Hough变换 Matlab代码,霍夫变换从头开始在MATLAB上实现。通过查找示例输出图像,您可以查看从此代码中可以获得的结果。
Hough Transform Implementation in MATLAB from Scratch
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Matlab霍夫变换函数代码用于地平线稳定。这是提交给Matlab文件交换的代码副本,包含以下功能:使用霍夫变换(需要图像处理或计算机视觉工具箱)检测地平线,计算精确的摄像机俯仰和滚动,从不同角度稳定图像,利用已知的相机高度将图像校正到平坦海面。如果已知相机方向的不确定性,还能估计稳定或校正中的误差。该工具箱包括两个脚本和一组示例图像,指导用户使用这些功能。代码使用Matlab版本2014a编写,需计算机视觉系统工具箱或图像处理工具箱,受BSD许可证保护。
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1. 经验模态分解(EMD)
EMD是HHT的基础,通过自适应的数据分解方法,将原始信号分解为一系列内在模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)。每个IMF反映信号的局部特征,通过上下包络线的平均迭代提取,直到满足终止条件。
2. 希尔伯特变换
希尔伯特变换计算信号的瞬时幅度和相位,提供IMF的瞬时频率和振幅信息。IMF与希尔伯特包络相乘,可得到信号的瞬时功率谱,帮助分析信号的时间-频率特性。
3. HHT在MATLAB中的实现
MATLAB程序包括:- 数据预处理:去除噪声,归一化等。- EMD函数:执行迭代分解,提取IMF。- 希尔伯特变换:对IMF求解瞬时频率和振幅。- 瞬时特征分析:计算瞬时功率谱或其他相关特征。- 结果可视化:绘制IMF、希尔伯特包络图、瞬时频率和功率谱图。
4. 应用场景
生物医学信号处理:如心电图(ECG)、脑电图(EEG)。
地震学:分析地震波形,揭示地壳结构和地震活动的动态特性。
机械故障诊断:检测机械设备的异常振动,预测故障。
金融数据分析:研究股票市场波动,识别短期趋势。
环境科学:分析气候变化的短期和长期模式。
5. 注意事项
HHT对数据质量要求高,噪声会干扰EMD过程,需适当预处理。
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