数字滤波

中值滤波 　　 中值滤波法 是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 　　实现方法： 　　1：通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序 　　2：用排序后的中值取代要处理的数据即可 　　中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效，在光学测量条纹图象的相位分析处理方法中有特殊作用，但在条纹中心分析方法中作用不大. 　　中值滤波在 图像处理 中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法 　　中值滤波原理 　　中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是 把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是去某种结构的二维滑动模 板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g（x,y）=med{f(x-k,y-l), (k,l∈W)} ，其中,f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为2*2，3*3区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字 形，圆环形等。 来源： https://www.cnblogs.com/cplusplus/archive/2012/05/11/2495449.html

语音质量评估，就是通过人类或自动化的方法评价语音质量。在实践中，有很多主观和客观的方法评价语音质量。主观方法就是通过人类对语音进行打分，比如MOS、CMOS和ABX Test.客观方法即是通过算法评测语音质量，在实时语音通话领域，这一问题研究较多，出现了诸如如PESQ和P.563这样的有参考和无参考的语音质量评价标准。在语音合成领域，研究的比较少，论文中常常通过展示频谱细节，计算MCD(mel cepstral distortion)等方法作为客观评价。今年也出现了MOSNet等基于深度网络的自动语音质量评估方法。 语音质量评测方法 以下简单总结常用的语音质量评测方法。 主观评价：MOS[1], CMOS, ABX Test 客观评价 有参考质量评估(intrusive method)：ITU-T P.861(MNB), ITU-T P.862(PESQ)[2], ITU-T P.863(POLQA)[3], STOI[4], BSSEval[5] 无参考质量评估(non-intrusive method) 传统方法 基于信号：ITU-T P.563[6], ANIQUE+[7], NISQA[8] 基于参数：ITU-T G.107(E-Model)[9] 基于深度学习的方法：AutoMOS[10], QualityNet[11], MOSNet[12] 此外，有部分的方法

1、PCB的EMC简单对策 同系统EMC的解决措施一样，PCB的EMC也要针对其三要素（干扰源、耦合途径、敏感装置）对症下药： 降低EMI强度 切断耦合途径 提高自身的抗扰能力 针对PCB的耦合途径之一传导干扰，我们通常采用扩大线间距、滤波等措施； 针对PCB的耦合途径之二辐射干扰，我们通常主要采取控制表层布线，增加屏蔽等手段； 2、单板层设置的一般原则 A．元器件下面（顶层、底层）为地平面，提供器件屏蔽层以及顶层布线提供回流平面； B．所有信号层尽可能与地平面相邻（确保关键信号层与地平面相邻），关键信号不跨分割； C．尽量避免两信号层直接相邻； D．主电源尽可能与其对应地相邻； E．兼顾层压结构对称； 以六层板为例，以下有3种方案： A．S1 G1 S2 S3 P1 S4 B． S1 G1 S2 P1 G2 S3 C． S1 G1 S2 G2 P1 S3 优先考虑方案B，并优先考虑布线层S2，其次是S3、S1； 在成本较高时，可采用方案A，优选布线层S1，S2，其次是S3，S4； 对于局部、少量信号要求较高的场合，方案C比方案A更合适；（为什么？） （注意，在考虑电源、地平面的分割情况下，实际情况因分割等因素可能有所出入） 3、电源、地系统的设计 3．1 滤波设计 3．1．1滤波电路的基本概念 滤波电路是由电感、电容、电阻、铁氧体磁珠和共模线圈等构成的频率选择性网络

PCB设计时，EMC应该注意很多方面，具体的总结如下： 在PCB的EMC设计考虑中，首先涉及的便是层的设置； 单板的层数由电源、地的层数和信号层数组成；在产品的EMC设计中，除了元器件的选择和电路设计之外，良好的PCB设计也是一个非常重要的因素。 PCB的EMC设计的关键，是尽可能减小回流面积，让回流路径按照我们设计的方向流动。 PCB层的设计思路： PCB叠层EMC规划与设计思路的核心就是合理规划信号回流路径，尽可能减小信号从单板镜像层的回流面积，使得磁通对消或最小化。 电路板设计中厚度、过孔制程和电路板的层数不是解决问题的关键，优良的分层堆叠是保证电源汇流排的旁路和去耦、使电源层或接地层上的瞬态电压最小并将信号和电源的电磁场屏蔽起来的关键。从信号走线来看，好的分层策略应该是把所有的信号走线放在一层或若干层，这些层紧挨著电源层或接地层。对於电源，好的分层策略应该是电源层与接地层相邻，且电源层与接地层的距离尽可能小，这就是我们所讲的“分层”策略。下面我们将具体谈谈优良的PCB分层策略。 1．布线层的投影平面应该在其回流平面层区域内。布线层如果不在其回流平面层地投影区域内，在布线时将会有信号线在投影区域外，导致“边缘辐射”问题，并且还会导致信号回路面积地增大，导致差模辐射增大。 2．尽量避免布线层相邻的设置。因为相邻布线层上的平行信号走线会导致信号串扰，所以如果无法避免布线层相邻

