? 數(shù)據(jù)濾波算法在電能質(zhì)量在線監(jiān)測裝置中的具體實(shí)現(xiàn),需圍繞 “ 數(shù)據(jù)采集→預(yù)處理→算法執(zhí)行→參數(shù)適配→效果驗(yàn)證→結(jié)果輸出 ” 的全流程展開,核心是結(jié)合裝置硬件特性(采樣率、ADC 精度)和干擾類型
發(fā)表于 10-10 16:45
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前面發(fā)過中值、均值、高斯濾波的文章,這些只考慮了位置,并沒有考慮相似度。那么雙邊濾波來了,既考慮了位置,有考慮了相似度,對邊緣的保持比前幾個好很多,當(dāng)然實(shí)現(xiàn)上也是復(fù)雜很多。本文將從原理
發(fā)表于 07-10 11:28
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的,這將使不同空間位置的光所經(jīng)歷的光程長度不同,即介質(zhì)對入射光束的作用等價于光學(xué)透鏡,從而導(dǎo)致光束的自行聚焦效果。
特別地,當(dāng)入射光束強(qiáng)度沿垂直光軸的界面內(nèi)呈高斯形時,且強(qiáng)度足夠產(chǎn)生非線性效應(yīng)的情況下
發(fā)表于 06-17 08:52
的,這將使不同空間位置的光所經(jīng)歷的光程長度不同,即介質(zhì)對入射光束的作用等價于光學(xué)透鏡,從而導(dǎo)致光束的自行聚焦效果。
特別地,當(dāng)入射光束強(qiáng)度沿垂直光軸的界面內(nèi)呈高斯形時,且強(qiáng)度足夠產(chǎn)生非線性效應(yīng)的情況下
發(fā)表于 05-16 08:47
基于高斯的場景表示在新視角下會出現(xiàn)幾何失真,這大大降低了基于高斯的跟蹤方法的準(zhǔn)確性。這些幾何不一致主要源于高斯基元的深度建模以及在深度融合過程中表面之間的相互干擾。為了解決這些問題,我們提出了一種
發(fā)表于 05-15 10:36
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濾波器的種類和特性,低通濾波器的經(jīng)典法設(shè)計,巴特沃斯型低通濾波器的設(shè)計,切比雪夫型低通濾波器的設(shè)計,貝塞爾型低通濾波器的設(shè)計,
發(fā)表于 04-17 15:24
光柵組件在OptiSystem中作為濾波器的應(yīng)用。本案例有兩種項(xiàng)目布局。在第一種布局中,使用了白色光源。在第二種布局下,使用了高斯脈沖。
2. 白光光源下的FBG濾波器
下圖所示為光路圖。
初始
發(fā)表于 04-10 08:45
~
01、數(shù)字信號處理的FPGA實(shí)現(xiàn)
旨在講解前端數(shù)字信號處理算法的高效實(shí)現(xiàn)。首先概述了當(dāng)前的FPGA技術(shù)、器件以及用于設(shè)計最先進(jìn)DSP系統(tǒng)的工具。闡述了計算機(jī)算法的概念、理論、FI
發(fā)表于 04-07 16:41
本書主要介紹了濾波器的種類和特性,低通濾波器的經(jīng)典設(shè)計,巴特沃思型低通濾波器的設(shè)計,切比雪夫型低通濾波器的設(shè)計,白塞爾型低通濾波器的設(shè)計,
發(fā)表于 03-06 15:04
的精確物理光學(xué)傳播技術(shù)可以對焦點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行詳細(xì)分析,尤其是對于不同類型的高斯模式和熱透鏡等復(fù)雜聚焦元件。
Ince高斯光束聚焦
此用例演示了熱透鏡對 Ince-Gaussian模式的聚焦,該透鏡由
發(fā)表于 02-17 09:55
本文詳細(xì)介紹了多種圖像處理技術(shù),包括RG/GB單通道提取、亮度和對比度調(diào)整、圖像反轉(zhuǎn)、均值濾波、高斯濾波、圖像銳化、中值濾波、閾值分割、邊緣檢測(Sobel算子)、圖像膨脹與腐蝕、開運(yùn)
發(fā)表于 02-14 13:46
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大家對
高斯計都不陌生,
高斯計是檢測磁體磁感應(yīng)強(qiáng)度的專用儀器,是磁性測量領(lǐng)域中用途最為廣泛的測量儀器之一。目前市面上
高斯計普遍配備的是單向的霍爾探頭,即只能測量一個方向的磁場強(qiáng)度。今天小編給大家?guī)?/div>
發(fā)表于 02-06 14:28
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電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《WEBENCH有源濾波器設(shè)計與實(shí)現(xiàn).pdf》資料免費(fèi)下載
發(fā)表于 01-21 14:54
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簡單,單采用FPGA來實(shí)現(xiàn)直方圖的統(tǒng)計就稍顯麻煩。若使用Xilinx和Altera的FPGA芯片,可以使用HLS來進(jìn)行圖像的加速處理。但這暫時不是我的重點(diǎn)。 用C語言實(shí)現(xiàn)直方圖統(tǒng)計:u
發(fā)表于 12-24 10:24
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1.概念 高斯分布 圖像濾波之高斯濾波介紹 圖像處理算法|高斯濾波
發(fā)表于 12-07 09:12
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