滤波器OUT（滤波器耦合系数k的计算公式）

本文目录一览：

• 1、带通滤波器的功率谱密度
• 2、matlab-simulink中out模块怎么用？
• 3、中值滤波
• 4、广场音箱out输出可不可以接低音炮？
• 5、均值滤波
• 6、地面抗高清滤波器in和out怎样接法

带通滤波器的功率谱密度

带通滤波器的功率谱密度取决于其频率响应和输入信号的功率谱密度。如果输入信号的功率谱密度为$S_{in}(f)$，则经过带通滤波器后的输出信号的功率谱密度为：运基

$S_{out}(f) = |H(f)|^2S_{in}(f)$

其中，$H(f)$是带通滤波器的频率响应。如果带通滤波燃悄银器的通带为$[f_1, f_2]$，则其频率响应为：

$H(f) = \begin{cases} 1, \ f_1 \leq f \leq f_2 \\ 0, \text{其他} \end{cases}$

因此，带通滤波器的功率谱密度在通带内为皮宴输入信号的功率谱密度乘以一个常数，而在阻带内为零。

matlab-simulink中out模块怎么用？

启用步骤：

1、在MATLAB命令窗口中输入simulink

结果是在桌面上出现一个称为Simulink Library Browser的窗口，在这个窗口中列出了按功能分类的各种模块的名称。

当然用户也可以通过MATLAB主窗口的快捷按钮来打开Simulink Library Browser窗口。

2、在MATLAB命令窗口中输入simulink3

结果是在桌面上出现一个用图标形式显示的Library :simulink3的Simulink模块库窗口。

两种模块库窗口界面只是不同的显示形式，用户可以根据各人喜好进行选用，一般说来第哪辩碰二种窗口直观、形象，易于初学者，但使用时会打开太多的子窗口。

SIMULINK模块库按功能进行分类，包括以下8类子库：

Continuous（连续模块）

Discrete（离散模块）

FunctionTables（函数和平台模块）

Math（数学模块）

Nonlinear（非线性模块）

SignalsSystems（信号和系统模块）

Sinks（接收器模块）

Sources（输入源模块）

连续模块（Continuous） continuous.mdl

Integrator：输入信号积分

Derivative：输入信号微分

State-Space：线性状态空间系统模型

Transfer-Fcn：线性传递函数模型

Zero-Pole：以零极点表示的传递函数模型

Memory：存储上一时刻的状态值

Transport Delay：输入信号延时一个固定时间再输出

Variable Transport Delay：输入信号延时一个可变时间再输出

离散模块（Discrete） discrete.mdl

Discrete-time Integrator：离散时间积分器

Discrete Filter：IIR与FIR滤波器

Discrete State-Space：离散状态空间系统模型

Discrete Transfer-Fcn：离散传递函数模型

Discrete Zero-Pole：以零极点表示的离散传递函数模型

First-Order Hold：一阶采样和保持器

Zero-Order Hold：零阶采样和保持器

Unit Delay：一个采样周期的延时

FunctionTables（函数和平台模块） function.mdl

Fcn：用用户自定义的函数（表达式）进行运算

MATLAB Fcn：利用matlab的现有函数进行运算

S-Function：调用自编的S函数的程序进行运算

Look-Up Table：建立输入信号的查询表（线性峰值匹配）

Look-Up Table(2-D)：建立两个输入信号的查询表（线性峰值匹配）

Math（数学模块） math.mdl

Sum：加减运算

Product：乘运算

Dot Product：点乘运算

Gain：比例增益运算

Math Function：包括指数函数、对数函数、求平方、开根号等常用数学函数

Trigonometric Function：三角函数，包括正弦、余弦、正切等

MinMax：最值运算

Abs：取绝对值

Sign：符号函数

Logical Operator：逻辑运算

Relational Operator：关系运算

Complex to Magnitude-Angle：由复数输入转为幅值和相角输出

Magnitude-Angle to Complex：由幅值和相角输入合成复数输出

Complex to Real-Imag：由复数输入转为实部和虚部输出

Real-Imag to Complex：由实部和虚部输入合成复数输出

Nonlinear（非线性模块） nonlinear.mdl

Saturation：饱和输出，让输出超过某一值时能够饱和。

Relay：滞环比较器，限制输出值在某一范围内变化。

Switch：开关选择，当第二个输入端大于临界值时，输出由第一个输入端而来，否则输出由第三个输入端而来。

Manual Switch：手动选择开关

SignalSystems（信号和系统模块） sigsys.mdl

In1：输入端。

Out1：灶历输出端。

Mux：将多个单一输入转化为一个复合输出。

Demux：将一个复合输入转化为多个单一输出。

Ground：连接到没有连接到的输入端。

Terminator：连接到没有连接到的输出李谈端。

SubSystem：建立新的封装（Mask）功能模块

Sinks（接收器模块） sinks.mdl

Scope：示波器。

XY Graph：显示二维图形。

To Workspace：将输出写入MATLAB的工作空间。

To File(.mat)：将输出写入数据文件。

Sources（输入源模块） sources.mdl

Constant：常数信号。

Clock：时钟信号。

From Workspace：来自MATLAB的工作空间。

From File(.mat)：来自数据文件。

Pulse Generator：脉冲发生器。

Repeating Sequence：重复信号。

Signal Generator：信号发生器，可以产生正弦、方波、锯齿波及随意波。

Sine Wave：正弦波信号。

Step：阶跃波信号。

Ramp: 斜坡信号。

中值滤波

一. 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。中值滤波是消除图像噪声最常见的手段之一，特别是消除椒盐噪声，中值滤波的效果要比均值滤波更好。

