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MATLAB滤波代码

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简介:
本项目提供了一系列基于MATLAB实现的经典数字信号处理滤波算法源码,包括低通、高通等多种滤波器设计与应用实例。 对信号进行滤波的MATLAB程序实现包括多种滤波方法。

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  • MATLAB
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    本项目提供了一系列基于MATLAB实现的经典数字信号处理滤波算法源码,包括低通、高通等多种滤波器设计与应用实例。 对信号进行滤波的MATLAB程序实现包括多种滤波方法。
  • MATLAB均值
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    本段落提供了一段用于实现图像处理中均值滤波技术的MATLAB代码。该代码帮助用户去除图像中的噪声,并通过简单的平均计算来平滑图像。 在MATLAB中编写了均值滤波的自编程序,并已调试通过。
  • GaborMatlab
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    这段代码提供了基于Gabor滤波器的设计与实现,特别适用于图像处理中的纹理分析和特征提取。使用MATLAB语言编写,便于科研人员快速应用于相关项目中。 Gabor滤波是数字信号处理中的常用技术。这里提供了三个MATLAB代码示例,帮助你理解Gabor滤波器的工作原理。
  • MATLAB:针对微器的MATLAB开发
    优质
    这段内容介绍了一系列用于设计和分析微波滤波器的MATLAB代码。通过这些资源,工程师和技术人员能够高效地进行模拟、优化及测试各种微波滤波器性能参数。 生成微波滤波器的频率响应涉及一系列复杂的步骤和技术细节。这个过程通常包括设计合适的拓扑结构、选择恰当的元件参数以及使用仿真软件进行验证。最终目标是确保滤波器在指定频段内具有理想的通带和阻带特性,从而满足特定应用的需求。
  • MATLAB中的陷
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    本段落介绍了一段用于MATLAB环境下的陷波滤波器实现代码。该代码能够帮助用户设计和应用陷波滤波器以去除特定频率范围内的噪声,适用于信号处理与分析领域。 陷波滤波器的设计是通过叠加原始信号与噪声信号来实现的。其目的是将噪声从混合信号中去除,并利用FFT(快速傅里叶变换)技术对处理结果进行查看和分析。
  • MATLAB带通
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    本段代码展示了如何使用MATLAB设计和实现一个数字带通滤波器。它包括了滤波器参数设置、设计及频率响应分析等关键步骤。 应用切比雪夫滤波器设计带通滤波器的函数如下: ```matlab function y=bandp(x,f1,f3,fsl,fsh,rp,rs,Fs) % 带通滤波功能描述 % % 使用注意事项: % 通带或阻带的截止频率应小于采样率的一半,即 f1、f3、fs1 和 fsh 的值需满足条件 < Fs/2。 % % 参数说明: % x: 需要进行带通滤波处理的数据序列 % f1:左边界通频段(Hz) % f3:右边界通频段(Hz) % fs1:衰减截止的左边界频率(Hz) % fsh:衰变截止的右边界频率(Hz) % rp: 边带区内的最大允许损耗值,单位为dB % rs: 截止区域要求达到的最大衰减值,单位也为dB % Fs: 数据序列x的采样率 % 示例参数设置: % % f1=300; % 左边界通频段(Hz) % f3=500; % 右边界通频段(Hz) % fs1=200; % 衰减截止左边界频率(Hz) % fsh=600; % 衰变截止右边界频率(Hz) % rp = 0.1;% 边带区最大允许损耗值,单位为dB % rs = 30;% 截止区域的最大衰减值要求,单位也为dB % Fs=2000;% 数据序列x的采样率 ``` 此函数定义了使用切比雪夫滤波器设计一个具有指定通带和阻带特性的带通滤波器的方法。输入参数包括信号数据、频率边界值以及衰减要求等,具体功能在于根据给定条件处理信号以符合特定频段内的性能指标需求。 注意:所有设定的截止频率必须小于采样率的一半(即Fs/2)。
  • MATLAB高通
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    本代码实现了一个基于MATLAB的高通滤波器设计,适用于信号处理中的高频信号提取。通过设定截止频率等参数,有效去除低频噪声,保留并增强所需高频成分。 本程序是基于MATLAB软件开发的数字高通滤波器。
  • Matlab中的Gabor
    优质
    本段落介绍了一段用于Matlab环境下的Gabor滤波器实现代码。该代码能够帮助用户在图像处理领域应用Gabor滤波技术,提取特定方向和尺度上的信息。 Gabor滤波在人脸识别中具有很好的特征提取效果,希望以下代码可以供大家参考。
  • 中值MATLAB
    优质
    本段代码提供了基于MATLAB实现的中值滤波算法,适用于图像处理中的噪声去除。通过滑动窗口计算像素点的中值来替代原值,有效保护边缘信息的同时减少噪声。 这段文字描述了一个简单的MATLAB代码示例,用于进行中值滤波操作,非常适合初学者使用,并且可以直接运行。
  • MATLAB匹配-SEC_C:SEC_C
    优质
    SEC_C是基于MATLAB开发的一款匹配滤波器代码包。该工具适用于信号处理领域,能够高效地进行信号检测和识别,尤其在通信系统中应用广泛。 超高效互相关(SEC-C)是一种针对地震波形的快速匹配滤波代码,并已为台式计算机进行了优化。这是加速地震应用中的互相关分析速度的一项持续性工作。我们的稿件中有所讨论,如果您使用了SEC-C进行研究,请引用以下文章:NaderShakibaySenobari, GarethJ.Funning, EamonnKeogh, YanZhu, Chin-ChiaMichaelYeh, ZacharyZimmerman, AbdullahMueen (2018)。超高效互相关(SEC-C):适用于台式计算机的快速匹配过滤代码。 SEC-C是用MATLAB编写的,但也有Python版本提供。当前的Python版本比MATLAB慢一些,但是正在努力改进其性能。SEC-C有两个主要分支:一个是用于连续波形数据(即模板匹配/匹配滤波),另一个是用于单个波形(即成对互相关)。前者代码已经上传,个别案例的相关代码也将很快提供。 现在包括一个执行模板匹配的玩具示例,该示例涵盖了检索、预设以及使用SEC-C进行实际操作的过程。