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이 사용될 수있는 몇몇 필터는, 필터의 실제 선택을 달성하기 위해 노력하고 것에 의존 할 것이다. 당신이 버터, Chebyschev 및 타원형 필터를 언급 한 이후, 당신은 일반적으로 IIR 필터를 찾고 다시 있으리라 믿고있어. 위키 백과는 다른 필터와 그들이 수행에 최대 읽기 시작하기에 좋은 장소입니다. 예를 들어, 버터 워스 (Butterworth)는 통과 대역에서 최대로 평탄하고 반응 정지 대역 롤오프. Chebyschev합니다. 당신은 통과 대역 (유형 2) 또는 스톱 밴드 (유형 1) 및 다른 큰, 불규칙한 물결 그리고 마지막으로, 타원형 필터에서, 두 대역에서 잔물결이 s의 하나의 부드러운 응답이 있습니다. 다음 그림은 위키 피 디아에서 가져온 것입니다. 세 가지 경우에 그래서, 당신은 뭔가 다른 뭔가를 거래해야합니다. 버터 워스, 당신은 어떤 파문을 얻을 수 없지만, 주파수 응답은 느린 롤오프. 위의 그림에서, 반 전원에 도착하기 약 0.55 0.4에서 걸립니다. Chebyschev에서는 오프 가파른 롤을 얻을 수 있지만 밴드 중 하나에 불규칙하고 큰 파문을 허용해야하고, 타원형, 당신은 거의 인스턴트 차단 얻을 수 있지만, 두 대역에서 잔물결이 있습니다. 필터의 선택은 응용 프로그램에 전적으로 의존한다. 당신은 당신이 당신에게 통과 대역 (버터 워스 (Butterworth) / Cheby2)의 부드러운 응답을 준다 뭔가를해야 다음에 어떤 손실이 거의없는 깨끗한 신호를 얻기 위해 노력하고 있습니다. 당신이 정지 대역에서 주파수를 죽이려하고, 당신이 t 통과 대역의 응답에 약간의 손실이 그런 다음 정지 밴드 (Cheby1) 부드러운이야 뭔가를해야합니다 마음 원이다. 당신은 매우 날카로운 컷 - 오프 코너, 그래서, 당신은 타원형 필터를 사용해야하는 경우 통과 대역을 넘어 약간 분석에 해로운 즉 무엇을해야합니까. IIR 필터에 대해 기억해야 할 것은 그들이 가지고 극을했습니다 것입니다. 만약 필터가 불안정하게 만들 것이다 IIR 필터의 차수를 증가 필터 지연되는 유일한 분파와 필터의 차수를 증가시킬 수 FIR 필터와는 달리. 불안정, 나는 당신이 단위 원 외부에있는 기둥을해야합니다 의미한다. 이 때문에 왜, 당신은 IIR 필터에 위키 기사를 읽을 수 있습니다 참조하십시오. 안정성에 특히 일부입니다. 더 내 지점을 설명하기 위해 다음과 같은 대역 통과 필터를 고려한다. 이제 zplane 사용 제로 극도를 보면의 (b를 a). 이 접근법은 불안정하게 단위 원 밖에있는 여러 자극 (X)이 있음을 볼 것이다. 이 주파수 응답은 모든 엉망이 사실로부터 명백하다. 당신의 정확한 설계 요건보다 안정된 필터를 얻기 위하여 다음의 (A, B) 얻을 freqz 사용하면 B-A 대신 Z-P-K 방법을 사용하여 2 차 필터를 사용해야 할 것이다. MATLAB한다. 이 필터의 특성을 보면 지금, 당신은 모든 극 (따라서 안정적) 단위 원 내부 거짓말 것을 볼 것이다 및 방법은 버터와 ellip 비슷 설계 요구 사항과 일치하는 방법은 다음과 같습니다 같은 필터 위와이야 . 동등한 buttord 및 ellipord와. matlab에 설명서는 설계 필터에 대한 좋은 사례가있다. 이러한 예에 구축 할 수 있으며 광산은 당신이 원하는에 따라 필터를 설계 할 수 있습니다. 데이터에 필터를 사용하려면 필터 (B, A, 데이터) 또는 필터 (HD, 데이터)이 결국 무엇을 사용 필터에 따라 작업을 수행 할 수 있습니다. 당신이 제로 위상 왜곡을 원하는 경우, filtfilt를 사용합니다. 그러나, 이 dfilt 개체를 허용하지 않습니다. 의 HD와 제로 위상 필터에 따라서. 이 DarenW의 코멘트에 대한 응답 인 매스 웍스 파일 교환 사이트에서 사용할 수있는 filtfilthd 파일을 사용합니다. 스무딩 및 필터링은 두 개의 서로 다른 작업, 그리고 그들이 어떤 안부 (이동 평균은 로우 패스 필터입니다) 유사 다시 있지만, 당신은 단순히 당신이 t 원의 관심사가 될 것을 확신 할 수 그것을 제외하고 다른 하나를 대신 T 수 특정 응용 프로그램. 