单片机stm32 adc采集后对数据进行处理，10种滤波算法。

对三张图的灰度图做傅里叶变换，输出他们的幅值谱，要求频谱原点在图像中心，然后对sobel（x和y方向）、高斯滤波、拉普拉斯滤波器（都是3x3）补零做他们的幅值谱，同样输出中心为零点的图像大小的幅值谱，共4张图像； 然后输出以上滤波器频谱和原始图像以及高斯噪声图像的频谱的乘积后的幅值谱，共8张图； 最后进行傅里叶反变换，得到滤波后的图像，共8张图。

.对模糊车牌图像进行清晰处理；2.对高斯模糊图像进行高斯平滑滤波处理；3.对椒盐噪声图像进行中值滤波处理；4.对雾化图像进行直方图均衡化处理；5.对模糊图像进行对比度拉伸与灰度拉伸处理；6.对运动模糊图像进行维纳滤波处理；

matlab GUI 维纳滤波 自适应滤波 LMS滤波 中值滤波 低通 带通滤波的各种形式

ECG信号滤波分析，去基线，滤波处理； matlab平台，带有测试数据，放心下载；

编写Python程序实现以下功能： 1、 读入一幅图像。 2、 使用两种不同的方法分别向图像中添加噪声。 3、 输出一幅标注噪声区域的二值图像，背景为黑色，噪声区域为白色。 4、 使用三种滤波方法对上述添加了噪声的图像进行滤波处理。 5、 分别保存滤波处理后的图像。 撰写实验报告，将上述处理的原理与处理流程进行介绍； 添加原图、加入噪声的图像、描述噪声位置的二值图像以及三种滤波方法分别处理后的图像； 最终对处理结果进行分析，并附加程序。

用matlab实现滤波处理的方法，超级经典，十分实用。

ADC_DMA滤波处理，二维数组读取平均滤波

2．2 MIMO雷达的匹配滤波处理 对每个接收阵元收到的信号都用 个匹配 滤波器进行匹配滤波，即可分离出 个发射信号 所贡献的回波成份。由于各信号满足正交性，匹 配滤波可以用相关器来等效实现。 第 n个阵元收到的信号为 (t)=o：e—J(一 ) aTt(O)s(t)+ (t) (13) 用 S (t)(i=1，2，⋯， )与 (t)做相关进行 匹配滤波可以得到 个输出 rt+ = I (t)Si (t)dt (14) 0 式(14)中 ti是第 个距离单元的起始时间。则 n1= e—J( 一1) c O+ “nl 『 Z nl J] “c-n-1)~『。一 三1_。 ]c。+『 (15) (16) 即 Z ：oge—J( 一 a (0)Co+U (17) U 是第 n个阵元的噪声和信号向量的进行 相关处理得出的向量，将 Ⅳ个阵元的匹配滤波输 出Z1，2：2，⋯，ZⅣ组成MN维列向量 Z = Z1 ： ● ZN a (0) e—j a ，(0) e-j(Ⅳ一 ) a (0) 匹配滤波在具体实现时，除时域求相关外，也 可以采用频域处理来实现，如图2所示。 图2 MIMO雷达频域匹配滤波 2．3 MM O雷达的波束形成 对于 发Ⅳ收的 MIMO雷达，接收端匹配滤 波后有 MN个输出，由于各发射和接收单元的位 置是已知的，对这 MN个信号进行移相相加，则可 以在一个或多个方向上形成波束。 如在 P方向上形成接收波束，其输出为 Y(P)=b“(P)·Z (22) 其中 b(P)=a，(肛) a (P) (23) 当 P=0时，，，(p)输出有峰值，表示有 目标。 匹配滤波及 DBF如图 3所示。若在 Ⅳ个方 向上形成接收波束，各波束的输出分别为 Y(P )， _y(II2)，⋯，Y(PⅣ)，若在 P 的方向上有 目标，则会 出现峰值。 ＼ ⋯ ＼ z 2 二|! z l !! Z1 Z2 y(p )=b“(p ． )·z (p )=b“(p )·z y(p )=b“(p )·z 图3 MIMO雷达的波束形成 ) 一 1 一 Ⅳ e 一 e

医学图像的同态滤波处理matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。