滤波方法研究

① 图像滤波的作用，研究的意义是什么

图像滤波

刚获得的图像有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的，图像增强是减弱噪音，增强对比度。想得到比较干净清晰的图像并不是容易的事情。为这个目标而为处理图像所涉及的操作是设计一个适合、匹配的滤波器和恰当的阈值。常用的有高斯滤波、均值滤波、中值滤波、最小均方差滤波、Gabor滤波。

由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数, 因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器。可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。均值滤波是对是对信号进行局部平均, 以平均值来代表该像素点的灰度值。矩形滤波器(Averaging Box Filter)对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。通过计算和转化 ,得到一幅单位矢量图。这个 512×512的矢量图被划分成一个 8×8的小区域 ,再在每一个小区域中 ,统计这个区域内的主要方向 ,亦即将对该区域内点方向数进行统计,最多的方向作为区域的主方向。于是就得到了一个新的64×64的矢量图。这个新的矢量图还可以采用一个 3×3模板进行进一步的平滑。

中值滤波是常用的非线性滤波方法 ,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘。加权中值滤波能够改进中值滤波的边缘信号保持效果。但对方向性很强的指纹图像进行滤波处理时 ,有必要引入方向信息,即利用指纹方向图来指导中值滤波的进行。

最小均方差滤波器,亦称维纳滤波器,其设计思想是使输入信号乘响应后的输出,与期望输出的均方误差为最小。

Gabor变换是英国物理学家 Gabor提出来的,由“测不准原理”可知,它具有最小的时频窗,即Gabor函数能做到具有最精确的时间-频率的局部化；另外, Gabor函数与哺乳动物的视觉感受野相当吻合,这一点对研究图像特征检测或空间频率滤波非常有用。恰当的选择其参数, Gabor变换可以出色地进行图像分割、识别与理解。如文献提出的基于Gabor滤波器的增强算法。

② 目标跟踪系统中的滤波方法这本书好吗

目
标跟踪系统中的滤波方法》共分10章。第1章介绍了滤波方法在目标跟踪系统中的地位和作用，以及滤波方法的研究进展和评价标准。第2章对卡尔曼滤波和与卡
尔曼滤波相关的非线性滤波算法做了论述。第3章介绍粒子滤波，包括序贯重要性重采样粒子滤波、辅助粒子滤波、正则化粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波、高斯和
粒子滤波、边缘粒子滤波等。第4章论述等式状态约束条件下的滤波算法，提出了一种线性等式状态约束条件下的粒子滤波算法和一种迭代收缩非线性状态约束条件
下的滤波算法。第5章讨论自适应卡尔曼滤波，提出了一种双重迭代变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法及其融合方法。第6章讨论无序量测条件下的滤波方法，提出
了一种基于不敏变换的无序量测融合算法。第7章讨论网络丢包条件下的滤波方法，提出了一种非线性系统中具有丢包情况的滤波方法。第8章研究各类非线性滤波
RTs平滑算法，并在此基础上提出了一种RTs分段融合方法。第9章介绍了几种非线性滤波算法在目标跟踪系统中的应用实例。第10章是相关的数学预备知
识，内容涉及向量和矩阵、随机变量、随机向量和随机过程。

《目标跟踪系统中的滤波方法》内容属于信息融合研究领域。针对多条件下目标跟踪系统中的滤波方法，本书结合近年来国内外研究热点进行论述，内容较为新颖。
具体内容包括：卡尔曼滤波和非线性系统滤波、粒子滤波、等式状态约束条件下的滤波、自适应卡尔曼滤波及其融合、无序量测条件下的滤波、网络丢包条件下的滤
波、RTS平滑及其分段融合以及非线性滤波算法在目标跟踪中的应用等。
《目标跟踪系统中的滤波方法》可供电子信息、自动化、计算机应用、控制科学与工程、信号处理、导航与制导等相关专业高年级本科生和研究生，以及相关领域的工程技术人员和研究人员参考。

