用卷积滤波器matlab代码细胞追踪 使用具有多任务学习功能的深度神经网络进行细胞跟踪 版权所有（C）陶和，华茂和张艺。 版权所有。 该代码基于王乃炎，感谢他分享了他的代码。 CNN源代码来自matlab工具箱。 抽象的 细胞跟踪在生物医学和计算机视觉领域起着至关重要的作用。 由于细胞通常在显微镜图像中具有频繁的变形活动和较小的尺寸，因此在实践中跟踪非刚性和非重要细胞非常困难。 传统的视觉跟踪方法在跟踪刚性和重要视觉对象方面具有良好的性能，但是，它们不适合用于单元跟踪问题。 在本文中，提出了一种使用卷积神经网络（CNN）以及多任务学习（MTL）技术的新型细胞跟踪方法。 CNN可学习可靠的信元功能，而MTL可提高跟踪的泛化性能。 提出的细胞跟踪方法包括粒子过滤器运动模型，多任务学习观察模型和优化的模型更新策略。 在训练过程中，使用MTL技术将细胞跟踪分为在线跟踪任务和伴随的分类任务。 观察模型是通过构建CNN来学习鲁棒的细胞特征而进行训练的。 通过在显微镜图像序列的第一帧中分配细胞位置来启动跟踪过程。 然后，将粒子过滤器模型应用于在后续帧中生成一组候选边界框。 训练后的观察模型提供对应于

这是 3D 图像快速双边滤波的实现。 该过滤器在保留边缘的同时平滑图像，但在其最直接的实现中对计算的要求非常高，尤其是对于大型 3D 图像。 快速双边滤波（S. Paris 和 F. Durand，麻省理工学院 [1]）是一种近似技术，可显着提高计算速度。 我的实现与快速 2D 滤波器 [2] 的 Matlab 版本密切相关，并进行了一些修改。 核心函数允许控制滤波器的所有参数（4 个用于高斯内核，4 个用于子采样），并且包装函数进行了一些简化以方便使用。 为了执行可分离的 4D 卷积，我使用了我自己单独提交给 File Exchange (27957) 的函数。 [1]http://people.csail.mit.edu/sparis/bf/ [2] http://people.csail.mit.edu/jiawen/software/bilateralFilter.m

所需频率为 1kHz 和 1.7kHz。 它添加了高斯白噪声。 嘈杂的信号被带通过滤，然后是带阻。 滤波器和巴特沃斯二阶设计，通过增加阶数会更好。 随意尝试，您也可以插入自己的信号。

利用MATLAB设计fir滤波器的多个例子，方法很全

最简单的FIR高通滤波器

该文档包含了巴特沃斯滤波器、切比雪夫1、2滤波器以及椭圆函数形滤波器分别在低通、高通、帯通、帯阻的matlab代码实现。

1．已知语音信号频率为300Hz~3400Hz，设采样频率Fs为8000Hz；噪声频率范围为4000~5000Hz。设计一FIR滤波器，完成对带噪语音信号的滤波。 2．理解并掌握窗函数法设计FIR滤波器的工作原理； 3．实现窗函数法FIR滤波器的仿真设计；

带阻滤波器(matlab编写)--椭圆带阻数字滤波器

绘制矩形、汉明和平顶 WINDOWS 响应。 还绘制了应用低通滤波器之前和之后的 wav 信号的频谱。 然后写入这些信号的 WAV。 需要设置的参数： -文件名 (file_1) - 时间取自 wav (analysis_time) -过滤器顺序（filter_order） - 低通滤波器的截止频率 (cutoff_freq) ***请报告任何错误或遗漏，我会尽快修复。 谢谢***

设计滤波器使用MATLAB软件，其中有各种滤波器的设计说明