sf滤波器matlab代码显着性HDCT
在Matlab中实现“通过高维颜色变换和局部空间支持进行显着区域检测”
抽象的
在本文中，我们介绍了一种通过高维颜色变换自动检测图像显着区域的新颖技术。
我们的主要思想是将图像的显着性图表示为高维色彩空间的线性组合，其中显着区域和背景可以有区别地分开。
这是基于这样的观察：在人类感知中，显着区域与背景相比通常具有独特的颜色，但是人类感知通常是复杂且高度非线性的。
通过将低维RGB颜色映射到高维颜色空间中的特征向量，我们表明可以通过在高维颜色空间中找到颜色系数的最佳线性组合来将突出区域与背景线性分离。
我们的高维色彩空间结合了多种颜色表示形式，包括RGB，CIELab，HSV以及伽玛校正，以丰富其代表性功能。
我们在三个基准数据集上的实验结果表明，我们的技术是有效的，并且与以前的最新技术相比，它在计算上是有效的。
注意：我们的代码需要VLfeat库，可以从以下位置下载该库：
用法
安装所需的库并进行编译：
VLfeat（）
直方图距离工具箱（）
SQBlib（）
将测试图像保存在“图像”文件夹中。
运行main.m
我们在Windows
7环境的
2022-03-30 10:58:33
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分解信号重构Matlab代码筛选银行
理论在数字信号处理中，经常需要将信号分解为低频带和高频带，之后需要将它们组合以重建原始信号。
这样的例子可以在子带编码（SBC）中找到。2通道滤波器组也被称为正交镜像滤波器（QMF）组，因为它们使用了功率互补滤波器。
下采样和上采样乘以2的2通道滤波器组的框图如下所示。此方法的优点在于，可以对输入音频或图像文件的两个子带进行不同的处理，然后进行重构。
该方法的优点是可以对输入音频或图像文件的两个子带进行不同的处理，然后进行重构。
Matlab音频代码-audio.m黑白imagebw彩色图像
2022-03-29 17:31:57
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这些脚本用于实现高斯混合基数化概率假设密度过滤器。 代码中使用的算法和跟踪场景遵循发表在 IEEE Transactions on Signal Proceesing Vol. 2 上的论文“基数化概率假设密度滤波器的分析实现”。 55 No. 7。作者是Ba-Ngu Vo和WK Ma。
2022-03-29 17:15:40
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[y_fl, Y_fl, f, Y, f_fl, fl_function, filter]=f4ts(y,Fs,filter,plot1)
过滤器从不同类型的噪声中清除信号。 输入：时间信号、Fs（采样频率）和滤波器：要过滤的空间频率、谐波数量（可以是默认值）、滤波器形状：正方形（默认值）、高斯、洛伦兹和滤波器宽度@全宽半最大（可以是默认值）。 可以在旧版本中使用。 matlab的
2022-03-29 11:35:56
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matlab 低通滤波 详细教程
1、Matlab 设计 IIR 基本示例.........................................................................................................1
（1）直接设计数字滤波器.....................................................................................................1
（2）脉冲相应不变法.............................................................................................................2
（3）双线性变换.....................................................................................................................2
（4）双线形变换法设计 chebyshev 高通滤波器..................................................................3
（5）使用 MatLab6 下的 Filter Designed Tool ......................................................................4
2、Matlab 设计 IIR 高级示例.........................................................................................................4
（1）双线性变换实现 ButterWorth 低通...............................................................................4
（2）双线性变换法实现 Chebyshev 低通（I型）...............................................................5
（3）低通变换为高通.............................................................................................................6
（2）低通变换为带通.............................................................................................................7
（3）低通变换为带通（双线性变换）.................................................................................8
3、Matlab 窗函数设计 FIR 滤波器基本示例................................................................................9
（1）低通滤波器实现.............................................................................................................9
（2）带通滤波器实现.............................................................................................................9
2022-03-29 09:29:45
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