二. python实现中值滤波和均值滤波，并用两种滤波器对受到椒盐噪声污染的图像高帆进行去噪

import cv2

import numpy as np

# Median filter

def median_filter(img, K_size=3):

    H, W, C = img.shape

    ## Zero padding

    pad = K_size // 2

    out = np.zeros((H + pad*2, W + pad*2, C), dtype=np.float)

    out[pad:pad+H, pad:pad+W] = img.copy().astype(np.float)

    tmp = out.copy()

    # filtering

    for y in range(H):

        for x in range(W):

            for c in range(C):

                out[pad+y, pad+x, c] = np.median(tmp[y:y+K_size, x:x+K_size, c])

    out = out[pad:pad+H, pad:pad+W].astype(np.uint8)

    return out

# Average filter

def average_filter(img, G=3):

    out = img.copy()

    H, W, C = img.shape

    Nh = int(H / G)

    Nw = int(W / G)

    for y in range(Nh):

        for x in range(Nw):

            for c in range(C):

                out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c] = np.mean(out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c]).astype(np.int)

    return out

# Read image

img = cv2.imread("../paojie_sp.jpg")

# Median Filter and Average Filter

out1 = median_filter(img, K_size=3)

out2 = average_filter(img,G=3)

# Save result

cv2.imwrite("out1.jpg", out1)

cv2.imwrite("out2.jpg", out2)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

三. 实验结果

 仔念中       可以明显看出，对于受到椒念山盐噪声污染的图像，中值滤波往往比均值滤波的去噪效果要好！

四. 参考内容：

广场音箱out输出可不可以接低音炮？

那要看情况了。有的低音炮输入端带有低通滤波器，这类低音炮就可带旦尺以接广场音迟早箱的前置输出out端子。另一类低音炮输入端没低通滤波器的就不蠢高能接。

均值滤波

一. 均值滤波简介和原理

     晌扒   均值滤波，是图像处理中常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将会去掉。均值滤波可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来岁蠢的平均值替换图像中每个像素。

        以3*3均值滤波器为例，均值滤波器算法宴雀昌原理如下图：

二. 用均值滤波器对椒盐噪声污染后的图像去噪

        python 源码：

import cv2

import numpy as np

# mean filter

def mean_filter(img, K_size=3):

    H, W, C = img.shape

    # zero padding

    pad = K_size // 2

    out = np.zeros((H + pad * 2, W + pad * 2, C), dtype=np.float)

    out[pad: pad + H, pad: pad + W] = img.copy().astype(np.float)

    tmp = out.copy()

    # filtering

    for y in range(H):

        for x in range(W):

            for c in range(C):

                out[pad + y, pad + x, c] = np.mean(tmp[y: y + K_size, x: x + K_size, c])

    out = out[pad: pad + H, pad: pad + W].astype(np.uint8)

    return out

# Read image

img = cv2.imread("../paojie_sp1.jpg")

# Mean Filter

out = mean_filter(img, K_size=5)

# Save result

cv2.imwrite("out.jpg", out)

cv2.imshow("result", out)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

三. 实验结果：

        可以看到，均值滤波后，图像中噪声虽然有所减弱，但是图像变模糊了。因为均值滤波器过滤掉了图像中的高频分量，所以图像的边缘都变模糊了。（去除一定量椒盐噪声，可以考虑使用中值滤波）

四. 参考内容：

地面抗高清滤波器in和out怎样接法

地面抗高清滤波器in和out接法如下：

1、将电视信号输入线（一般为75Ω同轴电缆凯宴）插入地面抗高清滤波器的in接口。

2、将地面抗高清滤波器的out接口插入电视机或者其他接收设备的输入端口。

3、确保地面抗高清滤波器的电源已经连接盯缓银，并且开启。

4、调整接收设备的频道，哪族即可接收经过地面抗高清滤波器处理的电视信号。

关键词：滤波器的 滤波器OUT 带通滤波器 滤波器耦合