Filtro De Movimento Médio Gaussiano

A filtragem de imagens pode ser agrupada em dois dependendo dos efeitos: filtros de baixa passagem (Suavização) A filtragem de passagem baixa (também conhecido como suavização) é empregada para remover o alto ruído de freqüência espacial de uma imagem digital. Os filtros passa-baixa geralmente empregam o operador da janela móvel que afeta um pixel da imagem ao mesmo tempo, alterando seu valor por alguma função de uma região local (janela) de pixels. O operador move-se sobre a imagem para afetar todos os pixels da imagem. Filtros de passagem alta (Detecção de Borda, Afiação) Um filtro de passagem alta pode ser usado para tornar a imagem mais nítida. Esses filtros enfatizam detalhes finos na imagem - o oposto do filtro passa-baixa. A filtragem passa-alto funciona da mesma maneira que a filtragem de passagem baixa, apenas usa um kernel de convolução diferente. Ao filtrar uma imagem, cada pixel é afetado por seus vizinhos, e o efeito líquido da filtragem é mover informações em torno da imagem. Neste capítulo, use esta imagem: bogotobogo site search: bogotobogo site search: A filtragem média é fácil de implementar. É usado como um método de suavização de imagens, reduzindo a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo, resultando em redução de ruído nas imagens. A idéia de filtragem média é simplesmente substituir cada valor de pixel em uma imagem com o valor médio (médio) de seus vizinhos, inclusive em si. Isso tem o efeito de eliminar valores de pixels que não são representativos de seus arredores. A filtragem média geralmente é pensada como um filtro de convolução. Como outras circunvoluções, ela é baseada em um núcleo, que representa a forma e o tamanho da vizinhança a ser amostrada ao calcular a média. Muitas vezes, é usado um kernel de 3 vezes 3 quadrados, como mostrado abaixo: O mf é o filtro médio: O filtro2 () é definido como: Y filter2 (h, X) filtra os dados em X com o filtro FIR bidimensional no Matriz h. Ele calcula o resultado, Y, usando a correlação bidimensional e retorna a parte central da correlação que é do mesmo tamanho que X. Ele retorna a parte de Y especificada pelo parâmetro de forma. Shape é uma string com um desses valores: full. Retorna a correlação bidimensional completa. Neste caso, Y é maior do que X. mesmo. (Padrão) Retorna a parte central da correlação. Neste caso, Y é do mesmo tamanho que X. válido. Retorna apenas as partes da correlação que são computadas sem bordas remendadas. Nesse caso, Y é menor do que X. Agora queremos aplicar o kernel definido na seção anterior usando filter2 (): podemos ver a imagem filtrada (direita) foi borrada um pouco em comparação com a entrada original (esquerda) . Conforme mencionado anteriormente, o filtro de passagem baixa pode ser usado como denoising. Vamos testá-lo. Primeiro, para tornar a entrada um pouco suja, pulverizamos um pouco de pimenta e sal na imagem e, em seguida, aplique o filtro médio: Ele tem algum efeito sobre o barulho de sal e pimenta, mas não muito. Isso apenas os deixou desfocados. Que tal tentar o filtro mediano interno Matlabs bogotobogo pesquisa do site: pesquisa do site bogotobogo: Median filter - medfilt2 () Aqui está o script: Muito melhor. Ao contrário do filtro anterior que está apenas usando o valor médio, desta vez usamos a mediana. A filtragem mediana é uma operação não-linear usada frequentemente no processamento de imagens para reduzir o ruído salino e pimenta. Observe