濾波方法研究

① 圖像濾波的作用，研究的意義是什麼

圖像濾波

剛獲得的圖像有很多噪音。這主要由於平時的工作和環境引起的，圖像增強是減弱噪音，增強對比度。想得到比較干凈清晰的圖像並不是容易的事情。為這個目標而為處理圖像所涉及的操作是設計一個適合、匹配的濾波器和恰當的閾值。常用的有高斯濾波、均值濾波、中值濾波、最小均方差濾波、Gabor濾波。

由於高斯函數的傅立葉變換仍是高斯函數, 因此高斯函數能構成一個在頻域具有平滑性能的低通濾波器。可以通過在頻域做乘積來實現高斯濾波。均值濾波是對是對信號進行局部平均, 以平均值來代表該像素點的灰度值。矩形濾波器(Averaging Box Filter)對這個二維矢量的每一個分量進行獨立的平滑處理。通過計算和轉化 ,得到一幅單位矢量圖。這個 512×512的矢量圖被劃分成一個 8×8的小區域 ,再在每一個小區域中 ,統計這個區域內的主要方向 ,亦即將對該區域內點方向數進行統計,最多的方向作為區域的主方向。於是就得到了一個新的64×64的矢量圖。這個新的矢量圖還可以採用一個 3×3模板進行進一步的平滑。

中值濾波是常用的非線性濾波方法 ,也是圖像處理技術中最常用的預處理技術。它在平滑脈沖雜訊方面非常有效,同時它可以保護圖像尖銳的邊緣。加權中值濾波能夠改進中值濾波的邊緣信號保持效果。但對方向性很強的指紋圖像進行濾波處理時 ,有必要引入方向信息,即利用指紋方向圖來指導中值濾波的進行。

最小均方差濾波器,亦稱維納濾波器,其設計思想是使輸入信號乘響應後的輸出,與期望輸出的均方誤差為最小。

Gabor變換是英國物理學家 Gabor提出來的,由「測不準原理」可知,它具有最小的時頻窗,即Gabor函數能做到具有最精確的時間-頻率的局部化；另外, Gabor函數與哺乳動物的視覺感受野相當吻合,這一點對研究圖像特徵檢測或空間頻率濾波非常有用。恰當的選擇其參數, Gabor變換可以出色地進行圖像分割、識別與理解。如文獻提出的基於Gabor濾波器的增強演算法。

② 目標跟蹤系統中的濾波方法這本書好嗎

目
標跟蹤系統中的濾波方法》共分10章。第1章介紹了濾波方法在目標跟蹤系統中的地位和作用，以及濾波方法的研究進展和評價標准。第2章對卡爾曼濾波和與卡
爾曼濾波相關的非線性濾波演算法做了論述。第3章介紹粒子濾波，包括序貫重要性重采樣粒子濾波、輔助粒子濾波、正則化粒子濾波、擴展卡爾曼粒子濾波、高斯和
粒子濾波、邊緣粒子濾波等。第4章論述等式狀態約束條件下的濾波演算法，提出了一種線性等式狀態約束條件下的粒子濾波演算法和一種迭代收縮非線性狀態約束條件
下的濾波演算法。第5章討論自適應卡爾曼濾波，提出了一種雙重迭代變分貝葉斯自適應卡爾曼濾波演算法及其融合方法。第6章討論無序量測條件下的濾波方法，提出
了一種基於不敏變換的無序量測融合演算法。第7章討論網路丟包條件下的濾波方法，提出了一種非線性系統中具有丟包情況的濾波方法。第8章研究各類非線性濾波
RTs平滑演算法，並在此基礎上提出了一種RTs分段融合方法。第9章介紹了幾種非線性濾波演算法在目標跟蹤系統中的應用實例。第10章是相關的數學預備知
識，內容涉及向量和矩陣、隨機變數、隨機向量和隨機過程。

《目標跟蹤系統中的濾波方法》內容屬於信息融合研究領域。針對多條件下目標跟蹤系統中的濾波方法，本書結合近年來國內外研究熱點進行論述，內容較為新穎。
具體內容包括：卡爾曼濾波和非線性系統濾波、粒子濾波、等式狀態約束條件下的濾波、自適應卡爾曼濾波及其融合、無序量測條件下的濾波、網路丟包條件下的濾
波、RTS平滑及其分段融合以及非線性濾波演算法在目標跟蹤中的應用等。
《目標跟蹤系統中的濾波方法》可供電子信息、自動化、計算機應用、控制科學與工程、信號處理、導航與制導等相關專業高年級本科生和研究生，以及相關領域的工程技術人員和研究人員參考。

