低通滤波器(Low-pass Filter):允许低频信号通过,抑制高频信号。 高通滤波器(High-pass Filter):允许高频信号通过,抑制低频信号。 带通滤波器(Band-pass Filter):允许特定频率范围内的信号通过,抑制其他频率的信号。 带阻滤波器(Band-stop Filter):抑制特定频率范围内的信号,允许其他频率的信号通过。 滤波器的设计和...
首先,我们需要导入numpy和scipy库: importnumpyasnpfromscipy.signalimportfirwin,lfilter 1. 2. 接下来,我们定义一个函数apply_lowpass_filter来应用FIR低通滤波器: defapply_lowpass_filter(signal,cutoff_freq,sampling_freq,filter_order):# 计算滤波器的系数nyquist_freq=0.5*sampling_freq normalized_cutoff_freq=...
filter_data = kf.updata(input_data) print(f"滤波后:filter_data") import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt sensor_data = np.random.randn(200) n = 11 filter_sensor_data = np.zeros_like(sensor_data) for i in range(1,len(sensor_data)): src_data = sensor_data[i] filter_...
# plot the first image in the top-left subplotim1 = ax[0, 0].imshow(np.abs(idealFilterLP(50, img.shape)), cmap='gray')ax[0, 0].set_title('Low Pass Filter of Diameter 50 px')ax[0, 0].set_xticks([])ax[0, 0].set_yticks(...
(ishift)4041res = cv2.magnitude(iimg[:,:,0], iimg[:,:,1])4243#显示原始图像和低通滤波处理图像4445plt.subplot(121), plt.imshow(img,'gray'), plt.title('Original Image')4647plt.axis('off')4849plt.subplot(122), plt.imshow(res,'gray'), plt.title('Low Pass Filter Image')5051plt....
= ax[0, 0].imshow(np.abs(idealFilterLP(50, img.shape)), cmap='gray')ax[0, 0].set_title('Low Pass Filter of Diameter 50 px')ax[0, 0].set_xticks([])ax[0, 0].set_yticks([])# plot the second image in the top-right subplotim2 = ax[0, 1].imshow(np.abs(idealFilterHP...
defmake_lowpass(frequency:int, samplerate: int, q_factor: float = 1 / sqrt(2))-> IIRFilter:w0=tau * frequency / samplerate_sin=sin(w0)_cos=cos(w0)alpha=_sin / (2 * q_factor) b0=(1 - _cos) / 2b1=1 - _cos a0=1 + ...
python代码可以自己扩充图像数据集。 无论我们喜欢Keras还是Pytorch,我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。但是如果遇到特殊情况: 我们的数据集结构复杂(例如3个输入图像和1-2个分段输出)。 我们需要完全的自由和透明度。 我们希望进行这些库未提供的扩充方法。
lowpass_filter函数用于滤波操作。 最后,我们绘制出原始信号和滤波后的信号图。 滤波效果分析 通过上述代码,我们可以直观地观察到,滤波后信号的高频噪声被有效去除,保留了原始信号的主要特征。这一过程对于各类信号处理应用非常关键,例如音频处理、图像处理和生物信号分析等。
(1)以下为低通(高通滤波器类似这样设计)滤波器的一个demo: importnumpyasnpfromscipy.signalimportbutter,filtfiltimportmatplotlib.pyplotaspltdefbutter_lowpass_filter(data,cutoff,fs,order=4):nyq=0.5*fsnormal_cutoff=cutoff/nyqb,a=butter(order,normal_cutoff,btype='low',analog=False)#高通滤波器btype='...