Как создать фильтр низких частот, используя Filter2 в MATLAB

Автор: Laura McKinney
Дата создания: 1 Апрель 2021
Дата обновления: 26 Апрель 2024
Anonim
TAL-Filter-II Review with Demo and Tutorial
Видео: TAL-Filter-II Review with Demo and Tutorial

Содержание

MATLAB - это инструмент программирования, который можно использовать для детального анализа и обработки сигналов. Обычной операцией при обработке сигналов в одном или нескольких измерениях является удаление высокочастотного шума. Фильтр нижних частот по определению предназначен для удаления частот, превышающих определенное значение, из сигнала. Использование функции filter2 () в MATLAB является одним из способов реализации такого фильтра.


направления

Функция filter2 () в MATLAB позволяет вам реализовать фильтр нижних частот (Hemera Technologies / AbleStock.com / Getty Images)
  1. Импортируйте ваши данные в MATLAB. Часто сигналы, которые необходимо отфильтровать, хранятся в двоичном формате, для чего требуется импортировать низкоуровневую функцию ввода-вывода, такую ​​как fread (). Тем не менее, MATLAB включает в себя импортеры изображений для наиболее распространенных форматов.

    my_data = fread (file_handle, n_samples, data_type); my_image = imread ('my_image_file.tif', 'TIFF');

  2. Преобразуйте данные в двумерный массив перед обработкой с помощью функции filter2 (). Это можно сделать путем преобразования одномерного двоичного массива в массив с помощью функции reshape () или путем выбора изображения из серии. Используйте функцию squeeze (), чтобы удалить одноэлементные измерения, выбрав часть массива с более чем двумя измерениями.


    my_image = изменить (my_data, ширина, высота); my_other_image = squeeze (my_image_series (:,: image_number));

  3. Нарисуйте свой фильтр и сохраните результат в двумерном массиве H. Обычно фильтр нижних частот использует «гауссовское окно», которое можно создать с помощью функции fspecial (). Фильтры также могут быть разработаны со специальной функцией обработки сигналов sptool (). Вы можете увидеть частотную характеристику вашего окна фильтра с помощью функции wvtool (). В примере кода H является массивом 24x24, который содержит гауссово окно со стандартным отклонением 10.

    H = fspecial («гауссов», [24 24], 10); wvtool (H);

  4. Выполните фильтрацию, используя алгоритм двумерной свертки, реализованный с помощью filter2 (). По умолчанию результат filter2 () имеет те же размеры, что и входной набор данных.

    my_filtered_data = filter2 (my_data, H);

Когда вы наслаждаетесь кусочком пиццы с горячим сыром, и ваш лучший друг по собакам смотрит этими печальными глазами, дайте ему пиццу, приготовленную специально для него. Печенье для пиццы наполнено п...

Настройте и покрасьте ваш любимый вентилятор так, чтобы он перестал быть просто другим прибором. Некоторые фанаты качаются, что означает, что они вращаются из стороны в сторону. Они были первоначально...

Наши публикации