matlab滤波

总结一下学习过程中的Butterworth滤波。 Butterworth的运用比原理简单，基于应用来说就是简单的权重滤波。 先在Matlab中选择参数，根据滤波后的数据观察滤波效果。 低通滤波MATLAB代码示例如下： clear;clc; fs=400; %采样频率 fc=150;%通带临界频率 wn=2*fc/fs; [b,a]=butter(1,wn,‘low’);%构造butterworth低通滤波器，保留频率低于 150Hz的振动 Y_low=filter(b,a,Y); figure();plot(Y_low,‘r’);hold on;plot(Y,‘b’) xlabel(‘Time’);ylabel(‘Amplitude’) 带通滤波MATLAB代码示例如下： clear;clc; fs=400; %采样频率 wn=2 fc/fs; [b,a]=butter(1,2 150/fs,2*600/fs); %构造butterworth低通滤波器，保留频率高于150Hz低于600Hz的振动 Y_Y=filter(b,a,Y); figure();plot(Y_Y,‘r’);hold on;plot(Y,‘b’) xlabel(‘Time’);ylabel(‘Amplitude’) 来源： CSDN 作者： dewarf 链接： https://blog.csdn.net

1. 点检测 g = abs(imfilter(tofloat(f), w)) >= T; f 是输入图像，w 是适合点检测的模板: ，g 是包含检测点的图像。imfilter 把输出转换为输入所属的类，如果输入是整数类，并且 abs 操作不接受整数数据，那么在滤波操作中用 tofloat(f)来防止对数值的过早截取。输出图像 g 是 logical 类；值是 0 和 1。如果 T 值没有给出，那么通常基于滤波结果来选取。在那种情况下，先前的一串指令分成三个基本步骤：1) 计算滤波后的图像 abs(imfilter(tofloat(f),w))；2) 从滤波后的图像的数据中找出 T 的值；3) 把滤波后的图像与T做比较。 2.线检测 g = imfilter(tofloat(f), w); 其中w为线检测模板： 如果图中的第一个模板在图像上移动，就会对水平线(一个像素宽)的响应更强烈。对于恒定的背景，当线通过模板的中间一行时可能产生更大的响应。同样，图 中的第 2 个模板对+45°线响应最好，第 3 个模板对垂直线响应最好，第 4 个模板对 –45°线响应最好。注意，每个模板的优先方向都用比其他可能方向要大的系数加权。每个模板的系数之和为 0，这表明在恒定亮度区域中，模板的响应为 0。若每方向模板都应用于同一图像，其中一方向模板在图像中心点响应比其他模板在图像中心点响应都大

1. 数字信号滤波 参考自： https://blog.csdn.net/colapin/article/details/52840075 >> clear all; close all; >> Signal = textread('呼吸十进制数据.txt'); % 读取原始数据，这里是 n * 1 的数据 >> Wc = 2 * 0.8 / 32; % 0.8--截止频率， 32--采样频率 >> [b, a] = butter(4, Wc); % 4--阶数 >> Signal_Filter = filter(b, a, Signal); % 滤波 >> subplot(2, 1, 1); >> plot(Signal); >> title('原始图像'); >> subplot(2,1,2); >> plot(Signal_Filter); >> title('巴特沃斯低通滤波后图像'); 示例： （为什么滤完波前几个数是零？？） 2. 数字图像滤波 来源： CSDN 作者： 什么珂 链接： https://blog.csdn.net/qq_34915398/article/details/104246247

1.导入数据的注意事项 1.1路径和数据中不得包括 非字母，非数字，非下划线 的字符。 1.2文件夹，文件，workspace中的变量名称 不得以数字打头 。 1.3 不要用 matlab或者eeglab中 函数的名字 作为变量或者文件夹名字。 鉴别方法： which -all [variablename] 2.降采样(有需要的话） 2.1如果你的采样频率 高于250hz 的话，可以降采样到250hz。 2.2降采样之前为了 抗锯齿化 要先进行 低通滤波 ，eeglab 自动 实现低通滤波。 2.3降采样的好处： 2.3.1 压缩数据量 。 2.3.2去掉高频数据，以便ICA进行 更好的分解 。 来源： https://www.cnblogs.com/rgd2019/p/11938243.html

紧接上一篇，简单分析matlab中的非常好用的 filtfilt 函数，一款零相移滤波函数。 其matlab中的语法如下： y = filtfilt(data,x); 1 非常简单，不是一般的简单！然而，其他语言中，不能用！。。。所以只能深扒matlab代码。。。 y = filter(b(:,ii),a(:,ii),y,zi(:,ii)*y(1)); y = y(end:-1:1); y = filter(b(:,ii),a(:,ii),y,zi(:,ii)*y(1)); y = y(end-nfact:-1:nfact+1); 1 2 3 4 意思即： 滤波–翻转–再滤波–再翻转 所以在c语言的编写中，只要写好了滤波函数，加之以上的整个过程，即可实现此零相移滤波函数。 另外，在matlab中的filtfilt函数中，对原始信号进行了一次拼接 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「yuchendai」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/u010856402/article/details/79296531 来源： https://www.cnblogs.com/hjj-fighting/p/11582554.html

clear fs=500; t=0:pi/200:pi/1.5; x=sin(t)+sin(3*t)+1; x_=x'; wp=1.5/500;%截止频率，以下的频率可以通过 ws=5/500;%被滤除 Rp=1; As=10; subplot(311); plot(t,x); title('sin(t)+sin(5*t)+4'); %N滤波阶数，Wn代表滤波器的截止频率 [N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As); [B,A]=butter(N,wc,'low'); [H,W]=freqz(B,A); y=filter(B,A,x); subplot(312); test=sin(t); plot(t,test); %plot(W,abs(H)); title('y=sin(x)'); subplot(313); plot(t,y) title('低通滤波'); 来源： https://www.cnblogs.com/hsy1941/p/11376077.html