③ 電路中濾波問題的研究：針對電子設備的電磁兼容方法之一的濾波方法，分析幾種濾波器的優劣及使用的場合

濾波器，顧名思義，是對波進行過濾的器件。「波」是一個非常廣泛的物理概念，在電子技術領域，「波」被狹義地局限於特指描述各種物理量的取值隨時間起伏變化的過程。該過程通過各類感測器的作用，被轉換為電壓或電流的時間函數，稱之為各種物理量的時間波形，或者稱之為信號。因為自變數時間『是連續取值的，所以稱之為連續時間信號，又習慣地稱之為模擬信號(Analog Signal)。隨著數字式電子計算機(一般簡稱計算機)技術的產生和飛速發展，為了便於計算機對信號進行處理，產生了在抽樣定理指導下將連續時間信號變換成離散時間信號的完整的理論和方法。也就是說，可以只用原模擬信號在一系列離散時間坐標點上的樣本值表達原始信號而不丟失任何信息，波、波形、信號這些概念既然表達的是客觀世界中各種物理量的變化，自然就是現代社會賴以生存的各種信息的載體。信息需要傳播，靠的就是波形信號的傳遞。信號在它的產生、轉換、傳輸的每一個環節都可能由於環境和干擾的存在而畸變，有時，甚至是在相當多的情況下，這種畸變還很嚴重，以致於信號及其所攜帶的信息被深深地埋在雜訊當中了。
巴特沃斯響應（最平坦響應）
巴特沃斯響應能夠最大化濾波器的通帶平坦度。該響應非常平坦，非常接近DC信號，然後慢慢衰減至截止頻率點為-3dB，最終逼近-20ndB/decade的衰減率，其中n為濾波器的階數。巴特沃斯濾波器特別適用於低頻應用，其對於維護增益的平坦性來說非常重要。
貝塞爾響應
除了會改變依賴於頻率的輸入信號的幅度外，濾波器還會為其引入了一個延遲。延遲使得基於頻率的相移產生非正弦信號失真。就像巴特沃斯響應利用通帶最大化了幅度的平坦度一樣，貝塞爾響應最小化了通帶的相位非線性。
切貝雪夫響應
在一些應用當中，最為重要的因素是濾波器截斷不必要信號的速度。如果你可以接受通帶具有一些紋波，就可以得到比巴特沃斯濾波器更快速的衰減。附錄A包含了設計多達8階的具巴特沃斯、貝塞爾和切貝雪夫響應濾波器所需參數的表格。其中兩個表格用於切貝雪夫響應∶一個用於0.1dB最大通帶紋波；另一個用於1dB最大通帶紋波。

集總低通原型濾波器是現代網路綜合法設計濾波器的基礎，各種低通、高通、帶通、帶阻濾波器大都是根據此特性推導出來的。正因如此，才使得濾波器的設計得以簡化，精度得以提高。
理想的低通濾波器應該能使所有低於截止頻率的信號無損通過，而所有高於截止頻率的信號都應該被無限的衰減，從而在幅頻特性曲線上呈現矩形，故而也稱為矩形濾波器（brick-wallfilter）。遺憾的是，如此理想的特性是無法實現的，所有的設計只不過是力圖逼近矩形濾波器的特性而已。根據所選的逼近函數的不同，可以得到不同的響應。雖然逼近函數函數多種多樣，但是考慮到實際電路的使用需求，我們通常會選用「巴特沃斯響應」或「切比雪夫響應」。
「巴特沃斯響應」帶通濾波器具有平坦的響應特性，而「切比雪夫響應」帶通濾波器卻具有更陡的衰減特性。所以具體選用何種特性，需要根據電路或系統的具體要求而定。但是，「切比雪夫響應」濾波器對於元件的變化最不敏感，而且兼具良好的選擇性與很好的駐波特性（位於通帶的中部），所以在一般的應用中，推薦使用「切比雪夫響應」濾波器。

