数字信号处理：实现信号滤波的常用方法及示例代码

最新推荐文章于 2025-07-08 11:52:54 发布
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文章标签： 信号处理 python 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KxobDebugging/article/details/132970296
本文介绍了数字信号处理中的信号滤波，包括移动平均滤波、中值滤波、无限脉冲响应(IIR)滤波和有限脉冲响应(FIR)滤波。提供了基于Python的示例代码，帮助理解如何应用这些滤波方法以减少噪声，提升信号质量。

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信号滤波在数字信号处理中扮演着重要的角色，用于去除信号中的噪声、干扰或不需要的成分。本文将介绍几种常见的信号滤波方法，并提供相应的示例代码。

  1. 移动平均滤波（Moving Average Filter）
    移动平均滤波是一种简单有效的平滑滤波方法，通过计算信号窗口内一段时间内的均值来减小噪声的影响。以下是一个基于Python的移动平均滤波示例代码：
def moving_average_filter(signal, window_size):
    filtered_signal = []
    for i in
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数字信号处理：实现信号平滑滤波的方法及源代码
IhgIot的博客
09-19 236
信号平滑滤波在数字信号处理中是一种常见的技术，它可以去除信号中的高频噪声，使信号更加平滑和易于分析。本文将介绍几种常用的信号平滑滤波方法，并提供相应的源代码实现。通过使用上述示例代码，可以在数字信号处理中实现信号平滑滤波的常用方法。这些方法可以根据具体的应用场景和需求进行调整和优化，以获得最佳的平滑效果。
数字信号处理: 实现信号滤波的常用方法与源代码
QqdwPhp的博客
09-14 98
以上是几种常用的信号滤波方法的介绍和相应的源代码实现。移动平均滤波、IIR滤波器和FIR滤波器都是常见且有效的信号滤波方法，具体选择哪种方法取决于应用的需求和性能要求。信号滤波是数字信号处理中的重要任务，它用于去除信号中的噪声、提取感兴趣的频率成分或改变信号的频谱特性。本文将介绍几种常用的信号滤波方法，并提供相应的源代码实现。注意：以上代码示例仅为演示用途，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和性能优化。函数通过迭代计算每个样本点的滑动窗口内的平均值，并将结果存储在。函数对输入信号进行滤波。
平均滤波器：数字信号处理学生的平均滤波器-matlab开发
05-30
在那里，我的讲师有一项作业要求我们演示一种称为平均的过滤器。 它主要用于图像处理，但该程序仅演示如何处理简单的“原始信号”和随机噪声。 所以我设法使用 rand() 函数和使用 FOR 循环生成噪声信号，可以确定用于平均的随机信号的数量。 它拥有的序列越多，输出就越干净。 原件可以是任何形式，从简单的正弦波，或自行生成像 ECG 信号这样的复杂信号。 但是要小心产生的噪声，我们希望在 FOR 循环中产生噪声，如果它在 FOR 循环之外，它就会破坏对 RANDOM 信号本身进行平均的目的。 随机信号的生成次数应与事先设置的序列数相同。 ps 与从外部来源发现的其他 MATLAB 程序的任何相关性纯属巧合
[数字图像处理]图像去噪初步(1)--均值滤波器
zhoufan的专栏
07-11 3万+
1.图像去噪的前言     上一篇博文中，我对噪声的类型进行了介绍，也使用的Matlab对各种噪声进行了实现。旧话重提，一幅图像，甚至是一个信号的老化，可以使用以下模型来表示。 可以使用以下算式来表示 这里，由于退化函数的作用，使得原图像产生退化(比如，运动模糊)，然后在加上一个加性噪声项。       本博文，主要对去除加性噪声的滤波器的性能进行了比较。对于退化函数的
数字信号处理：实现信号滤波的方法与源代码示例
KxobDebugging的博客
09-16 215
信号处理是指对信号进行获取、转换、分析和处理的过程。在数字信号处理领域，我们可以使用各种方法来处理数字信号，其中一个重要的应用是信号滤波。信号滤波可以用于去除噪声、提取感兴趣的信号成分或改变信号的频率响应。本文将介绍几种常用的信号滤波方法，并提供相应的源代码示例。
数字信号处理：基于MATLAB的数字信号处理和分析，包括数字信号滤波、频谱分析、时域分析
走向CTO的路上...
07-01 631
