点云滤波与匹配进阶
voxel_grid.setLeafSize(0.1f, 0.1f, 0.1f); // 设置体素格大小 voxel_grid.filter(*cloud_downsampled); // 创建一个滤波器对象，用于提取地面平面 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>...
【Verilog】7.2.1 Verilog 并行 FIR 滤波器设计
FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种有限长单位冲激响应滤波器，又称为非递归型滤波器。 FIR 滤波器具有严格的线性相频特性，同时其单位响应是有限长的，因而是稳定的系统，在数字通信、图像处理等领域都有着广泛的应用。 FIR 滤波器原理 FIR 滤波器是有限长单位冲击响应滤波器。直接型结构如下： FIR 滤波器本质上就是输入信号与单位冲击响应函数的卷积，表达式如下： FI...
【Verilog 教程】7.3 Verilog 串行 FIR 滤波器设计
串行 FIR 滤波器设计 设计说明 设计参数不变，与并行 FIR 滤波器参数一致。即，输入频率为 7.5 MHz 和 250 KHz 的正弦波混合信号，经过 FIR 滤波器后，高频信号 7.5MHz 被滤除，只保留 250KMHz 的信号。 输入频率： 7.5MHz 和 250KHz采样频率： 50MHz阻带： 1MHz-6MHz阶数： 15 （N=15） 串行设计，就是在 16 个时钟周期内...
基于FPGA的图像高斯滤波实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
,"%d\n",o_Ifilter); else $fwrite(fout1,"%d\n",0);end endmodule0X_016m 4.算法理论概述 基于FPGA的图像高斯滤波实现是一种利用FPGA硬件平台对图像进行高斯滤波处理的方法。下面将详细介绍这种方法的原理和数学公式。 一、原理 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过...
从代码入手理解卡尔曼滤波器的原理之预测步骤（二）
// 预测步骤 void predict() { // 对于 1D，没有控制输入，因此预测就是使用上一个状态的值。 // 但不确定度会增加预测噪声 P += Q; } 在卡尔曼滤波器中，预测步骤是估算系统在下一个时间点的状态，同时更新状态估算的不确定性（方差）。让我们结合上述的室温测量例子来理解这个 predict() 函数。 首先，根据函数的内容，我们可以看到两个主要的操作： 状态的预测: 在这个...
从代码入手理解卡尔曼滤波器的原理之引入状态转换模型（四）
使用一个简单的线性模型来描述这种变化，其中每次预测时，我们认为温度会上升（或下降）一个固定的值，这个值我们称之为u。u可以是一个正值（表示温度上升）或一个负值（表示温度下降）。 下面是一个完善的卡尔曼滤波器类，其中添加了状态转移模型： class KalmanFilter1D { private: double x; // 估算值 double P; // 估算值的不确定度 ...
一阶低通滤波器滞后补偿算法
一阶低通滤波器的推导过程和双线性变换算法请查看下面文章链接： PLC算法系列之数字低通滤波器（离散化方法：双线性变换）_双线性离散化_RXXW_Dor的博客-CSDN博客PLC信号处理系列之一阶低通(RC)滤波器算法_RXXW_Dor的博客-CSDN博客_rc滤波电路的优缺点1、先看看RC滤波的优缺点 优点：采用数字滤波算法来实现动态的RC滤波，则能很好的克服模拟滤波器的缺点；1、在模拟常数要求较大的...
opencv滤波技术
文章目录 前言一、均值滤波二、中值滤波三、高斯滤波四、双边滤波五、自适应滤波六、滤波器大小总结 前言 在OpenCV中，有多种滤波技术可以用于图像处理和图像增强。下面我将介绍五种常见的滤波技术，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波和自适应滤波，并提供相应的函数和使用方法。 一、均值滤波 均值滤波（Mean Filtering）： 均值滤波是最简单的一种滤波方法，它使用邻域内像素的平均值来替代中...
Matlab图像处理- 高斯低通滤波器
高斯低通滤波器 高斯低通滤波器是一种更平滑的一种滤波器，高斯低通滤波器完全没有振铃现象，且边缘平滑。 示例代码 利用输入图像，构建一个截止频率为30的高斯低通滤波器的透视图如下图所示。 M = 2*size(I,1); %滤波器的行数N = 2*size(I,2); %滤波器的列数U = -M/2:(M/2-1);v = -N/2:(N/2-1);[U,V] = meshgrid(u,v);...
Matlab图像处理-高斯低通滤波器
高通滤波 图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。高通滤波就是为了高消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，消除低频噪声成分削弱，再经傅里叶逆变换得到边缘锐化的图像。 示例代码 M = 2*size(I,1); %滤波器的行数N = 2*size(I,2); %滤波器的列数u = -M/2:(M/2-1);v = -N/2:(N/2-1);[U,...