Gleitender Mittelwert Gaußfilter

Die Bildfilterung kann in Abhängigkeit von den Effekten in zwei Gruppen unterteilt werden: Tiefpaßfilter (Glättung) Die Tiefpaßfilterung (aka Glättung) wird verwendet, um ein hochfrequentes Rauschen aus einem digitalen Bild zu entfernen. Die Tiefpaßfilter verwenden üblicherweise einen sich bewegenden Fensteroperator, der jeweils ein Pixel des Bildes beeinflußt, wobei sein Wert durch eine Funktion einer lokalen Region (Fenster) von Pixeln verändert wird. Der Bediener bewegt sich über das Bild, um alle Pixel im Bild zu beeinflussen. Hochpassfilter (Edge Detection, Sharpening) Ein Hochpassfilter kann verwendet werden, um ein Bild schärfer zu machen. Diese Filter unterstreichen feine Details im Bild - das Gegenteil des Tiefpaßfilters. Die Hochpaßfilterung arbeitet genauso wie eine Tiefpaßfilterung, die nur einen anderen Faltungskernel verwendet. Beim Filtern eines Bildes wird jedes Pixel durch seine Nachbarn beeinflusst, und der Nettoeffekt der Filterung bewegt Informationen um das Bild herum. In diesem Kapitel verwenden Sie dieses Bild: bogotobogo-Site-Suche: bogotobogo-Site-Suche: Mittlere Filterung ist einfach zu implementieren. Es wird als ein Verfahren zum Glätten von Bildern verwendet, wodurch der Betrag der Intensitätsänderung zwischen einem Pixel und dem nächsten reduziert wird, was das Rauschen in Bildern verringert. Die Idee der mittleren Filterung ist einfach, jeden Pixelwert in einem Bild durch den mittleren (durchschnittlichen) Wert seiner Nachbarn, einschließlich sich selbst, zu ersetzen. Dies hat die Wirkung, Pixelwerte zu eliminieren, die für ihre Umgebung nicht repräsentativ sind. Eine mittlere Filterung wird üblicherweise als ein Faltungsfilter angesehen. Wie andere Windungen basiert es auf einem Kern, der die Form und Größe der Nachbarschaft repräsentiert, die bei der Berechnung des Mittelwerts abgetastet werden soll. Häufig wird ein 3-fach quadratischer Kernel verwendet, wie unten gezeigt: Der mf ist der mittlere Filter: Der Filter2 () ist definiert als: Y filter2 (h, X) filtert die Daten in X mit dem zweidimensionalen FIR-Filter in der Matrix h. Es berechnet das Ergebnis, Y, unter Verwendung der zweidimensionalen Korrelation und gibt den zentralen Teil der Korrelation zurück, der die gleiche Größe wie X hat. Er gibt den durch den Formparameter festgelegten Teil von Y zurück. Shape ist ein String mit einem dieser Werte: full. Gibt die vollständige zweidimensionale Korrelation zurück. In diesem Fall ist Y größer als X. gleich. (Default) Gibt den zentralen Teil der Korrelation zurück. In diesem Fall ist Y gleich groß wie X. gültig. Gibt nur die Teile der Korrelation zurück, die ohne nullgepolsterte Kanten berechnet werden. In diesem Fall ist Y kleiner als X. Nun wollen wir den im vorherigen Abschnitt definierten Kernel mit filter2 () anwenden: Wir können sehen, dass das gefilterte Bild (rechts) ein wenig verglichen mit dem ursprünglichen Eingang (links) . Wie zuvor erwähnt, kann das Tiefpassfilter verwendet werden. Lets es testen. Erstens, um die Eingabe ein wenig schmutzig, wir Spray einige Pfeffer und Salz auf das Bild, und wenden Sie dann die mittlere Filter: Es hat einige Auswirkungen auf das Salz und Pfeffer Rauschen, aber nicht viel. Es machte sie nur verwischt. Wie wäre es mit dem Versuch der Matlabs eingebauten Median Filter bogotobogo Website-Suche: bogotobogo Website-Suche: Median Filter - medfilt2 () Hier ist das Skript: Viel besser. Anders als der vorherige Filter, der gerade Mittelwert verwendet, dieses Mal benutzten wir Median. Das Medianfiltern ist ein nichtlinearer Vorgang, der häufig bei der Bildverarbeitung verwendet wird, um das Salz - und Pfeffergeräusch zu reduzieren. Beachten Sie auch, dass die medfilt2 () 2-D-Filter ist, so