também que o medfilt2 () é um filtro 2-D, portanto, ele só funciona para a imagem em escala de cinza. Para remover o ruído para a imagem RGB, vá até o final deste capítulo: Removendo o ruído na imagem RGB. O Matlab fornece um método para criar um filtro 2-D predefinido. Seu fspecial (): h fspecial (type) cria um filtro bidimensional h do tipo especificado. Ele retorna h como um kernel de correlação, que é a forma apropriada para usar com imfilter (). O tipo é uma string com um desses valores: Matlab Imagem e Processamento de Vídeo OpenCV 3 - processamento de vídeo de imagem Processamento de imagem e vídeo OpenCV 3 com PythonSimulation de Sistemas de Comunicação Digital Usando Matlab eBook 8211 Segunda Edição Carregando. (Secure Payment gateway por paypal, download imediato após o pagamento bem-sucedido) Exclusivo quando comprado neste site. Compre 2 formatos no mesmo preço de varejo: PDF (para visualização em PC) e EPUB (Ótimo para visualizar em Apple iPadiBooks, Android, Nook, Sony Reader, Kobo e a maioria dos aplicativos de leitura eletrônica, incluindo Stanza, Aldiko, Adobe Digital Editions, outros ) Ao mesmo preço de varejo. 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Tópicos essenciais na comunicação digital são introduzidos para promover a compreensão das metodologias de simulação. Esta segunda edição inclui novos tópicos 8211 modelos de caminho de propagação como o som normal 8211, os modelos Hata-Okumura, o tratamento aprofundado da equação de Shannon-Hartley e o cálculo da capacidade do canal. Alguns dos principais tópicos incluem: teorema de amostragem, decodificação de decisão suave de amplo amplificador , Códigos de Hamming, códigos de Reed Salomon, códigos convolucionais, descodificação de Viterbi, interferência de inter-símbolos, codificação correlativa, filtro de coseno aumentado, filtro de coseno aumentado da Raiz quadrada, fenômeno de Gibbs, filtro médio móvel, probabilidade e processo aleatório, Qui-quadrado, Gaussiano, Uniforme , Riqueiro, distribuições de Rayleigh, demonstração do teorema do limite central, modelos de propagação, modelos de desvanecimento, técnicas de modulação digital, OFDM, espectro espalhado. Nota: Se você está residindo na Índia e não tem um cartão de crédito para comprar este livro, escreva-nos para as vagas de apoio. Nós vamos ajudá-lo. Índice de Conteúdo: Capítulo 1: Essenciais de Comunicação Digital 1.1 Introdução à Comunicação Digital 1.2 Teorema de Amostragem Amostragem da Base de Base 1.3 Teorema de Amostragem Passo de Banda ou Intermédio ou Sessão Amostragem 1.4 Sobreversão, conversão DAC ADC, modelagem de pulso e filtro combinado 1.5 Capacidade de Canal 1.6 Desempenho de Códigos de Canal 1.7 Distâncias: Hamming vs. Euclidean 1.8 Decodificação de decisão rígida e suave 1.9 Decodificação de máxima verossimilhança Capítulo 2: Codificação de canal 2.1 Códigos de Hamming 8211 Como funciona 2.2 Construção de códigos de Hamming usando matrizes 2.3 Introdução aos códigos Solomon Reed 2.4 Design de intercalador de blocos para códigos RS 2.5 Codificação convolucional e capítulo de decodificação Viterbi 3: Inter Interferência de Símbolos e Filtração 3.1 Introdução ao ISI controlado (Inter Symbol Interference) 3.2 Codificação correta Sinalização Duobinária 3.3 Sinalização Duobinária Modificada 3.4 Filme de Coseno Elevado 3.5 Filtro de Cenóide Raiz Quadrada (implementação do filtro Matchedsplit) 3.6 Fenômeno de Gibbs Uma demonstração 3.7 Média Mover ( MA) Filtro