低通平滑滤波

你是不懂低通,还是不懂平滑,还是不懂滤波啊

先讲讲低通平滑滤波的作用吧(这种知识10分有些少了)

信号采集有采集前滤波和采集后滤波

以你的问题咱们把重点放在后滤波上

咱们采集来的信号,如果它的数据信息在低频部分就需要使用低通平滑滤波

这是为什么呢

对于特定电路因为咱们采集来的信号中掺杂着很多高频干扰,使信号波形看上去很乱如果咱们使用参数到位的低通滤波滤除高频干扰,这时咱们的信号就会很工整,很平滑这就是低通平滑滤波

补充:

kenyp我是个模拟电路工程师,没用过DSP数字滤波器的知识只停留在书本阶段

就我对信号采集的知识可能对你的需求不能带来实质性的成效

我谈谈我的理解:

!!一般都是在AD转换前进行滤波处理

咱们常用的传感器会把物理量转化成 频率 或 电压

转化成频率的在AD转换前一定要加滤波器

转化成电压的则视工作环境而定如果工厂里使用,AD转换前一定要加滤波器

我做过一个民用室内产品,工作环境很稳定,但客户坚持要加滤波器

你所说的"AD模块转换成的数据有无进行平滑滤波的必要"如果是对电压值进行采样的话,我的理解完全没有必要(你用的温感也一定输出的是电压量不是频率量)首先,温度变化率很低,你的采样频率比它N倍干吗要滤波

你所说的"低通平滑滤波的实现是在哪个环节",我的理解低通平滑滤波就是去毛刺由于毛刺频率很高,数字滤波器的性能好,适合滤除毛刺比如说数字示波器 显示单元的前级一顶要用平滑滤波

见笑了,我就懂那么多

图像的噪声滤波器有很多种，常用的有线性滤波器，非线性滤波器。采用线性滤波如邻域平滑滤波，对受到噪声污染而退化的图像复原，在很多情况下是有效的。但大多数线性滤波器具有低通特性，去除噪声的同时也使图像的边缘变模糊了。而另一种非线性滤波器如中值滤波，在一定程度上可以克服线性滤波器所带来的图像模糊问题，在滤除噪声的同时，较好地保留了图像的边缘信息。

邻域平滑滤波原理

邻域平均法[2]是一种利用Box模版对图像进行模版 *** 作（卷积运算）的图像平滑方法，所谓Box模版是指模版中所有系数都取相同值的模版，常用的3×3和5×5模版如下：

邻域平均法的数学含义是：

（式4-1）

式中：x,y=0,1,…,N-1;S是以（x,y）为中心的邻域的集合，M是S内的点数。

邻域平均法的思想是通过一点和邻域内像素点求平均来去除突变的像素点，从而滤掉一定噪声，其优点是算法简单，计算速度快，其代价会造成图像在一定程度上的模糊。

中值滤波原理

中值滤波[2]就是用一个奇数点的移动窗口，将窗口的中心点的值用窗口内的各点中值代替。假设窗口内有五点，其值为80、90、200、110和120，那么此窗口内各点的中值及为110。

设有一个一维序列f1,f2,…,fn,取窗口长度（点数）为m（m为奇数）,对其进行中值滤波，就是从输入序列中相继抽出m个数fi-v,…,fi-1,fi,fi+1,…,fi+v(其中fi为窗口中心值,v=(m-1)/2),再将这m个点按其数值大小顺序排序，取其序号的中心点的那个数作为滤波输出。数学公式表示为：

Yi=Med{fi-v,…,fi-1,fi,fi+1,…,fi+v} i∈N v=(m-1)/2 （式4-2）

Yi称为序列fi-v,…,fi-1,fi,fi+1,…,fi+v的中值

例如，有一序列{0，3，4，0，7}，重新排序后为{0，0，3，4，7}则Med{0，0，3，4，7}=3。此列若用平滑滤波，窗口也取5，那么平滑滤波输出为（0+3+4+0+7）/5=28。

把一个点的特定长度或形状的邻域称作窗口。在一维情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的滑动窗口。中值滤波很容易推广到二维，此时可以利用二维形式的窗口。

对于平面图像采用的二维中值滤波可以由下式表示：

（式4-3）

式中：A为窗口，{fij}为二维数据序列,即数字图像各点的灰度值。

对于本系统，由于采集到的是24位真彩色图像，每个像素点分别有R、G、B三个灰度分量，故要在窗口内分别找到这三个分量的中值，分别用这三个中值去代替窗口中心像素点的R、G、B三个灰度分量的值。

直接滑动滤波就可以吧

n = length(x);

num=5;

for i=1:n-num

t[i] = sum(x(i:i+5))/50;

g[i] = sum(y(i:i+5))/50;

end

plot(t,g)

5点滑动滤波

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