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pulse_match_nopro
- 在中断4中采集数据并进行fir滤波； 源数据中有两个频率的正弦波； 滤除其中的一个；-4 interruption in data collection and fir filtering; Data sources are two frequency sine wave; The one filter;
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- 基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向，其中道路图象的正确分割 是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题，提 出了一种基于’() 神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量，应用基于 ’() 学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别；为解决环境噪声对神经网络输出的影响，本文设计了串行级联 式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实
AReconfigurableFIRFilterSystemBasedonFPGA
- 本文将FPGA的快速性和计算机的灵活性通过USB2．0总线有机地结合起来，设计了一个基于FPGA的可调参数FIR滤波系统。此系统由计算机根据各种滤波器指标计算出滤波参数，通过USB2．0对FPGA芯片内部的FIR多阶滤波器进行参数配置，实现数字滤波器参数可调；配置后的FPGA滤波单元完成对A／D采集的信号进行滤波运算，滤波后的数据经过缓存后通过USB2．0总线传输至计算机进行显示、分析和储存等进一步处理。在系统中采用有限状态机对FPGA参数配置模式和滤波模式进行切换，保证了系统的有序运行。-In
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- 录制一段个人的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用双线性变换法和窗函数法设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；最后，设计一个信号处理系统界面。-Record a personal voice signal, and recording the signal is sampled draw sampled
ydbshujucaiji
- 数据采集系统： （1）采用定时中断和软件控制的方法，实现每隔N秒（N可设置）实现对模拟量的采集。 （2）根据预先设置的数值和采集的模拟量决定控制输出。如假设控制中心值为2.0V，当输入值超过2.0±0.2(V)时，模拟控制步进电机转：正偏差时反转，负偏差时正转；当输入值超过2.0±0.5(V)时，进行上、下限报警。 （3）对采集的值应进行数字滤波，如可一次采集10个值，去掉最大值、最小值，然后取平均值。 （4）实现8路采集，不同路的中心值及上、下限等参数可灵活设置。 -Dat
tuxiangzengqiang
- 关于对图像进行中值、均值等滤波，以及自适应选择窗口大小，以获得更好的滤波效果；-The program is about the mean filter,media filter and so on
robot-control-based-on-pathcontro
- 文主要介绍了基于摄像头的黑线识别以及相应的控制策略。在获得路径图像的同时，实时图像处理系统识别黑线中心．从而判断出路径的信息，对智能车的舵机和速度施行控制，使之达到较为准确的转弯和快速行驶的性能。首先，在摄像头所获取的图像信息基础上，在图像预处理中使用了二值化和图像滤波算法，并且在黑线提取中提出了重心提取算法，以预判前方的路径信息；然后，根据所获得的路径信息控制舵机转向和行驶速度。实验表明，该方法简便可靠，能够满足机器人路径识别的需求。-a paper
digital-filter
- 论文：基于matlab下的数字信号处理与仿真 关键词：仿真；数字滤波；matlab；SPtool；simulink-analyze the theory of IIR digital filter model in detial and realize the visual modeling and dynamic sumulation under MATLAB
LFM
- LFM线性调频波的MATLAB仿真 利用matlab软件设计匹配滤波器。具体包括： 1）：阐述脉冲压缩（匹配滤波）的基本原理； 2）：输入信号为线性调频信号，存在的噪声信号为白噪声； 3）：通过脉冲压缩处理，讨论输出信噪比的改善。 -The the LFM chirp wave MATLAB simulation using matlab software design matched filter. Specifically including: 1): elaborat
872661heat-transkalman
- 卡尔曼滤波从与被提取信号有关的量测量中通过算法估计出所需信号。卡尔曼滤波处理有几个特点：(1)卡尔曼滤波处理的对象是随机信号；(2)被处理信号无有用和干扰之分，滤波的目的是要估计出所有被处理信号；确切的说卡尔曼滤波应称作最优估计理论；就实现形式而言，卡尔曼滤波器实质上是一套由数字计算机实现的递推算法。量测量可看作卡尔曼滤波器的输入，估计值可看作输出-Kalman filtering from the measurement of the quantity relating to the sign
Video-Surveillance
- 文章通过设计战场电视侦察系统的智能视频处理模块，提高了战场电视侦察系统的工作效率和智能化水平。首先 分析对重要军事目标进行监控的特点，归纳运动目标的特征，根据特征建立正常模型；然后运用中值滤波对监控视频进行 预处理，再采用基于高斯混合模型的背景减除法提取运动目标，通过特征提取确定运动目标的属性，与正常模型进行匹配 处理后，得出运动目标是否异常；最后达成敌重要目标有异常出现时自动告警的目的-Abstract：This article designs the intelligent vi
KalmanGain
- 卡尔曼滤波在单片机上的应用 KalmanGain = EstimateCovariance * sqrt( 1 / ( EstimateCovariance * EstimateCovariance + MeasureCovariance * MeasureCovariance ))； //计算本次滤波估计值 EstimateValue = EstimateValue + KalmanGain*（ Measure – EstimateValue ）； //更新估计协方差 Es
activity-recognition--based-on-hmm
- 一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。 在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序
resample
- 粒子滤波为防止粒子退化，要对粒子进行重采样；残差重采样代码，matlab实现-Resample, Particle Filter, matlab
Using-MATLAB
- vinay K.ingle John G.Proakis 著；陈怀琛等译；本书系统讲述了数字信号处理器的基本知识和应用，以及以MATLAB软件为基础的设计题目，本书共十章，主要讲述：MATLAB简述，离散时间信号与系统，离散时间傅立叶分析，z变换，离散傅立叶变换，数字滤波器结构，FIR滤波器设计，IIR滤波器设计，自适应滤波方面的应用，通信中应用-Digital Signal Processing Using MATLAB