使用以下方法处理原始数据：- -零相位带通数字滤波- 带 tukey 窗口的窗口- 从数据中删除最佳直线拟合线（去趋势） 函数 [Result]=Process_Raw_Data(Data,fs,Fc1,Fc2,FiltOrd1,FiltOrd2,TprRat) 输入数据：大小为 (Ndata,n) 的原始数据。 Ndata 是数据长度。 n 是通道数fs：采样频率Fc1、Fc2：高通和低通滤波器的滤波器截止频率FiltOrd1,FiltOrd2 : 高通和低通滤波器的滤波器阶数TprRat：tukey 窗口的窗口锥度比（典型值 0.05） 输出结果：处理后的数据大小为 (Ndata,n)

这是在matlab上的滤波器，带有观测时滞的滤波器的仿真程序

用卷积滤波器matlab代码 Welcome to CNN learning 徐静 HomePage: 关于CNN的基础知识及相关理论推导可以参考： 目录 ResNet Google Inception DensenNet SENet and ResNeXt R-CNN, Selective Search, SPP-net Fast R-CNN Faster R-CNN Light-Head R-CNN Cascade R-CNN SSD系列 Mask R-CNN YOLO Pelee R-FCN FPN RetinaNet MegDet DetNet ZSD RFBNet DeNet 从MobileNet到ShuffleNet 神经风格转换 人脸识别 图像分割 N种卷积 GANs anchor free 常用图像分类CNN结构 ConvNet：卷积神经网络名称 ImageNet top1 acc：该网络在ImageNet上Top1 最佳准确率 ImageNet top5 acc：该网络在ImageNet上Top5 最佳准确率 Published In：发表源（期刊/会议/arXiv）

该程序为利用matlab进行图像处理的代码，主要针对傅里叶正反变换以及其频率域的呈现，以及理想（方形）低通滤波器、Butterworth滤波器的实现，代码费了不少心思，毕竟八百年没碰过matlab了，竟然写到一半开始拼Python了！！！有惊无险，全班第一个完成嘻嘻

带阻滤波器matlab代码C＃代码用于计算Butterworth滤波器的系数并过滤数据 该代码计算带通，带阻，低通和高通巴特沃斯滤波器的系数。 它还过滤数据，但不应用零相位延迟。 每个过滤器函数将返回2行x N个系数的2D向量，其中行1 =分子，行2 =分子。 方法“ Check_stability_iir”可用于检查过滤器的稳定性。 Please, keep in mind that if the filter is unstable, numerical instability leading to numerical overflow might happen when the order selected is extremely high. 如果发生这种情况，程序可能会在分母处分配默认值10 ^ 10。 带通：函数为“ double [] [] Lp2bp（double W_f1，double W_f2，int order_filt）”。 前两个自变量是归一化的两个截止频率（f1 / SF，f2 / SF），这意味着截止频率必须在（0,1）的区间内，最后一个自变量是阶数。 带

移动平均滤波器是一种简单的低通 FIR（有限脉冲响应）滤波器，通常用于平滑数据中的随机变化。 .

我编码了低通、带通、带阻和高通 FIR 滤波器...... 有很好的学习经历

巴特沃斯帯通滤波器matlab源码

LMS自适应滤波,lms自适应滤波器,matlab源码.zip

用卷积滤波器matlab代码allResults 此回购包含了我的硕士期间在学术和研究工作中产生的所有结果。 论文 修改后的U-Net进行图像修复 对月球和火星表面的卫星图像进行图像修复，以填充/预测误像素值。 原始的深图像先验方法经过修改，获得了良好的效果。 结果如下所示 使用仿射变换进行数据增强 执行数据扩充以生成其他/综合训练样本来训练模型。 显示了数据扩充的示例。 半监督分类 限量编号的两类图像分类。 使用扩增和k倍交叉验证进行样本的分析（少于100个样本）。 无监督群集 使用自动编码器使图像模糊不清。 全连接和卷积自动编码器都用于执行降维，然后应用聚类技术。 陨石坑检测和分割 训练CNN模型以使用新颖的方法和体系结构执行火山口检测和分段，以击败SOTA结果。 由于文件正在准备中，因此无法说明更多细节。 机器学习 阻塞检测和计数 在自定义数据集上训练了更快的RCNN模型，以执行对象检测和计数。 该模型经过训练可以检测汽车，卡车和人。 这是作为的项目的一部分完成的。 某些测试图像获得的结果如下所示。 从零开始的计算机视觉算法 在MATLAB中从头实现计算机视觉算法。 还显示了获得