예를 들어, 0-25kHz에서 선형 처프 신호에 구현 다렌의 제안, 가우시안 필터 물론 함께 부드럽게 한 후, 100kHz의에서이 주파수 스펙트럼을 샘플링, 가까이는 10Hz로 드리프트는 거의 전무하다. 그러나, 동작이 완전히 원래의 신호의 주파수 성분의 특성을 변화했다. 이러한 차이들은 완전히 (적색 라인 참조) 스무딩 오퍼레이션의 롤 오프를 무시하고 제로 평탄하다고 가정하므로 대해 온다. 그게 사실이라면, 다음 빼기 근무했습니다 것입니다. 그러나 슬프게도, 그 설계 필터에 대한 전체 필드가 존재하는 이유 인 경우, 하지 않습니다. 필터 만들기 - 예를 들어 B, N 필터의 순서 인 버터 (높은 N, WN를) 사용 - 이 무엇인지 모르는 경우, 단지 10 WN로 설정하면 0 사이 정규화 차단 주파수 1 (1) 신호의 샘플 속도의 절반에 대응. 샘플 속도는 FS, 당신은 10 Hz의 차단 주파수를 원하는 경우에, 당신은 WN를 설정해야합니다 (10 / (FS / 2)). 그런 다음 X는 신호 인 Y 필터 (B, A, X)를 사용하여 필터를 적용 할 수 있습니다. 또한 filtfilt 기능으로 볼 수 있습니다. 빠른 2D 피크 찾기 간단하고 빠른 2D 피크 찾기. 목표는 시끄러운 데이터에서 피크를 찾을 수있을만큼 아직 좋은보다 정교한 기술보다 더 빠른 것이 었습니다. 이 코드는 강력한 로컬 최대 값 찾기 (1 픽셀 해상도) 또는 가중 무게 중심 (서브 픽셀 해상도)에 의해를 사용하여 잡음 2D 이미지와 찾을 피크를 분석한다. 이 코드는 가능한 한 빨리 할 수 있도록 설계, 그래서 나는 그것을 아주 기본적인 유지된다. 그것은 가장 UINT8 이미지를 UINT16 사용할 때 작동하고, 피크가 상대적으로 부족한 것으로 가정합니다. 코드 Matlab의 S 영상 처리 도구를 필요로하고 더 빠른 처리 시간을 위해 parfor 내부에 사용될 수있다. 나는 최근에 MATLAB에서 처리 크기를 줄이기 위해 이미지를 블록 평균을 수행했고, 이미지 처리 도구 상자 (최신 버전) 유용한 기능이라고 blkproc 또는 blockproc에 대해 배웠습니다. 블록 평균은 블록의 단일 픽셀 이미지를 평균이되는 이미지의 비 중첩 블록을 평균하는 과정이다. 표준 이미지 크기 조정 기능은 이미지 크기를 조정하기 위해 필터를 사용하여 블록이 비 중첩 될 수 없습니다. MATLAB 또는 S blkproc blockproc 함수 간편하게 이미지 블록들에 적용 할 수있는 기능을 지정하는 것을 결정하여이를 용이하게한다. 만약 이미지 IMG가와 M의 X의 N 블록 평균을 수행 할 경우 (즉, 결과 영상의 화소는 원래의 M의 X의 N 블록의 평균 임), 사용할 수 MATLAB의 최신 버전의 blockproc는 바람직 이 방법을 사용됩니다 mean2는 2 차원 배열을하고 모든 값의 평균을 반환하는 이미지 처리 도구 상자 기능입니다. blkproc 사용 및 blockproc 사용 사이의 차이는 blockproc에 있다는 것입니다. 이 mean2 대신 예상 함수 배열 대신 블록 구조체 구조 걸린다. 따라서, 우리는 mean2 기능을 배치하여 적절한 인터페이스를 제공하는 새로운 인라인 함수의 재미를 정의 할 필요가있다. 무엇 blkproc / blockproc는 않습니다는 m × n 개의 블록으로 이미지를 분할하고 mean2 각을 공급 한 후 그 결과를 받아 새 이미지의 단일 픽셀로 넣습니다. 사용자는 m × n 개의 어레이를 가지고 상기 M X N 블록의 원본 이미지에서 발생하는 순서로 배열 M을 반환 다른 기능 mean2 대체 할 수있다. 아래의 그림은 어떻게되는지 보여줍니다 원본 이미지는 20 × 20 픽셀입니다. M 사 및 N 사를 설정하고 (어떤이 M 1을 출력) mean2를 사용하여 최종 이미지는 5 × 5 픽셀입니다. 이미지에 M X N 블록의 정수로 분할 할 수없는 경우 제로로 blkproc 함수 패드 화상 아웃 등의 경계 효과를 얻을 것이다. 최신 버전의 blockproc은 당신이 부분 블록을 처리하는 방법을 지정하거나 매개 변수와 함께, 또는 제로와 패드를로를 처리 할 수 있습니다. 