③ 电路中滤波问题的研究：针对电子设备的电磁兼容方法之一的滤波方法，分析几种滤波器的优劣及使用的场合

滤波器，顾名思义，是对波进行过滤的器件。“波”是一个非常广泛的物理概念，在电子技术领域，“波”被狭义地局限于特指描述各种物理量的取值随时间起伏变化的过程。该过程通过各类传感器的作用，被转换为电压或电流的时间函数，称之为各种物理量的时间波形，或者称之为信号。因为自变量时间‘是连续取值的，所以称之为连续时间信号，又习惯地称之为模拟信号(Analog Signal)。随着数字式电子计算机(一般简称计算机)技术的产生和飞速发展，为了便于计算机对信号进行处理，产生了在抽样定理指导下将连续时间信号变换成离散时间信号的完整的理论和方法。也就是说，可以只用原模拟信号在一系列离散时间坐标点上的样本值表达原始信号而不丢失任何信息，波、波形、信号这些概念既然表达的是客观世界中各种物理量的变化，自然就是现代社会赖以生存的各种信息的载体。信息需要传播，靠的就是波形信号的传递。信号在它的产生、转换、传输的每一个环节都可能由于环境和干扰的存在而畸变，有时，甚至是在相当多的情况下，这种畸变还很严重，以致于信号及其所携带的信息被深深地埋在噪声当中了。
巴特沃斯响应（最平坦响应）
巴特沃斯响应能够最大化滤波器的通带平坦度。该响应非常平坦，非常接近DC信号，然后慢慢衰减至截止频率点为-3dB，最终逼近-20ndB/decade的衰减率，其中n为滤波器的阶数。巴特沃斯滤波器特别适用于低频应用，其对于维护增益的平坦性来说非常重要。
贝塞尔响应
除了会改变依赖于频率的输入信号的幅度外，滤波器还会为其引入了一个延迟。延迟使得基于频率的相移产生非正弦信号失真。就像巴特沃斯响应利用通带最大化了幅度的平坦度一样，贝塞尔响应最小化了通带的相位非线性。
切贝雪夫响应
在一些应用当中，最为重要的因素是滤波器截断不必要信号的速度。如果你可以接受通带具有一些纹波，就可以得到比巴特沃斯滤波器更快速的衰减。附录A包含了设计多达8阶的具巴特沃斯、贝塞尔和切贝雪夫响应滤波器所需参数的表格。其中两个表格用于切贝雪夫响应∶一个用于0.1dB最大通带纹波；另一个用于1dB最大通带纹波。

集总低通原型滤波器是现代网络综合法设计滤波器的基础，各种低通、高通、带通、带阻滤波器大都是根据此特性推导出来的。正因如此，才使得滤波器的设计得以简化，精度得以提高。
理想的低通滤波器应该能使所有低于截止频率的信号无损通过，而所有高于截止频率的信号都应该被无限的衰减，从而在幅频特性曲线上呈现矩形，故而也称为矩形滤波器（brick-wallfilter）。遗憾的是，如此理想的特性是无法实现的，所有的设计只不过是力图逼近矩形滤波器的特性而已。根据所选的逼近函数的不同，可以得到不同的响应。虽然逼近函数函数多种多样，但是考虑到实际电路的使用需求，我们通常会选用“巴特沃斯响应”或“切比雪夫响应”。
“巴特沃斯响应”带通滤波器具有平坦的响应特性，而“切比雪夫响应”带通滤波器却具有更陡的衰减特性。所以具体选用何种特性，需要根据电路或系统的具体要求而定。但是，“切比雪夫响应”滤波器对于元件的变化最不敏感，而且兼具良好的选择性与很好的驻波特性（位于通带的中部），所以在一般的应用中，推荐使用“切比雪夫响应”滤波器。

与模拟滤波器相对应，在离散系统中广泛应用数字滤波器。它的作用是利用离散时间系统的特性对输入信号波形或频率进行加工处理。或者说，把输入信号变成一定的输出信号，从而达到改变信号频谱的目的。数字滤波器一般可以用两种方法来实现：一种方法是用数字硬件装配成一台专门的设备，这种设备称为数字信号处理机；另一种方法就是直接利用通用计算机，将所需要的运算编成程序让通用计算机来完成，即利用计算机软件来实现。
(low-passfilter) 低通滤波器是容许低于截至频率的信号通过， 但高于截止频率的信号不能通过的电子滤波装置。 对于不同滤波器而言，每个频率的信号的减弱程度不同。当使用在音频应用时，它有时被称为高频剪切滤波器, 或高音消除滤波器。 低通滤波器概念有许多不同的形式，其中包括电子线路（如音频设备中使用的hiss 滤波器、平滑数据的数字算法、音障（acoustic barriers）、图像模糊处理等等，这两个工具都通过剔除短期波动、保留长期发展趋势提供了信号的平滑形式。 低通滤波器在信号处理中的作用等同于其它领域如金融领域中移动平均数（moving average)所起的作用； 低通滤波器有很多种，其中，最通用的就是巴特沃斯滤波器和切比雪夫滤波器。

④ 自适应滤波算法的研究背景和意义怎么写

您好，我看到您的问题很久没有人来回答，但是问题过期无人回答会被扣分的并且你的悬赏分也会被没收！所以我给你提几条建议：

一，你可以选择在正确的分类下去提问，这样知道你问题答案的人才会多一些，回答的人也会多些。

二，您可以到与您问题相关专业网站论坛里去看看，那里聚集了许多专业人才，一定可以为你解决问题的。

三，你可以向你的网上好友问友打听，他们会更加真诚热心为你寻找答案的，甚至可以到相关网站直接搜索.

四，网上很多专业论坛以及知识平台，上面也有很多资料，我遇到专业性的问题总是上论坛求解决办法的。

五，将你的问题问的细一些，清楚一些！让人更加容易看懂明白是什么意思!

谢谢采纳我的建议! !