與模擬濾波器相對應，在離散系統中廣泛應用數字濾波器。它的作用是利用離散時間系統的特性對輸入信號波形或頻率進行加工處理。或者說，把輸入信號變成一定的輸出信號，從而達到改變信號頻譜的目的。數字濾波器一般可以用兩種方法來實現：一種方法是用數字硬體裝配成一台專門的設備，這種設備稱為數字信號處理機；另一種方法就是直接利用通用計算機，將所需要的運算編成程序讓通用計算機來完成，即利用計算機軟體來實現。
(low-passfilter) 低通濾波器是容許低於截至頻率的信號通過， 但高於截止頻率的信號不能通過的電子濾波裝置。 對於不同濾波器而言，每個頻率的信號的減弱程度不同。當使用在音頻應用時，它有時被稱為高頻剪切濾波器, 或高音消除濾波器。 低通濾波器概念有許多不同的形式，其中包括電子線路（如音頻設備中使用的hiss 濾波器、平滑數據的數字演算法、音障（acoustic barriers）、圖像模糊處理等等，這兩個工具都通過剔除短期波動、保留長期發展趨勢提供了信號的平滑形式。 低通濾波器在信號處理中的作用等同於其它領域如金融領域中移動平均數（moving average)所起的作用； 低通濾波器有很多種，其中，最通用的就是巴特沃斯濾波器和切比雪夫濾波器。

④ 自適應濾波演算法的研究背景和意義怎麼寫

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咨詢記錄 · 回答於2021-11-10

⑥ 自適應濾波方法涉及的理論基礎有哪些

自適應濾波方法對某一點的濾波平滑，依賴於該點鄰域的信息統計，而該鄰域的尺寸范圍也由該鄰域的信息統計決定.自適應濾波方法常用於條紋密度變化較大的條紋圖像的預處理。

原理：利用前一時刻獲得的濾波結果，自動調節現時刻的濾波器參數，以適應信號和雜訊的未知特性，從而實現最優濾波。

最優的准則：

1、最小均方誤差准則（minimum mean square error, MMSE）

使誤差的均方值最小

2、最小二乘准則（least square error, LSE）

使誤差的平方和最小

(6)濾波方法研究擴展閱讀

自適應濾波的研究對象是具有不確定的系統或信息過程。這里的「不確定性」是指所研究的處理信息過程及其環境的數學模型不是完全確定的。其中包含一些未知因素和隨機因素。

任何一個實際的信息過程都具有不同程度的不確定性，這些不確定性有時表現在過程內部，有時表現在過程外部。從過程內部來講，描述研究對象即信息動態過程的數學模型的結構和參數是設計者事先並不一定能確切知道的。作為外部環境對信息過程的影響，可以等效地用擾動來表示。

這些擾動通常是不可測的,它們可能是確定性的，也可能是隨機的。此外,還有一些測量噪音 也以不同的途徑影響信息過程。這些擾動和雜訊的統計特性常常是未知的。

面對這些客觀存在的各式各樣的不確定性，如何綜合處理該信息過程，並使得某一些指定的性能指標達到最優或近似最優，這就是自適應濾波所要解決的問題。

⑦ 什麼是濾波演算法

卡爾曼濾波器（Kalman Filter）是一個最優化自回歸數據處理演算法（optimal recursive data processing algorithm）。對於解決很大部分的問題，他是最優，效率最高甚至是最有用的。他的廣泛應用已經超過30年，包括機器人導航，控制，感測器數據融合甚至在軍事方面的雷達系統以及導彈追蹤等等。近年來更被應用於計算機圖像處理，例如頭臉識別，圖像分割，圖像邊緣檢測等等。

最佳線性濾波理論起源於40年代美國科學家Wiener和前蘇聯科學家Kолмогоров等人的研究工作，後人統稱為維納濾波理論。從理論上說，維納濾波的最大缺點是必須用到無限過去的數據，不適用於實時處理。為了克服這一缺點，60年代Kalman把狀態空間模型引入濾波理論，並導出了一套遞推估計演算法，後人稱之為卡爾曼濾波理論。卡爾曼濾波是以最小均方誤差為估計的最佳准則，來尋求一套遞推估計的演算法，其基本思想是：採用信號與雜訊的狀態空間模型，利用前一時刻地估計值和現時刻的觀測值來更新對狀態變數的估計，求出現時刻的估計值。它適合於實時處理和計算機運算。

現設線性時變系統的離散狀態防城和觀測方程為：

X(k) = F(k,k-1)·X(k-1)+T(k,k-1)·U(k-1)

