潜在问题并提高使用寿命。 4. **模式识别**：通过应用这些技术于原始数据上可以突出关键特性，在诸如心电图（ECG）解析等生物医学领域尤为重要。这有助于区分不同的健康状态或疾病类型。 5. **算法实现**：在提供的文件中，有两个MATLAB函数用于执行形态学操作——pengzhang2.m和fushi2.m分别实现了膨胀与腐蚀功能；readme.txt则提供了调用指南。综上所述，一维信号的形态分析技术对于提高数据分析质量和效率具有重要作用。理解这些算法的工作原理及其在实际问题中的应用是至关重要的。

编写程序将两个已排序的一维数组合并为一个新的有序一维数组。

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本段介绍了一种编程方法，用于高效地结合两个已有顺序排列的一维数组，生成一个全新的、保持有序性的单一数组。这种方法适用于需要整合多个数据源并维持其序列完整性的情况。用户首先输入第一个有序数组的元素数目，然后按照该数量依次输入各元素，并用空格分隔这些数字。接着重复这一过程来输入第二个同样已经按升序排列的一维数组。程序的任务是将这两个已排序好的一维数组合并成一个新的、单一的有序序列，并以从小到大的顺序输出所有元素。在输出时，每个数值之间由一个空格分开，最后一个数值后面不加任何额外的空间或符号。例如：用户输入如下内容： ``` 6 2 5 8 11 20 35 4 1 6 15 60 ``` 程序的输出应当为： ``` 1 2 5 6 8 11 15 20 35 60 ```

南邮离散数学实验一（包含GUI的程序）

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本实验为南京邮电大学离散数学课程的一部分，旨在通过编程实践加深学生对离散结构的理解。同学们将设计并实现一个具备图形用户界面(GUI)的程序，增强算法与数据结构的应用能力。离散数学是计算机科学中的基础学科，它涵盖了集合论、图论、逻辑、组合数学以及相关的理论内容。“DiscreteMathProgram:南邮离散数学实验一(含GUI)”项目结合了编程实践与离散数学的实验研究。该项目使用C++作为后端处理主要逻辑，并通过WPF（Windows Presentation Foundation）用C#实现前端界面，这种分层设计使得程序结构清晰、易于维护和扩展。 C++是一种强大的通用编程语言，特别适合处理复杂的算法和数据结构，在解决离散数学问题时尤为重要。在实验一中，C++可能被用来实现集合操作、图的遍历、逻辑推理或计数等问题相关的概念。面向对象特性使得代码能够按照离散数学抽象的概念进行组织，提高了可读性和复用性。 WPF是.NET Framework的一部分，用于构建丰富且交互式的用户界面。通过C#可以方便地创建美观并功能丰富的图形用户界面（GUI），提供良好的用户体验。在离散数学程序中，GUI可以展示计算结果、接受用户输入、呈现图表或图形表示，使用户能够直观理解和操作这些概念。实验中展示了跨语言的协同工作：C++负责处理复杂的算法和数据结构运算，而C#专注于构建交互式前端界面。这种架构充分利用了两者的优点：C++的效率与C#的易用性。虽然具体的实验内容未详细说明，但可以想象该实验可能包括以下部分： 1. 集合操作：实现集合的基本运算（交、并、差等），以及可视化子集和等势关系。 2. 图论：绘制图，并使用遍历算法（深度优先搜索或广度优先搜索）、最小生成树、最短路径等问题进行操作。 3. 逻辑推理：布尔代数的实现，命题逻辑与谓词逻辑的推理，可能包括证明助手功能。 4. 数学证明：递归和归纳法等数学方法的应用及模拟。 5. 组合问题：解决排列组合以及鸽巢原理应用等计数问题。尽管没有具体代码或编译配置详细信息，但根据项目描述，“DiscreteMathProgram”是一个理论知识与编程实践相结合的优秀示例，对于学习离散数学和提升编程技能都非常有帮助。

C语言实现的一维变换滤波程序

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本程序运用C语言编写，旨在实现一维信号处理中的滤波功能，适用于数据去噪和预处理等领域。 F-K滤波法压制多次波的基本原理是：将地震数据从时间-空间域（T-X）转换到频率-波数域(F-K)中，在此过程中根据一次波与多次波在F-K域内的能量分布差异，进行多次波的分离处理。这种方法不仅考虑了多次波的频谱特性，还结合了其信号在相应剖面上的波长等物理属性特征。相比单纯的频率域滤除方法，通过增加对波数域范围的选择限制，可以更有效地减少有效一次反射波的信息损失。 Ryu（1982）首次使用F-K变换进行多次波过滤处理，并指出需要设定合适的压制带以达到有效的多次波抑制效果。然而，简单的二维直线边界划分在频率-波数空间中并不能准确地分离出一次和多次回声信号，这会导致Gibbs现象的产生。为了解决这一问题，Zhou与Greenhalgh（1994）提出了一种非线性的F-K滤波策略，并通过利用地震波场外推后的多次反射信息来自动定义切除函数的方式改进了方法性能；尽管如此，在近距离偏移时这种方法仍然难以达到理想的数据分离效果。采用F-K滤波法的关键步骤在于选择一个介于一次和多次回声速度之间的校正速度值，如果这一参数设定不准确，则可能会对原始数据中的一次反射信号完整性造成影响，并导致整体信噪比的下降。

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该程序包含一个一维数学形态学滤波的示例。

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