⑤ 想要查找“头像处理的小波滤波方法研究”方面的论文,请写出检索关键词

咨询记录 · 回答于2021-11-10

⑥ 自适应滤波方法涉及的理论基础有哪些

自适应滤波方法对某一点的滤波平滑，依赖于该点邻域的信息统计，而该邻域的尺寸范围也由该邻域的信息统计决定.自适应滤波方法常用于条纹密度变化较大的条纹图像的预处理。

原理：利用前一时刻获得的滤波结果，自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声的未知特性，从而实现最优滤波。

最优的准则：

1、最小均方误差准则（minimum mean square error, MMSE）

使误差的均方值最小

2、最小二乘准则（least square error, LSE）

使误差的平方和最小

(6)滤波方法研究扩展阅读

自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。这里的“不确定性”是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含一些未知因素和随机因素。

任何一个实际的信息过程都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在过程内部，有时表现在过程外部。从过程内部来讲，描述研究对象即信息动态过程的数学模型的结构和参数是设计者事先并不一定能确切知道的。作为外部环境对信息过程的影响，可以等效地用扰动来表示。

这些扰动通常是不可测的,它们可能是确定性的，也可能是随机的。此外,还有一些测量噪音 也以不同的途径影响信息过程。这些扰动和噪声的统计特性常常是未知的。

面对这些客观存在的各式各样的不确定性，如何综合处理该信息过程，并使得某一些指定的性能指标达到最优或近似最优，这就是自适应滤波所要解决的问题。

⑦ 什么是滤波算法

卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一个最优化自回归数据处理算法（optimal recursive data processing algorithm）。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。

最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Kолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。

现设线性时变系统的离散状态防城和观测方程为：

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)分别是k时刻的状态矢量和观测矢量

F(k,k-1)为状态转移矩阵

U(k)为k时刻动态噪声

T(k,k-1)为系统控制矩阵

H(k)为k时刻观测矩阵

N(k)为k时刻观测噪声

则卡尔曼滤波的算法流程为：

预估计X(k)^= F(k,k-1)·X(k-1)

计算预估计协方差矩阵
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)'

计算卡尔曼增益矩阵
K(k) = C(k)^×H(k)'×[H(k)×C(k)^×H(k)'+R(k)]^(-1)
R(k) = N(k)×N(k)'

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

计算更新后估计协防差矩阵
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代码，题目是基于模糊加权均值的图像滤波方法研究。

给我也发一下吧，毕业也用！！[email protected]

⑨ 卡尔曼滤波算法的发展历史如何

全球定位系统（GPS）是新一代的精密卫星导航定位系统。由于其全球性、全天候以及连续实时三维定位等特点，在军事和民用领域得到了广泛的发展。近年来，随着科学技术的发展，GPS导航和定位技术已向高精度、高动态的方向发展。但是由于GPS定位包含许多误差源，尤其是测量随机误差和卫星的几何位置误差，使定位精度受到影响。利用传统的方法很难消除。而GPS动态滤波是消除GPS定位随机误差的重要方法，即利用特定的滤波方法消除各种随机误差，从而提高GPS导航定位精度。 经典的最优滤波包括：Wiener滤波和Kalman滤波。由于Wiener滤波采用频域法，作用受到限制；而Kalman滤波采用时域状态空间法，适合于多变量系统和时变系统及非平稳随机过程，且由于其递推特点容易在计算机上实现，因此得到了广泛的应用。为此，本文对Kalman滤波方法进行了深入的研究，并取得了一些成果。 本文首先概述了GPS的组成、应用及最新动态。在此基础上介绍了GPS的导航定位原理，给出了卫星可见性算法、选星算法及定位算法。然后介绍了卡尔曼滤波的基本原理，在此基础上对动态用户的飞行轨迹进行了仿真，对“singer”模型下的8状态和11状态卡尔曼滤波算法进行了仿真分析，同时对“当前”统计模型下11状态卡尔曼滤波算法进行了仿真分析，并对滤波前后的定位精度进行了比较。在此基础上，就如何提高滤波器的动态性能作者提出了改进算法，即自适应卡尔曼滤波算法、带渐消因子的优化算法及改进的优化算法，并分别进行了仿真分析。最后作者将卡尔曼滤波算法分别应用于GPS/DR和GPS/INS组合导航定位系统中，并分别对这两种系统进行了建模和仿真分析，取得了较理想的结果。 本文的研究工作，对改进传统的滤波方法有一定的参考和应用价值，并对卡尔曼滤波方法在提高GPS动态导航定位精度方面的应用起到积极的促进作用。

⑩ 基于频域的滤波方法有哪些

频域滤波一般都将信号变换到频域，再同所设计的窗函数项乘，然后反变换到时域。窗函数是根据所需滤除的频率分量所决定的。数字域上常用的滤波是FIR，IRR。还有一种同态滤波是分离两个卷积分量的。
这些都是经典的频域滤波方法，还有一些现代的滤波方式，一般都是针对具体研究方向才适用，你可以参考一下这里：
http://ke..com/view/162707.htm

频域滤波的意义
1.在时域进行滤波，需要作卷积运算，而转化到时域做的事乘法运算，计算量小，而且有FFT和IFFT的快速算法，所以工程实现上频域滤波容易一些。
2.在频域设计滤波器，滤波器参数的物理意义很明确，分析起来很直观。