Matlab开发频域滤波器的实现

标准偏差σ（Sigma）决定了高斯分布的形状。使用此滤波器的步骤如下：1）在变量img中加载要处理的图像；2）调用gfilter函数创建一个与图像'img'大小相匹配的滤波器。

利用Matlab编写Kalman滤波器，仅需运行主文件（main.m）即可实现。

Gabor 滤波器是信号和图像中的一个常用工具，尤其适合提取图像的频域和空间信息。用在纹理、人脸识别等多个领域都挺实用的。这个压缩包了 Matlab 实现的示例，能够你理解 Gabor 滤波器的原理以及如何在 Matlab 中运用它。你可以通过调整滤波器参数，如波长、方向等，来定制自己的滤波器，进而提高图像的精度。如果你做图像，或者想要深入研究 Gabor 滤波器，试试看这份代码，它的实现方法蛮清晰的，值得参考。

DoG 滤波器（高斯差分滤波器）在图像领域中蛮常见的，尤其是用来做边缘检测和特征提取。其实它就是通过两个不同尺度的高斯模糊操作的差值，来强化图像的边缘部分。简单来说，DoG 滤波器可以帮你找到图像的‘转折点’，这些转折点就是图像边缘或关键特征。适合用在机器学习、计算机视觉这类需要快速提取信息的场景。使用 MATLAB 实现它也挺容易的，只需要先做两个不同尺度的高斯模糊，再相减就行了。你可以通过imgaussfilt函数做高斯模糊，代码也不复杂。实现起来，加载图像后设置不同的高斯标准差，分别滤波后求差，就能得到想要的 DoG 结果。DoG 滤波器在多图像任务里都挺有用的，比如边缘检测、角点检测等

介绍了Matlab开发环境中微波滤波器的设计与实现方法。利用Matlab代码，可以快速设计和分析微波滤波器，包括常见的低通、高通、带通和带阻滤波器。通过这些代码，用户可以实现滤波器的传输特性、频率响应等分析。以下是一个简化的示例代码，展示如何在Matlab中实现微波滤波器的设计与分析： % 微波滤波器设计示例代码 fc = 2.4e9; % 截止频率 BW = 500e6; % 带宽 n = 5; % 滤波器阶数 filter = designfilt('lowpassiir', 'FilterOrder', n, 'CutoffFrequency', fc, 'SampleRate', 1e

这份文件包含了自编的中值滤波器、高斯滤波器和均值滤波器的MATLAB代码实现。

这份文件包含了多种MATLAB滤波器程序，涵盖了高通、低通、带阻等不同类型。

使用Matlab编写FIR滤波器，采用Lattice结构实现全零点设计。这种设计方法可以有效地优化滤波器性能。

Matlab编程-Kalman滤波器实现。简易的卡尔曼滤波器代码示例。