Capítulo 4: Probabilidade e Processo Aleatório 4.1 Introdução aos conceitos em probabilidade 4.2 Teorema de Bayes 4.3 Distribuições e Funções de Densidade 4.4 Variável Aleatória Gaussiana e Distribuição Gaussiana 4.5 Variáveis ​​Aleatórias Variáveis ​​Aleatórias e Distribuição Uniforme 4.6 Variação aleatória do Qui-Quadrado e Distribuição Chi-Quadrado 4.7 Não Ral Chi-quadrado Distribuição 4.8 Teorema do limite central 4.9 Geração de ruído colorido em Matlab Capítulo 5: Modelos de canal e desvanecimento 5.1 Introdução aos modelos de canais 5.2 Modelo de propagação do espaço livre Friis 5.3 Período de log de distância Perda ou registro Modelo de sombra normal 5.4 Modelos de Hata Okumura 5.5 Introdução ao Fading Modelos 5.6 Rayleigh Fading e Rayleigh Distribuição 5.7 Simulação de Rayleigh Fading Youngs modelo 5.8 Simulação de Rayleigh Fading Modelo 8211 (Clarkes Modelo 8211 Soma de Sinusoides) 5.9 Distribuição de Radeiro e Médico Capítulo 6: Modulações Digitais 6.1 Modulação e Demodulação de BPSK 6.2 BER vs. EbN0 Para a modulação BPSK em relação ao AWGN 6.3 EbN0 vs. BER para BPSK sobre o canal Rayleigh 6.4 EbN0 Vs BER para BPSK sobre Railing Fading Channel 6.5 Modulação QPSK e Demodulação 6.6 BER vs. EbN0 para modulação QPSK em AWGN 6.7 BER vs. EbN0 para Modulação 8-PSK Sobre AWGN 6.8 Simulação de modulações M-PSK sobre AWGN 6.9 Taxa de erro de simulação versus simulação da curva de desempenho SNR para 16-QAM 6.10 Símbolo Taxa de erro Vs Simulação da curva de desempenho SNR para 64-QAM 6.11 Comparação de desempenho de técnicas de modulação digital 6.12 Derivação intuitiva de Desempenho de um receptor BPSK ótimo no canal AWGN Capítulo 7: Multiplexação de divisão de freqüência ortogonal (OFDM) 7.1 Introdução ao OFDM 7.2 Função de FFTIFFT em OFDM 7.3 Função do prefixo cíclico no OFDM 7.4 Simulação do sistema OFDM em Matlab BER Vs EbN0 para OFDM no canal AWGN Capítulo 8: Técnicas de espectro de espectro 8.1 Introdução à comunicação do espectro espalhado 8.2 Códigos utilizados no CDMA 8.3 Seqüências de comprimento máximo (seqüências m ) 8.4 Parâmetros preferidos geração de sequências m para códigos de ouro 8.5 Geração de códigos de ouro e sua correlação cruzada Apêndice A1: Derivação da equação de Shannon-Hartley para o canal CCMC AWGN - Método 1 A2. Capacidade de entrada contínua Saída contínua AWGN sem memória - Método 2 A3: Capacidade de Constellação Conduzida do Esquema de M-ary para o canal AWGN A4: Códigos naturais e binários A5: Construindo uma constelação retangular para 16QAM A6: Referência de função Q e função de erro (gateway de pagamento seguro Por paypal, download imediato após o pagamento bem-sucedido) Também disponível em suas lojas online preferidas: (Clique nos ícones para comprar diretamente) Sir, I8217m um estudante de pesquisa. Por favor, ajude-me, fornecendo o código matlab pelo menos pelo seguinte. 1.loss orçamento para 40Gbps IMDD OFDM LR-PON 2.16 e 8 constelações QAM antes e depois de empregar SSII cancelamento de potência óptica recebida de -4dbm 3.programa para potência de saída e poder de reflexão de uma fibra de modo único de 60KM Este livro está me ajudando Muito na cadeira de Comunicação Digital no Master8217s em Engenharia Elétrica. O apoio foi rápido para resolver minhas dúvidas. Recomendado. Obrigado Mateus pela sua avaliação. Adam Mohamed Ali Sir, I8217m um estudante de pesquisa. Por favor me ajude, fornecendo a função matlab que gera código de ouro fixo, obrigado Barra lateral primária