17、图像采集相关设备知识详解

图像采集相关设备知识详解

1. 滤波器相关知识

滤波器在广义上指任何能将一种信号转换为另一种信号的硬件或软件,通常输入信号和输出信号的频率分布不同。以下是关于滤波器的详细介绍:
- 滤波器的定义与类型
- 信号转换类 :如带通滤波器可消除或减少输入信号中给定频率范围之外的部分;梯度滤波器只允许图像梯度(对应高频)通过,平滑滤波器则衰减高频。
- 光学吸收类 :一种能选择性吸收不同波长光的光学组件,用于控制透射光颜色时,称为彩色滤波器/设备/镜子。
- 电路滤波类 :有效滤除某些频率的电路或设备,其功能是选择特定频率范围通过或消除不需要的特定频率范围,以改变图像频谱从而改变图像外观,如今大多为数字滤波器。
- 图像检测处理类 :指检测输入图像并根据一定定量标准进行处理的手段或过程。
- 滤波器因子 :在摄影实践中,通过一次添加滤波器和一次不添加滤波器,使乳剂产生相同光学密度,得到两个曝光时间的比值。由于滤波器对光的反射和吸收作用,在光学系统中添加滤波器必然会降低光通量,滤波器因子反映了滤波器对光通量的影响程度。
- 常见滤波器类型
| 滤波器类型 | 原理与特点 |
| — | — |
| 液晶可调滤波器(LCTF) | 最常用的电子可调滤波器之一,利用电子控制液晶单元选择能通过特定可见光波长的滤波器,阻止其他波长。 |
| 二向色滤波器 | 选择性选

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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