자세한 내용은 MATLAB 설명서를 참조하십시오. matlab에 문서 블록의 처리의 실제 순서 (블록이 처리하는 즉 실제 순서)을 표시하지 않습니다. blkproc 또는 blockproc 구현 병렬 또는 다중 스레드 경우, 전혀 보장하기 위해이되지 않습니다. I는 blkproc 기능은 단일 코어 시스템에서 단일 스레드이므로, 처리 순서가 간단해야한다고 믿는다. 확인하려면, 나는 그것으로 pased 각각의 이미지 블록의 값을 출력 제외하고 아무것도하지 않고 다음과 같은 테스트 함수를 사용했다. 나는 blkproc으로이 기능을 사용합니다. I는 1 × 1의 블록 크기를 사용하므로 하나의 값만 함수가 실행될 때마다 출력한다. 그때 나는 쉽게 해석 할 수있는 값의 행렬을 구성 : 마지막으로, 나는이 1 × 1 블록 procesed되는 순서는 출력하게 1 × 1의 블록 크기를 사용하여 내 테스트 기능 testblkproc와 blkproc 실행 :에 따르면 이 테스트는 blkproc 먼저 다음 행에 이동하기 전에 전체 행을 처리합니다. I이 단일 코어 컴퓨터에서 실행 blkproc 기능에만 적용 할 수 있음을 다시 반복한다. fatin. 2010/09/25 14시 5분 나는 다음 이미지로 각 부분 작업, 16 부분에 이미지를 분할하고 싶습니다. 나는 16 이미지 대신 하나의 이미지를 얻을 것이다, 의미한다. 어떻게 내가 이미지로 각 지역을 절약 할 수있는 방법 (16) 영역에 이미지를 분할 할 수 있습니다. 나는 matlab에 피터 유를 사용하고 있습니다. 2010년 9월 27일은 01:36 I 피난처 t이 시도하지만 이미지 파일로에서 블록을 절약 할 수 있도록 아마 사용자 정의 차단 기능 (기능 재미)를 작성합니다. 블록 기능 그냥 정상적인 기능이기 때문에 그것은 작동합니다. 라프 Suyyagh. 블록 처리 수직, 수평 또는 임의의 피터 유의 순서입니다 무엇 2011년 5월 1일 4시 56분. 2011년 5월 1일 14시 33분 순서는 MATLAB의 문서에 나와 있지 않습니다. 당신은 어떻게 볼 수있는 테스트 기능을 코딩해야합니다. 나는 그것이 blockproc 구현 등, 당신이 얼마나 많은 코어 MATLAB의 버전에 다중 스레드 난 당신이 사용하고 단일 스레드 blkproc으로 테스트 할 수 있습니다 하나의 기능으로 페이지를 업데이트 여부에 따라 기대. soumya. 2011년 11월 12일 1시 56분 선생님, 내가 256 * 256 이미지를 가지고 내가 블록으로 각각은 8 × 8을 나눌 pixels. So 나는 수동으로 blkproc. Can와 completlly 가능 I 각 블록을 처리 할 총 1024 blocks. Now를 얻을 것이다 u는 내가 많은 사이트를 방문, 도와하지만 그들 중 누구도 키란 응답하지 않습니다. 2012년 2월 28일 3시 1분 내가 imread (블록 크기 (8 × 8) NOB (R / BS) (C / 학사) 8 × 8 블록에 이미지를 나누면 8 × 8 블록의 총 수 내가 1 0 KK : (R / BS)에 대한 J : 1 (c / BS) 블록 (KK의 J.) I ((BS (I-1) 1 : 기지국 (I-1), BS) (기지국 (j-1) 1 : 기지국 (j-1)의 기지국 )) 최종 주식회사의 주식 (R / 학사) 각 블록이 imshow (블록 (그림 액세스 끝. 1))이 유에게 그림 창 그림 imshow의 주먹 8 × 8 블록 (블록 (. 2))이 유에게 제 8 × 8 블록을 표시를 보여줍니다 (즉, 내 코딩 행에 따라 1 : 8 9시 16분에서 COL).. 등등 그림 창 및 Samta 2013년 1월 7일 7시 44분 피터 유 소개 난에 전문성을 갖춘 연구 개발 전문가에게 오전 이미지 처리, 원격 감지 및 컴퓨터 비전의 영역이. 내가 워털루 대학에서 시스템 설계 공학 BASC 및 MASC 학위를 받았다. 내 작업의 경험은 지구 에너지에서 영화 시각 효과에 의료 영상에 이르기까지 다양한 분야를 다루고 있습니다. 나는 3D에 손 대고 싶어 아트 워크, 나는 레크리에이션으로 사이클링을 즐길 나는 지속 가능한 기술에 관심이 있어요. 나에 대한 더 많은. 사용자의 호스트에서이 사이트에 대한 질문이 저에게 연락 주시기 바랍니다 경우 사용자의 웹 호스트 peteryu. ca 저작권 1,997에서 2,016 사이 피터 유
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