16、频域滤波技术详解

频域滤波技术详解

1. 离散傅里叶变换(DFT)滤波的基本步骤

DFT 滤波是图像处理中一种重要的频域滤波方法,其基本步骤如下:
1. 转换输入图像为浮点型 :使用 tofloat 函数将输入图像 f 转换为浮点型,代码如下:

[f, revertclass] = tofloat(f);
  1. 获取填充参数 :使用 paddedsize 函数获取填充参数 PQ ,代码如下:
PQ = paddedsize(size(f));
  1. 获取带填充的傅里叶变换 :使用 fft2 函数对填充后的图像进行傅里叶变换,代码如下:
F = fft2(f, PQ(1), PQ(2));
  1. 生成滤波函数 :生成大小为 PQ(1) x PQ(2) 的滤波函数 H 。若滤波函数的原点在中心,需使用
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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