以上是使用MATLAB实现数字信号处理中的三种基本操作的示例代码。通过这些示例，您可以了解如何使用MATLAB实现数字信号滤波、频谱分析和时域分析，并对数字信号处理的原理有更深入的了解。MATLAB是一种常用的数字信号处理工具，提供了许多函数和工具箱来实现数字信号处理和分析。数字信号滤波是一种常见的信号处理技术，用于去除噪声、平滑信号等。时域分析是一种常见的数字信号处理技术，用于分析信号在时间域上的特征。频谱分析是一种常见的数字信号处理技术，用于分析信号在频域上的特征。（2）计算信号的自相关函数。
计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
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计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作，计算机视觉是人工智能领域的核心方向之一，旨在让计算机具备理解和解释视觉信息的能力。而图像处理则是计算机视觉的基石，为后续的特征提取、目标识别、图像分割等高级任务提供数据基础。滤波、边缘检测与形态学操作作为图像处理的基础环节，各自发挥着独特且关键的作用。滤波用于改善图像质量，去除噪声或增强特定特征；边缘检测聚焦于提取图像中物体的轮廓信息；形态学操作则基于图像形状对其进行优化与处理。深入理解这些基础技术，对于掌握计算机视觉的核心知识体系至关重要。
复数信号处理: 实现频谱分析和滤波
QqdwPhp的博客
09-22 718
复数信号处理是一种在数字信号处理领域中常用的技术，它允许我们对复数信号进行频谱分析和滤波。复数信号处理在许多领域中都有广泛的应用，包括通信系统、音频处理、图像处理等。本文将介绍如何使用Python实现复数信号的频谱分析和滤波。
信号处理基础：数字信号处理基础_（16）.数字信号处理的硬件实现
2401_87715305的博客
02-28 811
通过本节的学习，您应该已经对数字信号处理的硬件实现有了基本的了解。常见的硬件平台包括微控制器（MCU）、数字信号处理器（DSP）和可编程逻辑器件（FPGA），每种平台都有其特定的应用场景和优缺点。此外，通过掌握高速ADC和DAC、并行处理、实时操作系统（RTOS）以及硬件加速器等关键技术，您可以设计出高效、可靠的数字信号处理系统。希望这些内容能够帮助您在实际项目中更好地应用数字信号处理技术。
数字信号处理：滤波器变换实战项目
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04-29 731
MATLAB提供了一个高度集成化的环境，其中包括了丰富的数学计算、数据可视化、算法开发和交互式工具。了解MATLAB的操作界面是科学计算与算法开发的基础。MATLAB的界面主要分为以下几个部分：命令窗口、编辑器、工作空间和路径等。命令窗口是用户直接输入命令和接收输出结果的交互界面，可以通过它来快速测试代码片段。编辑器则用于编写、调试和运行MATLAB脚本和函数。工作空间显示当前MATLAB会话中的所有变量，可以在这个区域进行变量的查看和管理。路径则是MATLAB搜索函数和文件的目录列表。
【图像与信号处理】基于可微分二值化网络(DBNet)与循环卷积神经网络(CRNN)的电梯铭牌和限速器检验单识别方法
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摘要：本研究提出一种基于DBNet和CRNN的电梯铭牌及限速器检验单智能识别方法，实现检验工作的远程化转型。通过DBNet进行文本区域检测（Hmean指标达87.5%），结合CRNN完成字符识别，相较于传统方法显著提升识别准确率。实验采用ICDAR2015数据集验证，网络结构性能优于对比模型，其中PP-OCRv4预训练模型表现最佳。该技术将现场检验转化为远程智能检测，为电梯质量监管提供高效解决方案，同时支持行业智能化发展。项目获国家自然科学基金等资助。
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第二届虚拟现实、图像和信号处理国际学术会议（VRISP 2025）
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专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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华为OD机试 2025B卷 字符串加密 提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解
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