MATLAB ist eine Programmierumgebung , die für eine umfassende Signal-und Bildanalyse und-verarbeitung verwendet werden kann. Ein gemeinsamer Betrieb bei der Verarbeitung von einzelnen oder mehrdimensionalen Signalen ist die Entfernung von hochfrequentem Rauschen . Ein Tiefpassfilter definitionsgemäß die Signal oberhalb einer bestimmten Frequenz Schwelle zu entfernen. Mit dem filter2 ()-Funktion in MATLAB ist eine Möglichkeit der Implementierung eines Low-Pass- Filter. Anleitung
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Importieren Sie Ihre Daten in MATLAB . Oft werden Rohsignalen in der Notwendigkeit Filterung im Binär-Format aufgezeichnet , die eine Low-Level- Datei-I /O-Funktion zu importieren , wie fread (). Allerdings enthält MATLAB eingebaute Bild Importeure für die meisten gängigen Dateiformate

Meine_Daten = fread ( file_handle , n_samples , data_type ); . Mein_Bild = imread ( ' my_image_file.tif ', ' TIFF ');
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Konvertieren von Daten in einer zweidimensionalen Matrix vor der Verarbeitung mit dem filter2 ()-Funktion . Sie können dies durch die Umwandlung eindimensionalen binären Daten in eine Matrix mit der Umgestaltung ()-Funktion oder durch Auswählen eines Bildes aus einer Bildserie zu tun. Verwenden Sie den squeeze ( )-Funktion , um Singleton Dimensionen zu entfernen, wenn Sie einen Teil einer Matrix mit mehr als zwei Dimensionen

Mein_Bild = umzugestalten ( Meine_Daten , Breite, Höhe ); my_other_image = squeeze ( my_image_series ( : . , : , image_number ) );
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Design your Filter und speichern Sie das Ergebnis als zweidimensionale Matrix A H. Gauß Fenster wird häufig für Low- Pass-Filter eingesetzt und kann mit der erstellt werden fspecial ()-Funktion . Filter können auch in MATLAB Signalverarbeitung Werkzeug Funktion SPTool () ausgeführt werden. Sie können den Frequenzgang des Filters Fenster mit der wvtool ()-Funktion . In dem Beispiel -Code ist H eine 24 -zu- 24 -Matrix, die eine Gauß- Fenster Standardabweichung 10

H = fspecial ( " Gauß " , [24 24] , 10 ) . Wvtool (H);
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Führen Sie die Filterung durch die zweidimensionale Faltungsalgorithmus durch filter2 () implementiert. Standardmäßig ist das Ergebnis filter2 () mit den gleichen Abmessungen wie die Eingabedaten

my_filtered_data = filter2 ( Meine_Daten , H) ; .