matlab高斯滤波3*2 5*5 7*7

g=imnoise(c,'gaussian',0,0.01);%加入高斯噪声这句没法运行吗?我机子上可以啊,这句是对的再问：我又试了一下，现在显示请输入高斯滤波器的方差1（回车）Undefinedfu

functionlow_pass(I)h=fspecial('gaussian',[3,3],0.5);[mnp]=size(I);ifp==1I=double(I);I=conv2(I,h,'sam

高斯滤波由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数,因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器.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

首先确定你滤波的类型（比如说是IIR还是FIR）然后打开：fdatool在界面里设置你需要的参数然后点击File-Export把滤波器导出然后在命令行下面使用filter函数即可

高斯权重C,应用到当前像素的范围,和前面I类似再问：（（1:6）+5，（1:6）+5）那具体算出来是哪个范围matlab没有用过，求帮忙...谢了

用fft函数进行付立叶变换!

看楼主的意思主要是想实现差分方程先从简单的说起：filter([1,2],1,[1,2,3,4,5])实现y[k]=x[k]+2*x[k-1]y[1]=x[1]+2*0%(x[1]之前状态都用0)=1

你好,帮你写了个,好的话请采纳,谢谢clear,clc;closeall;Fs=200;F1=5;F2=20;F3=50;Datalength=200;SignalAmp=10;NoiseAmp=1;

软件的?

找到图片存放的位置,I=imread('写入图片存放的位置,后缀.图像格式');I1=rgb2gray(I);I2=medfilt2(I1,[m,n]);%%%I2就是中值滤波后的图像

你是问为什么不是小数吗?由于模板大小限制,这些处理都是离散的,模板越大这些就越接近正确结果.其实你想想,如果一个小小的3*3模板你用小数做根本没意义的,计算精度没提高徒增计算时间.高斯滤波模板3*35

filter2改成imfilter再问：还是不行啊h1=fspecial('gaussian',0,0.3)g2=imfilter(h1,g1,'same')figure(2);imshow(g2);

给你个提示,最好自己去动手1先建立高斯算子fspecial2滤波imfilte

我也等答案着呢,知道了告诉我一声啊,高斯低通滤波对图像进行低通滤波%GLPF滤波,d0=5,15,30（程序中以d0=30为%GLPF滤波函数s(i,j

imshow是用来显示图片的,如>>I=imread('moon.tif');>>figure,imshow(I);而有时为了数据处理,要把读取的图片信息转化为更高的精度,>>I=double(imr

如果我们设计了一个有输入输出的电路,如果我们不希望输出的信号中有高频杂波,这时我们就在电路中设计一个“低通滤波”电路,顾名思义,只允许低频通过,不允许高频通过.低通电路大多用电感线圈和电阻组成.而高通

直观上看,它会使图像变的模糊,平滑.使不同颜色或灰度间有一定的过度,棱角分明的图像模糊化

%这个问题我已经回答过了,下面是我以前的回复clearN=200;%取200个数w(1)=0;w=randn(1,N);%产生一个1×N的行向量,第一个数为0,w为过程噪声（其和后边的v在卡尔曼理论里

你的buttord的输入参数搞错了.wp和ws是normalized之后的,取值范围只从0到1,1代表pi.所以需要将代码改为wp=2/3;ws=1/4;然后就好了再问：这个问题解决了，非常感谢你，但

线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种算术运算,即用加减乘除等运算实现,如均值滤波器（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波器（高斯加权平均值）等.由于线性滤波器是算术运算,有固定的模板,因此滤波器的转移