dass es nur für Graustufenbild funktioniert. Für Rauschentfernung für RGB-Bild gehen Sie bitte zum Ende dieses Kapitels: Entfernen von Rauschen im RGB-Bild. Matlab bietet eine Methode zum Erstellen eines vordefinierten 2-D-Filters. Sein fspecial (): h fspecial (type) erzeugt ein zweidimensionales Filter h des angegebenen Typs. Es gibt h als Korrelationskernel zurück, was für die Verwendung mit imfilter () die geeignete Form ist. Der Typ ist ein String mit einem dieser Werte: Matlab Bild - und Videobearbeitung OpenCV 3 - Bildverarbeitung OpenCV 3 Bild - und Videoverarbeitung mit PythonSimulation digitaler Kommunikationssysteme mit Matlab eBook 8211 Second Edition Loading. (Secure Payment Gateway per Paypal, sofortiger Download nach erfolgreicher Zahlung) Exklusiv bei Kauf auf dieser Website. Kaufen Sie 2 Formate zum selben Verkaufspreis: PDF (für Betrachtung auf PC) und EPUB (Großartig, um auf Apple iPadiBooks, Android, Nook, Sony Reader, Kobo und den meisten e-reading Anwendungen einschließlich Stanza, Aldiko, Adobe Digital Editions zu sehen ) Zum gleichen Verkaufspreis. Hinweis: Bitte geben Sie korrekte E-Mail-Adresse beim Kauf des ebook. Das ebook wird an die E-Mail-Adresse beim Kauf gesendet werden. Nach erfolgreichem Kauf können Sie den Autor für alle Zweifel im Textcode kontaktieren. Ihre Anfragen werden umgehend an einem Tag beantwortet. Beschreibung: Sie interessieren sich für die Simulation von Kommunikationssystemen in Matlab und wissen nicht, wo ich anfangen soll. Wenn ja, endet Ihre Suche nach einem guten Text hier. Einige der Simulationsthemen umfassen verschiedene digitale Modulations - und Kanalcodierungstechniken, OFDM, Fadingkanäle, zufällige Verteilungen. Außerdem werden grundlegende Themen in der digitalen Kommunikation eingeführt, um ein besseres Verständnis der Simulationsmethoden zu fördern. Dieses ebook ist für Studenten und Instruktoren gedacht, die an der Simulation der Signalverarbeitung und der digitalen Kommunikation mit Matlab interessiert sind. Sie sollten ein faires Verständnis der Matlab-Programmierung zu beginnen. Wesentliche Themen in der digitalen Kommunikation werden eingeführt, um das Verständnis von Simulationsmethoden zu fördern. Diese zweite Auflage enthält folgende neue Themen: 8211 Ausbreitungswegmodelle wie 8211 log normal shadowing, Hata-Okumura-Modelle, eingehende Behandlung der Shannon-Hartley-Gleichung und Kanalkapazitätsberechnung Einige der wichtigsten Themen sind: Sampling-Theorem, Hard-Amp-Soft Decision Decoding , Hamming-Codes, Reed-Solomon-Codes, Faltungscodes, Viterbi-Decodierung, Inter Symbol Interferenz, Korrelative Codierung, Kosinus-Filter, Quadratwurzel Kosinus-Filter, Phänomen Gibbs, Gleitmittelungsfilters, Wahrscheinlichkeit und Zufallsprozess, Chi-Quadrat, Gaussian, Uniform , Rician, Rayleigh-Verteilungen, Demonstration des zentralen Grenzwertsatzes, Ausbreitungsmodelle, Fadingmodelle, digitale Modulationstechniken, OFDM, Spreizspektrum. Hinweis: Wenn Sie in Indien wohnen und keine Kreditkarte haben, um dieses Buch zu kaufen, schreiben Sie uns an supportgaussianwaves. Wir helfen Ihnen gerne weiter. Inhaltsverzeichnis: Kapitel 1: Grundlagen der digitalen Kommunikation 1.1 Einführung in die digitale Kommunikation 1.2 Samplingtheorem Basisband - Sampling 1.3 Samplingtheorem Bandpass - oder Intermediate oder unter Sampling 1.4 Überabtasten, ADC DAC-Konvertierung, Impulsformung und Matched Filter 1.5 Kanalkapazität 1.6 Leistung von Kanalcodes 1.7 Entfernungen: Hamming Vs. Euklidischen 1.8 Hard - und Soft-Decision-Decodierung 1.9 Maximum-Likelihood-Decodierung Kapitel 2: Kanalcodierung 2.1 Hamming-Codes 8211 Wie es 2.2 Aufbau von Hamming-Codes arbeitet mit Matrizen 2.3 Einführung in die Reed-Solomon-Codes 2.4 Blockinterleavers Entwurf für