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算术平均滤波每次采样值所占的比例均相等，可用于任何场合：如压力、流量等。
可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。均值滤波是对是对信号进行局部平均， 以平均值来代表该像素点的灰度值。矩形滤波器(Averaging Box Filter)对这个二维矢量的每一个分量进行独立的平滑处理。
算术平均滤波法是指对一点数据连续采n个值，然后取其平均值。这种方法能够滤除一般的随机干扰信号，使信号变的平滑，但当n值较大时，灵敏度会降低，故n值要视具体情况进行选取。一般情况下取3～5平均即可。
主要用于处理变化比较缓慢的数据。2)算术平均滤波法，算术平均值滤波法是连续取N次采样值进行算术平均，适用于对具有随机干扰的信号进行滤波，受数据组的影响。
当N较大时，平滑度高，但灵敏度低，即外界信号的变化对测量计算结果Y的影响小；当N较小时，平滑度低，但灵敏度高。应视具体情况选取N，以便既少占用计算时间，又达到最好的仿真效果。
1、算术平均滤波法是指对一点数据连续采n个值，然后取其平均值。这种方法能够滤除一般的随机干扰信号，使信号变的平滑，但当n值较大时，灵敏度会降低，故n值要视具体情况进行选取。一般情况下取3～5平均即可。
2、这种方法能够滤除一 般的随机干扰信号，使信号变的平滑。滑动平均滤波法 算术平均滤波法每计算一次数据需要采集 n 次数据，这对于测量数据较慢或要求数据计 算速度较快的实时控制系统则无法使用，此时可采用滑动。
3、主要用于处理变化比较缓慢的数据。2)算术平均滤波法，算术平均值滤波法是连续取N次采样值进行算术平均，适用于对具有随机干扰的信号进行滤波，受数据组的影响。
本质上讲，傅里叶变换，是把一个复杂事物，拆解成一堆标准化的简单事物的方法。拿声音举例，我们知道声音是物体振动发出的，它是一种波，通过空气或其他介质进行传播。
傅里叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅里叶变换算法的意义，首先要了解傅里叶原理的意义。傅里叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。
傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。
在数学术语中，傅里叶变换是一种将信号转换成频率的技术，即从时域到频域的变换方法。傅里叶变换不仅广泛应用于信号(无线电、声学等)处理，而且在图像分析中也有广泛的应用。如边缘检测，图像滤波，图像重建，图像压缩。
傅里叶变换是数字信号处理中的基本操作，广泛应用于表述及分析离散时域信号领域。但由于其运算量与变换点数N的平方成正比关系，因此，在N较大时，直接应用DFT算法进行谱变换是不切合实际的。
傅里叶变换的应用有变换处理图像、存储器的控制、热传导方程与温室效应等。变换处理图像。冈萨雷斯在《数字图像处理》一书中，将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。
中值滤波得加窗 I=imread(D：\picture.jpg)；figure；imshow(I)；g=medfilt2(I，[5 5])；中值滤波 figure；imshow(g)；希望对你能有所帮助。
打开Matlab，点击“新建脚本”，如下图所示。在代码编辑区输入代码，先利用Imread函数读取图像，然后使用Imshow函数将图像展示出来，以便与添加噪声后的图像做对比。
中值滤波： 中值滤波器是一种可以使图像平滑的滤波器。它使用滤波器范围内的像素的中值去代表该范围内所有的像素。
1、把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作。可以平滑图像，速度快，算法简单。但是无法去掉噪声，这能微弱的减弱它。中值滤波 常用的非线性滤波方法 ，也是图像处理技术中最常用的预处理技术。
2、算术平均滤波每次采样值所占的比例均相等，可用于任何场合：如压力、流量等。
3、几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比，但在滤波过程中会丢失更少的图象细节。谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好，但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。
4、均值滤波，适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。
5、均值滤波和中值滤波的内容非常基础，均值滤波相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声，缺点是易造成图像的不连续性。
可以，其实就是把用滤波函数都处理一遍图像就好了。中值滤波主要是处理椒盐噪声，均值滤波可以去高斯噪声，维纳滤波器的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。
均值滤波不足之处。均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。均值滤波的应用：图像去噪。
通过下面三张图可以清楚看到以上两种滤波方法的差异。原图是含有椒盐噪声的图像 利用中值滤波处理后，椒盐噪声几乎完全被去除掉 利用均值滤波处理后，椒盐噪声被处理成了小的气泡，但与此同时图像开始变得模糊。
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