高斯模糊,可以平滑掉图像中的一些斑点。 拉普拉斯变换,可以检测图像的边缘。 形态学膨胀,可以把一大片邻近的点连成一块区域:在文字识别中常用这个算法。 文字是一种边缘特别突出的图形,与自然物体的差异很大,所以拉普拉斯变化之后文字区域非常的明显。 但是在阀值分隔之后,这个区域往往形成一些密集而不连续的点: 经过形态...
1993年Slaney借助Mathematica设计出了一种由四个二阶全极点滤波器级联形成的GTF滤波器近似实现(具体方法是脉冲响应不变法(https://ccrma.stanford.edu/~jos/pasp/Impulse_Invariant_Method.html):计算出脉冲响应的拉普拉斯变换,进行部分分式分解,反向拉普拉斯变换回时域,采样,Z变换到频域获得传递函数)。为了减少计算开销,...
在连续系统中采⽤拉普拉斯变换求解微分⽅程，并直接定义了传递函数，成为研究系统的基本⼯具。在采样系统中，连续变量变成了离散量，将Laplace变换⽤于离散量中，就得到了Z变换。和拉⽒变换⼀样，Z变换可⽤来求解差分⽅程，定义Z传递函数成为分析研究采样系统的基本⼯具。对于⼀般常⽤的信号序列，...
为了揭示其更深层次的机理,这里用Z传递函数将上述公式进一步描述: 对于傅立叶变换而言: Z变换的本质是拉普拉斯变换的离散化形式,,令,则 令,则 ) 所以,平均滤波器的频率响应为: 幅频相频响应分析 利用下面的python代码,来分析一下 # encoding: UTF-8 fromscipy.optimizeimportnewton fromscipy.signalimportfreqz, ...
数学方面,高等数学肯定是精通了,什么极限、中值定理、洛必达、偏微分那就太基础了,他们早就在高斯方程、拉普拉斯变换、傅里叶级数、泰勒级数等中等问题取得重大成果了。 英语方面:四级考试那就是没的说的,大一就得立即考完,然后备战去参加六级考试了,怎么不六级也考了?因为一年只能考一次。参加英语社团、与外国人...
在实数滤波器中,是不存在负频率的,但是当引入复数域的概念之后,负频率就被引入进来,实数滤波器在负频率上的频率响应与正频率是对称的,这一点从拉普拉斯变换角度很容易理解。所以对于上面给出的低通滤波器来说,它在复频域上的频率响应就是一个带通的形状,其中心频率在零频上,带宽为2 MHz。将这个中心频率在零频...
拉普拉斯变换是一个二阶微分算子,它通过计算图像中每个像素点的二阶导数来突出图像的边缘特征。在数学上,拉普拉斯算子通常表示为: [ \Delta = \frac{\partial^2}{\partial x^2} + \frac{\partial^2}{\partial y^2} ] 通过此算子,可以在图像的每个点计算到其周围点的相对变化,从而找出边缘位置。
Laplacian( )函数其实主要是利用sobel算子的运算。它通过加上sobel算子运算出的图像x方向和y方向上的导数,来得到我们载入图像的拉普拉斯变换结果。 其中,sobel算子(ksize>1)如下: 而当ksize=1时,Laplacian()函数采用以下3x3的孔径: 4.3 调用Laplacian函数的实例代码 ...
如果令Ha(s)是ha(t)的拉普拉斯变换,H(z)为h(n)的Z变换,利用采样序列的Z变换与模拟信号的拉普拉斯变换的关系得则可看出,脉冲响应不变法将模拟滤波器的S平面变换成数字滤波器的 Z平面,这个从s到z的变换z=esT是从S平面变换到Z平面的标准变换关系式。图 脉冲响应不变法的映射关系由上式,数字滤波器的频 7、...