RS-Codes 2.5 Faltungscodierung und Viterbi-Decodierung Kapitel 3: Inter-Symbol-Interferenz und filtern 3.1 Einführung in kontrollierten ISI (Inter Symbol Interference) 3.2 Korrelative Codierung duobinäre Signalisierung 3.3 Modified duobinäre Signalisierung 3.4 Kosinus-Filter 3.5 Quadratwurzel Kosinus-Filter (Matchedsplit Filter-Implementierung) 3.6 Gibbs Phenomena Eine Demonstration 3.7 Moving Average ( MA) Filter Kapitel 4: Wahrscheinlichkeit und Zufallsprozess 4.1 Einführung in die Konzepte der Wahrscheinlichkeits 4.2 Bayes Theorem 4.3 Verteilungen und Dichtefunktionen 4.4 Gaußsche Zufallsvariable und Gauß-Verteilung 4.5 Uniform Zufallsvariablen und gleichmäßige Verteilung 4.6 Chi-Squared Zufallsvariable und Chi-Quadrat-Verteilung 4.7 Nicht zentrale Chi-Quadrat-Verteilung 4.8 zentrale Grenzwertsatz 4.9 Farbige Noise Generation in Matlab Kapitel 5: Kanalmodelle und Verblassen 5.1 Einführung Modelle Modelle 5.2 Friis Freiraumausbreitung Modell 5.3 Log Entfernung Wegverlust oder Log-normal-Shadowing Modell 5.4 Hata Okumura 5.5 auf Kanal Einführung in die Schwind Modelle 5.6 Rayleigh-Schwund und Rayleigh-Verteilung 5.7 Rayleigh Fading Simulation Youngs Modell 5.8 Simulation von Rayleigh-Schwund Modell 8211 (Clarkes Modell 8211 Summe der Sinusoide) 5.9 Rician Fading und Rician Verteilung Kapitel 6: Digitale Modulationen 6.1 BPSK Modulation und Demodulation 6.2 BER vs . EbN0 für BPSK-Modulation über AWGN 6.3 EbN0 gegen BER für BPSK über Rayleigh-Kanal 6.4 EbN0 vs BER für BPSK über Rician Fading-Kanal 6.5 QPSK-Modulation und Demodulation 6.6 BER gegen EbN0 für QPSK-Modulation über AWGN 6.7 BER vs. EbN0 für 8- PSK Modulation über AWGN 6.8 Simulation von M-PSK-Modulationen über AWGN 6.9 Rate Symbol Fehler vs. Simulation SNR Leistungskurve für 16-QAM 6.10 Symbolfehlerrate vs SNR Leistungskurve Simulation für 64-QAM 6.11 Leistungsvergleich Digitale Modulationstechniken 6.12 Intuitive Ableitung der Leistung eines optimalen BPSK-Empfänger in AWGN-Kanal Kapitel 7: Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) 7.1 Einführung in die OFDM 7.2 Rolle von FFTIFFT in OFDM 7.3 Rolle der zyklischen Präfix in OFDM 7.4 Simulation von OFDM-Systems in Matlab BER Vs EbN0 für OFDM in AWGN-Kanal Kapitel 8: Bandspreiztechniken 8.1 Einführung in die Spread-Spectrum-Kommunikation 8.2 Codes in CDMA 8.3 Maximale Länge Sequenzen verwendet (m-Sequenzen) 8.4 Bevorzugte Paare m-Sequenzen Generation für Gold-Codes 8.5 Generierung von Gold-Codes und deren Kreuzkorrelation Anhang A1 : Ableitung der Shannon-Hartley-Gleichung für CCMC-AWGN-Kanal - Methode 1 A2. Kapazität des Eingangsdauerausgangsdauergedächtnis AWGN - Methode 2 A3: Constellation Constrained Kapazität von M-stufigen Schema für AWGN-Kanal A4: Natürliche und Binär-Codes A5: Konstruktion eines rechteckigen Konstellation für 16QAM A6: Q-Funktion und Fehlerfunktion Referenzen (Secure Payment Gateway Von paypal, sofortiger Download nach erfolgreicher Zahlung) Auch in Ihrem bevorzugten Online-Shops: (Klicken Sie auf die Icons direkt zu kaufen) Sir, I8217m ein Forschungsstudent. Bitte helfen Sie mir, indem Sie Matlab-Code für mindestens eine der folgenden. 1.Haushalt für ein 40Gbps-IMDD-OFDM-LR-PON 2.16 und 8 QAM-Konstellationen vor und nach der Verwendung von SSII-Aufhebung bei einer optischen Empfangsleistung von -4dBm 3.Programm für Ausgangsleistung und Reflektionsleistung einer 60KM-Einmodenfaser Dieses Buch hilft mir a Los in der Digital-Kommunikation Stuhl an Master8217s Grad in der Elektrotechnik. Die Unterstützung war schnell, meine Zweifel zu lösen. Empfohlen. Danke Mateus für Ihre Bewertung. Adam Mohamed Ali Sir, I8217m ein Forschungsstudent. Bitte helfen Sie mir durch die Bereitstellung von Matlab-Funktion, die festen Gold-Code generiert, danke Primary Sidebar