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图象的灰度变换
图象的正交变换
图像的空域滤波
图像的频域滤波-image of the gray-scale image Orthogonal Transform Image Transform Image's air filter in the frequency domain filtering
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平滑滤波 一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时系统中所要提取的汽车边缘信息也主要集中在其高频部分，因此，如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息，是我们研究的内容。为了去除噪声，有必要对图像进行平滑，可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类，在空域法中，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波，对于均值滤波，它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动，将窗口中心点对应的图像像素点的灰度值用窗口内的各个点的灰度值的平均值代替，如果滑动窗口
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假设一个接收到的信号为：x(t)=s(t)+n(t), 其中s(t)=A*cos(wt+a), 已知信号的频率w=1KHz，
而信号的幅度和相位未知，n(t)是一个服从N(0,1)分布的白噪声。为了利用计算机对信号进行处理，
将信号按10KHz的频率进行采样。
通过对x(t)进行LMS自适应信号处理，从接收信号中滤出有用信号s(t).
在未知信号频率的情况下，通过对x(t)进行LMS自适应信号处理，从接收信号中滤出有用信号s(t).
-Assuming a received
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基于DSP芯片为控制核心，设计了语音处理系统，有效地解决了高性能与低成本间的矛盾。系统的硬件部分包括数字信号处理芯片、音频CODEC模块、电源模块、滤波电路、JTAG 仿真接口等几大模块，系统的软件部分介绍了语音识别的基本原理,阐述了DSP实现技术，探讨并验证小波变换算法比傅里叶变换算法在提高语音识别系统性能应用中的有效性。该系统资源丰富，电路兼有模拟和数字信号接口，可以作为一个独立的模块应用于其他电路，方便地扩展其应用。-The design of speech process system
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WordCloud is a visual depiction of how many times a word is used, or its frequency if you will, within a given set of words. It does this by: reading in plain text, filtering out "stop words", counting how many times a word is used, and displaying re
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A Graphical Illustration of Filtering in the Spatial and Frequency Domains.
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* Frequency domain filtering
-1. Discrete Fourier Transform
Write a C++ function for each of following:
(a) Multiply the input image by (-1)x+y to center the transform for filtering.
(b) Compute the two-dimensional discrete F
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这是一个很好的频域分块自适应滤波的程序，应用于回声消除上，并与NNLMS自适应滤波做了运行速度的比较,FLMS比NLMS快几十倍。
-This is a good frequency-domain block adaptive filtering program on the used in echo cancellation and speed comparison with NNLMS adaptive filtering FLMS several times faster than t
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输入信号: cm.txt 含有胎儿和母亲的心电信息的混合心
电信号.
mother1024.txt 母亲的心电信号
参数: 抽样频率:200Hz
数据长度:1024
要求: 用自适应滤波的LMS算法抵消掉混合心电信号中
母亲的心电信号。
注意u和N的选取，在报告中说明u和N的选取对滤
波结果的影响。
自适应滤波By莫小凯-Input signal: cm.txt containing the fetus and the mother o
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对原图分别在频域内使用理想低通滤波器（选择任意截止频率）和理想高通滤波器（选择任意截止频率）和理想高通滤波器，再对其使用快速傅里叶变换，并输出修复后的图像的频率谱图。最后将高通滤波与低通滤波后的相加，输出，并与原图进行比较。-Respectively of the original image in the frequency domain using the ideal low-pass filter (choose an arbitrary cut-off frequency) and th
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仿真练习（第六次刘课件中有关于噪声的添加方法）
？ 编写一个含QAM传输的发送和接收模块
？ 分别采用复基带仿真和实带通仿真两种形式
？ 复基带仿真时过采样率为4倍,实带通仿真时过采样率为20倍, 实带通仿真时, 载波频率为符号率的4倍
？ 发端采用滚降系数0.5的根号升余弦滤波器
？ 画出Eb/N0=15dB时的接收波形(收滤波前),取100个采样
？ 画出发端输出的眼图和收端过匹配滤波后的眼图(画眼图时不加噪声)
？ 统计
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Colourhistogram
II. TEXTURE FEATURE EXTRACTION IN CBIR
An overview of the proposed CBIR system is illustrated
in Fig. 1. The proposed algorithm, Label Wavelet Transform
(LWT), is based on color image segmentation [1], and it is
an extens
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tf–idf, short for term frequency–inverse document frequency, is a numerical statistic that is intended to reflect how important a word is to a document in a collection or corpus.[1]:8 It is often used as a weighting factor in information retrieval an
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该文件包含无人直升机飞行控制所需要的数学函数，包含滤波器、坐标转换、以及扫频信号产生器。-This file contains many math function such as filtering, coordinate transformation, scan frequency generation, which is used in unmanned helicopter s control design.
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用巴特沃斯低通滤波器原型设计一个IIR系统，使其输出只含有低频，并显示滤波后的信号及其频谱。
-In butterworth low-pass filter prototype design a IIR system, make the output contains only low frequency component, and displays the signal after filtering and spectrum.
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1. To study the effects of quantization noise in digital signal processing systems2. To investigate the effects of quantized filter coefficients on frequency response3.To compare the effects of quantization on different implementation structures, e.g
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1. To study the effects of quantization noise in digital signal processing systems2. To investigate the effects of quantized filter coefficients on frequency response3.To compare the effects of quantization on different implementation structures, e.g
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IIR数字滤波器设计及在FDM复用信号滤波中的应用
1．熟悉用双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法；
2．掌握根据频谱图及滤波需求确定滤波器的指标参数的方法；
3．通过FDM复用信号数字滤波器的设计，掌握IIR数字滤波器的MATLAB实现方法；
4．通过观察FDM复用信号滤波前后的时域及其频谱图，建立数字滤波的感性认识。-IIR digital filter design and the FDM multiplex signal filtering applicati
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将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
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Image Restoration(Filtering in the Frequency Domain)
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