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数字图像在产生过程中经常会受到噪音污染。因此，对于数字图像应该对其进行去噪音处理。在传统的基于傅里叶变换的信号去噪音方法中，可以使得信号和噪音的频带重叠部分尽可能的小，这样就可以在频域通过时，不需改变滤波方法而将信号和噪音分隔开来。但是，如果信号和噪音的频域重合时，用该方法进行噪音处理的效果就比较差。-digital image in the selection process will be subject to regular noise pollution. Therefore, the
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录制自己的一段语音，时间控制在15秒到30秒左右；利用wavread函数对自己的语音进行采样，记住采样频率。
（1）画出原始语音信号的时域波形，而后以1秒为间隔，求出每秒数据的功率谱。
（2）根据语音信号特点，分别设计FIR及IIR滤波器，分别画出滤波器幅频和相频特性曲线。用设计的滤波器对信号滤波，画出滤波后时域波形。用sound函数回放语音信号。
（3）求出特征频段语音信号随时间变化的曲线（每间隔0.05秒求一次功率谱）。
-Record your own voice for
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利用matlab实现图像的频域滤波，包括巴特沃斯低通、理想低通、高斯低通等-Using matlab for image filtering in frequency domain, including the Butterworth low-pass, ideal low-pass, Gaussian low-pass, etc.
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matlab下实现降噪，功率谱计算。％程序中设定采样点数为256个，采样频率为10000hz，
％输入信号为随机噪声和两个正弦的合成信号
％设定的滤波器的截止频率为3500hz
％通过挈比雪肤滤波器，运行程序，比较滤波前后的频域波形
％滤波去除了高频信号-matlab achieve noise reduction, power spectrum calculation. Sampling procedure set for 256 points, the sampling f
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％ y=filter(sig,fmin,fmax)
％ 对信号进行理想滤波，可完成低通，带通
％ sig为被滤波信号
％ fmin为下限频率，当fmin为0时为低通滤波器，当fmin>0时，为带通滤波器
％ fmax为上限频率，fmax>fmin
％ fs为信号的采样频率
％ y为经过滤波后的信号
-％ Y = filter (sig, fmin, fmax)％ of the ideal signal filtering, to be com
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这是本人夏季学期的课程设计：模拟信号数字化滤波处理的计算仿真-Chebyshev I型低通滤波，对模拟信号进行数字化滤波处理。根据数字滤波器的性能指标，计算出Chebyshev1型低通IIR数字滤波器的系统函数，画出数字滤波器的频率响应曲线，给出Chebyshev1型低通IIR数字滤波器的设计结果。-This is my summer semester of the curriculum design: analog signal processing digital simulation f
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Title : Implementation of quadrature modulation and demodulation
Design Object : By implementing quadrature modulation and demodulation of analog signals in digital signal processing, students will have better understanding of sampling and frequenc
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介绍了一种荃于MATLAB数字信号处理工具箱、MATLAB数据分析和MATLAB圈形对
象的时变数字信号瞬时频率枯计方法。这种方法利用时频分析结果来估计信号的麟时频率，其
中涉及时频分析、滤波、曲线拟合辞多种处理过程。处理过程的编程实现封较于用户界面上作
为文互工具的控件中，由用户通过交互界面逐步完成估计瞬时预率的工作.-Tsuen introduced a digital signal processing in the MATLAB toolbox, MATLAB and MAT
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求生物信号的滤波和归一化程序，是低频信号的在bp中应用的一部分。-Seeking biological signal filtering and normalization procedures, low-frequency signals in the bp part of the application.
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利用自适应陷波器来消除通信系统中的工频干扰。重点从LMS算法的步长因子、信号与干扰的频率差、参考输入的幅值和相位等几个方面讨论单频陷波器的滤波效果。另外，还以双频为例，讨论了多频级联型陷波器的特性，证实了经过两次滤波后，信号可被真实的恢复出来，且误差收敛趋于稳定。-The use of adaptive notch filter to eliminate the communication system frequency interference. LMS algorithms focus f
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内包含频域滤波的步骤及MATLAB代码，是频域增强中所必须知道的哦，还有一个用巴特沃思滤波器效果的例子。-Contains the frequency domain filtering steps and MATLAB code, is enhanced in the frequency domain needs to know Oh, and a Butterworth filter with the effect of example.
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The File Contains 5 Other Source Codes include, bandpass Butterworth Filter, Gabor Bank, RGB to HLS Conversion, Image Filtering in Frequency Domain and Hough transform.
I hope that s enough to make me a member.
Regards.
Zizi.
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A speech signal filterbank, using melscale frequency and framebanking.- 1. For speech signal can be represented as a discrete sequence of frames (or feature vectors) that can be used as the input to a speech recogniser. Important ideas and technique
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本例主要说明了空间域滤波与频域滤波的比较！在空间域中采用了Sobel掩膜对f滤波的结果与在频域中进行等价操作的结果！-This example illustrates the spatial filtering mainly with the comparison of frequency domain filtering! In the spatial domain using the Sobel filter mask on the results of f in the frequency
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filtering and restoration in frequency domain
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压缩包里面有四个程序：在matlab中对图像进行过滤操作和频率操作，和函数的变换-Compressed inside four programs: the transformation of image filtering operation and the frequency of operation, and function in matlab
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All images and pictures contain spatial frequencies. Most of us are familiar with some type of frequency such as the 60-cycle, 110-volt electricity in our homes. The voltage varies in time as a sinusoid, and the sinusoid completes a full cycle 60 tim
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匹配追踪和正交匹配追踪，GSM中GMSK调制信号的产生，主要为数据分析和统计，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，用MATLAB实现的压缩传感，FMCW调频连续波雷达的测距测角，对信号进行频谱分析及滤波，在MATLAB中求图像纹理特征。- Matching Pursuit and orthogonal matching pursuit, GSM is GMSK modulation signal generation, Mainly for data analysis and st
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该文件详细介绍了在频域中滤波的集中方法，以及每种方法的滤波曲线，可以分析不同的效果(The file describes the centralized method of filtering in the frequency domain, and the filtering curves of each method, which can be used to analyze different effects.)
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The reason for doing the filtering in the frequency domain is generally because it is computationally faster to perform two 2D Fourier transforms and a filter multiply than to perform a convolution in the image (spatial) domain. This is particularly
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