直通滤波器 指定点云中特定字段域的数字范围，保留或剔除操作 http://pointclouds.org/documentation/tutorials/passthrough.php#passthrough #include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Create the filtering object pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; pass.setInputCloud (cloud); //设置pcl::PointXYZ中字段域z pass.setFilterFieldName ("z"); pass.setFilterLimits (0.0, 1.0); //默认是false，表示保留z字段是0.0-1.0的点云数据 true：不保留 pass

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

线性滤波 ：方框滤波 均值滤波 高斯滤波 非线性滤波： 中值滤波 双边滤波 这几个滤波都是起模糊作用 去除噪点 不废话了 下面是代码 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include<iostream> 3 #include<string> 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 int main() 8 { 9 Mat picture; //Original picture from cammmera 10 Mat img; //The picture which has been done 11 VideoCapture capture(0); 12 while (1) 13 { 14 capture >> picture; 15 // boxFilter(picture, img, -1, Size(15, 14)); //方框滤波（线性） 16 // blur(picture, img, Size(25, 25)); //均值滤波（线性） 17 // GaussianBlur(picture, img, Size(9, 9),0,0); // 高斯滤波0，0代表标准偏差（线性） 18 // medianBlur(picture, img, 7); //中指滤波 数字为孔径的线性尺寸

作者：Hohohong 链接：https://www.jianshu.com/p/8d2d93c4229b 來源：简书 图像卷积滤波与高斯模糊 1.1 图像卷积滤波 对于滤波来说，它可以说是图像处理最基本的方法，可以产生很多不同的效果。以下图来说 图中矩阵分别为二维原图像素矩阵，二维的图像滤波矩阵（也叫做卷积核，下面讲到滤波器和卷积核都是同个概念），以及最后滤波后的新像素图。对于原图像的每一个像素点，计算它的领域像素和滤波器矩阵的对应元素的成绩，然后加起来，作为当前中心像素位置的值，这样就完成了滤波的过程了。 可以看到，一个原图像通过一定的卷积核处理后就可以变换为另一个图像了。而对于滤波器来说，也是有一定的规则要求的。 ① 滤波器的大小应该是奇数，这样它才有一个中心，例如3x3，5x5或者7x7。有中心了，也有了半径的称呼，例如5x5大小的核的半径就是2。 ② 滤波器矩阵所有的元素之和应该要等于1，这是为了保证滤波前后图像的亮度保持不变。当然了，这不是硬性要求了。 ③ 如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。如果和为0，图像不会变黑，但也会非常暗。 ④ 对于滤波后的结构，可能会出现负数或者大于255的数值。对这种情况，我们将他们直接截断到0和255之间即可。对于负数，也可以取绝对值。 1.2 卷积核一些用法

摘要 电磁兼容的问题常发生于高频状态下，个别问题（电压跌落与瞬时中断等）除外。所以在 电磁兼容 设计中一定要有高频思维，总而言之，就是注意高频条件下的器件的特性和电路的特性，在高频情况下和常规频率状态下是不一样的，如果仍然按照普通的工程思维来判断分析，则会走入设计的误区。 关键词 高频 电容 电感 线缆 器件及电路在高频条件的特征 一 电容 在中低频或直流情况下，电容就是一个储能组件，只表现为一个电容的特性，但在高频情况下，它就不仅仅是个电容了，它有一个理想电容的特性，有漏电流（在高频等效电路上表现为R），有引线电感，还有导致电压脉冲波动情况下发热的ESR（等效串联电阻），如图： 从这个图上分析，能帮我们设计师得出很多有益的设计思路。 首先，按照常规思路，Z＝1／(2πfC)，Z是电容的容抗，应该是频率越高，容抗越小，滤波效果越好，即越高频的杂波越容易被泄放掉，但事实并非如此，因为引线电感的存在，一颗电容仅仅在其1/2πfc=2πf L等式成立的时候，才是整体阻抗最小的时候，滤波效果才最好，频率高了低了都会滤波效果下降，由此就可以分析出结论，为什么在IC的VCC端都会加两颗电容，一颗电解电容，一颗陶瓷电容，容值一般相差100倍以上，用来增加电容的滤波带宽。 解决方法： 使用BDL滤波器代替原来的多颗普通退耦电容。 BDL是一种新生代电容器。在高频状态下

直通滤波器 指定点云中特定字段域的数字范围，保留或剔除操作 http://pointclouds.org/documentation/tutorials/passthrough.php#passthrough #include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Create the filtering object pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; pass.setInputCloud (cloud); //设置pcl::PointXYZ中字段域z pass.setFilterFieldName ("z"); pass.setFilterLimits (0.0, 1.0); //默认是false，表示保留z字段是0.0-1.0的点云数据 true：不保留 pass