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zishiyinglcbo
- 如何设计和制造最佳的或最优的滤波器。 最佳滤波器是指能够根据某一最佳准则进行滤波的滤波器。 维纳滤波器 最小均方误差准则 （滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小） 最大输出信噪比准则最佳滤波器 最小二乘准则最佳滤波器 统计检测准则最佳滤波器 在一定条件下，这些最佳滤波器与维纳滤波器是等价的。
Kalman
- 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
Image
- 基于VC的位图图像处理程序，可实现以下功能： 1.图象参数统计：最大值，最小值，均值，直方图； 2.对比度增强：直方图均衡； 3.图象平滑：中值滤波； 4.图象锐化: Sobel算子； 5.图像旋转：将图像旋转任意角度并显示； 6.图象变换：将图象分块(8*8),作DCT变换,并作IDCT；
GPSorbit
- 程序主要包括：1．MyInit.m 数据初始化 输出参数： XTrueZ 目标真实轨迹 Z0 目标观测值 T 采样周期 Q 系统误差阵 DeltaR 距离误差 DeltaSita 方位角误差 DeltaBeta 俯仰角误差 totaltime 运动时间 montimes 蒙特卡罗仿真次数 2． EKF.m [Z1]= EKF Z1: 输出EKF滤波后结果 3. CMKF.m [Z2]= CMKF Z2: 输出CMKF滤波后结果
dip
- 一个简单的包括几个基本的图像处理的程序 可以实现： 检索灰度最大值，最小值，平均值，灰度线性变换，直方图统计，直方图均衡，平移，拉伸，旋转，FFT，DCT，随即噪声，椒盐噪声，均值滤波，中值滤波，SOBEL，LAPLACE 二值化-A simple include several basic image processing program can be: retrieve the gray maximum, minimum, average, linear gray level t
Fingerprint
- 由于指纹所具有的唯一性和不变性，以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行、最可靠的个人身份认证技术之一。 本论文对指纹图像基于小波变换的各种处理进行了分析、总结。图像处理包括基于小波变换的指纹图像滤波处理和基于小波的指纹图像增强处理。同时介绍指纹图像的预处理：目的是去除指纹图像中的噪音，将其转化为一幅清晰的点线图，便于提取正确的指纹特征。它分四步进行，即灰度滤波、二值化、二值去噪、细化。 本文针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状,设计了一种新
Digital-Image-Processing
- 有源码，适合学习C++的人 一、 读入一幅灰度图象，编写程序显示图象中任一象素点的灰度值。 二、 编程实现RGB彩色空间到HSV彩色空间的转换，并通过调整H、S、V的值实现图像亮度、色度和色饱和度的调节。 三、 1.灰度线性变换、分段线性变换 2.灰度直方图均衡、规格化 3.图象卷积：各种模板实现低通、高通滤波 4.图象中值滤波、最大值滤波、最小值滤波、模板选择滤波 5.伪彩色图象增强 四、 1.图象的加、减、乘、除和逻辑运算。 2.图象的镜像变换、图象的缩放
Image_Processing
- 图像处理方面基础框架结构。主要是对图像的灰度操作，均值，中值最大值最小值滤波。添加一些如高斯噪声等噪声，还有对图像进行去噪处理。显示图像的RGB分量，对图像进行灰度直方图均衡化和归一化。-Based image processing framework. The main image is a gray operation, mean, median maximum minimum filter. Add some noise such as Gaussian noise, as well as
The-image-processing
- 以对图像进行复制、粘贴、剪切、全选、取消选择和翻转。 过滤图像，包括锐化、浮雕、腐蚀、风化。对图像进行滤波处理：包括最小值滤波处理、最大值滤波处理和中值处理。 对彩色图像进行变换：包括彩色转灰度、彩色转黑白、平滑处理、霓红处理。软化图像，包括红色、绿色、橙色；硬化图像，包括红色、绿色、蓝色。 对图像进行卷积处理，包括水平增强、垂直增强和双向增强。 对图像进行边缘探测，例如右下边缘抽出，拉普拉斯（8邻域）。给图像进行对比度增强，进行FFT分析，以及对两幅图像进行合成。 可以选择
卡尔曼作业第四次
- 卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件。对于每个时刻的系统扰动和观测误差（即噪声），只要对它们的统计性质作某些适当的假定，通过对含有噪声的观测信号进行处理，就能在平均的意义上，求得误差为最小的真实信号的估计值。(The Calman filter does not require the assumption that both the signal and the noise are stationary processes. For every moment perturbatio
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- 中位值平均滤波法，缓存采集10组，去掉最大最小值，剩下8组取平均(u8 FltAnalogDC(u16 *psrcdata,u16 *pdstdata) //40uS)