Y(k) = H(k)·X(k)+N(k)

其中

X(k)和Y(k)分別是k時刻的狀態矢量和觀測矢量

F(k,k-1)為狀態轉移矩陣

U(k)為k時刻動態雜訊

T(k,k-1)為系統控制矩陣

H(k)為k時刻觀測矩陣

N(k)為k時刻觀測雜訊

則卡爾曼濾波的演算法流程為：

預估計X(k)^= F(k,k-1)·X(k-1)

計算預估計協方差矩陣
C(k)^=F(k,k-1)×C(k)×F(k,k-1)'+T(k,k-1)×Q(k)×T(k,k-1)'
Q(k) = U(k)×U(k)'

計算卡爾曼增益矩陣
K(k) = C(k)^×H(k)'×[H(k)×C(k)^×H(k)'+R(k)]^(-1)
R(k) = N(k)×N(k)'

更新估計
X(k)~=X(k)^+K(k)×[Y(k)-H(k)×X(k)^]

計算更新後估計協防差矩陣
C(k)~ = [I-K(k)×H(k)]×C(k)^×[I-K(k)×H(k)]'+K(k)×R(k)×K(k)'

X(k+1) = X(k)~
C(k+1) = C(k)~

⑧ 求matlab代碼，題目是基於模糊加權均值的圖像濾波方法研究。

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⑨ 卡爾曼濾波演算法的發展歷史如何

全球定位系統（GPS）是新一代的精密衛星導航定位系統。由於其全球性、全天候以及連續實時三維定位等特點，在軍事和民用領域得到了廣泛的發展。近年來，隨著科學技術的發展，GPS導航和定位技術已向高精度、高動態的方向發展。但是由於GPS定位包含許多誤差源，尤其是測量隨機誤差和衛星的幾何位置誤差，使定位精度受到影響。利用傳統的方法很難消除。而GPS動態濾波是消除GPS定位隨機誤差的重要方法，即利用特定的濾波方法消除各種隨機誤差，從而提高GPS導航定位精度。 經典的最優濾波包括：Wiener濾波和Kalman濾波。由於Wiener濾波採用頻域法，作用受到限制；而Kalman濾波採用時域狀態空間法，適合於多變數系統和時變系統及非平穩隨機過程，且由於其遞推特點容易在計算機上實現，因此得到了廣泛的應用。為此，本文對Kalman濾波方法進行了深入的研究，並取得了一些成果。 本文首先概述了GPS的組成、應用及最新動態。在此基礎上介紹了GPS的導航定位原理，給出了衛星可見性演算法、選星演算法及定位演算法。然後介紹了卡爾曼濾波的基本原理，在此基礎上對動態用戶的飛行軌跡進行了模擬，對「singer」模型下的8狀態和11狀態卡爾曼濾波演算法進行了模擬分析，同時對「當前」統計模型下11狀態卡爾曼濾波演算法進行了模擬分析，並對濾波前後的定位精度進行了比較。在此基礎上，就如何提高濾波器的動態性能作者提出了改進演算法，即自適應卡爾曼濾波演算法、帶漸消因子的優化演算法及改進的優化演算法，並分別進行了模擬分析。最後作者將卡爾曼濾波演算法分別應用於GPS/DR和GPS/INS組合導航定位系統中，並分別對這兩種系統進行了建模和模擬分析，取得了較理想的結果。 本文的研究工作，對改進傳統的濾波方法有一定的參考和應用價值，並對卡爾曼濾波方法在提高GPS動態導航定位精度方面的應用起到積極的促進作用。

⑩ 基於頻域的濾波方法有哪些

頻域濾波一般都將信號變換到頻域，再同所設計的窗函數項乘，然後反變換到時域。窗函數是根據所需濾除的頻率分量所決定的。數字域上常用的濾波是FIR，IRR。還有一種同態濾波是分離兩個卷積分量的。
這些都是經典的頻域濾波方法，還有一些現代的濾波方式，一般都是針對具體研究方向才適用，你可以參考一下這里：
http://ke..com/view/162707.htm

頻域濾波的意義
1.在時域進行濾波，需要作卷積運算，而轉化到時域做的事乘法運算，計算量小，而且有FFT和IFFT的快速演算法，所以工程實現上頻域濾波容易一些。
2.在頻域設計濾波器，濾波器參數的物理意義很明確，分析起來很直觀。