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C# 低通、高通、带通、离散型傅里叶变换
C# 低通、高通、带通、离散型傅里叶变换
信号处理
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C# 低通、高通、带通、离散型傅里叶变换
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快速傅里叶变换C#实现
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C#实现傅里叶变换 FourierTransformation.cs
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C#实现傅里叶变换,包含离散和快速变换,参考源码FourierTransformation.cs 可直接调用其中的方法使用。例如下面的离散变换 FourierTransformation.FTModel ft = FourierTransformation.DFT.dft(Data);
快速傅里叶变换(FFT)C#实现
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本代码实现了两种FFT算法,并做了简单的显示。
基于OpenCv的傅里叶变换和低通滤波
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基于OpenCv的傅里叶变换及低通滤波,实现频域滤波。
离散傅里叶变换和快速傅里叶变换
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离散傅里叶变换和快速傅里叶变换,希望对大家有帮助
C# FIR滤波器——含低通、高通、带通与带阻.zip
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FIRFilter(C# FIR滤波器——含低通、高通、带通与带阻).rar
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最近需要用到Fir滤波器,在网上也看了不少资料,发现一个稍微能用的(https://blog.csdn.net/BIGFatming/article/details/92386914),主要代码也是直接copy的,但是在使用过程中发现,三角窗的实现好像不对,而且只实现了低通的,根据该文章内容,我自己重写了一个,包括三角窗函数的实现,添加了高通、带通、带阻的实现。环境Visual Studio201
C#的滤波算法,用于实现数据滤波
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中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ,其中,
设计数字高通、带通和带阻滤波器
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花了20分下载的,太黑了,分享给大家,鄙视那些。。。呵呵。。
离散傅立叶变换低通/高通滤波器。:这是一维数据的离散傅立叶变换低/高通滤波器的简单实现。-matlab开发
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% 函数 [g] = FFTPF1D (X,binsize, f, P) % 离散傅立叶变换低/高通滤波器。 %这是给定一维数据的这种滤波器的简单实现。 % X:你数据的数组,每个数据点都是一个信号箱% binsize:数据数据中的 bin 大小% f:波长的截止, % P: 1, or 0, true or false : true, low pass, 消除更高% 比 f 频率信号,假,高通,
使用麦克莱伦变换的二维滤波器设计:此功能可用于设计二维低通、高通、带通、带阻滤波器。-matlab开发
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[Filter_1D,Filter_2D]=Filter_Design_2D_McClellan(类型,边,Ap,Aa,transformation_vector) 此函数可用于设计低通、高通、带通或带阻满足规定规格的二维滤波器。 _ 类型可以是“低通”、“高通”、“带通”或“带阻” _edges 是归一化频率 (rad/s) 的向量,包括通带和阻带边缘。 (频率必须按递增顺序排列) _ Ap:
离散傅里叶变换及逆变换
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VS2010下实现的离散傅里叶变换和离散傅里叶逆变化代码。
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理解离散傅立叶变换详细分析
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关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶变换,虽然是英文文档,我还是硬着头皮看完
用matlab实现图形傅里叶变换及高通滤波
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用matlab实现快速傅里叶变换及其逆变换,另外对图像的频域进行高通滤波
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C#实现巴特沃斯高低通滤波器(含调用方法)IIRFilter.cs
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C#实现巴特沃斯高低通滤波器(含调用方法)IIRFilter.cs data = (int)IIRFilterHandle.IIRFilter(a, a_Buffer, data, b, b_Buffer);
FIR滤波器的C#实现.zip
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利用Matlab设计滤波器,32阶的FIR带通滤波,在Matlab中获取相关参数,并且在C#环境中实现FIR滤波。
c#编写的数字滤波器,滤除50hz工频和基线漂移
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c#实现的FIR数字滤波器,滤除50hz工频干扰;中值滤波实现滤除基线漂移
C#中的FFT算法
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