mini天调(N7DDC-ATU-100-mini-and-extended-boards)

图像边缘获取，自己实现的基于matlab的8邻域算法，获取图像的边缘。需要手动设置阈值对图像进行二值化。包涵实现程序和测试程序

详细讲解FIR滤波器的原理，Matlab的实现及导入CCS中的应用全过程。从中导出滤波器系数。在中,选择,如图。在出现的对话框中选择输出文件类型为,输出系数类型为如图所点击按钮,选择路径,即输出前一步设计出的滤波器的系数表。(假设生成的系数表文件为g Filter Dcaign Analzaia Too1-[untitled.fda]e Edi共书田田国回Sruct rForm FipStab er婴Fr eMei LY (kHzfilter Manage图A Export to Code Co poser Studio (tu)IDE□ Disaale memory trVariable names in c header fie:BNume"ator lengthFiata lype to l e In evpTarget selec 3○ Export suggestedDot Ele-c-recision⊙ Export asSg16H量 t integerFractional lengrh: 15Selectiarqet.HelE图利用产生噪声信号用于滤波器测试将下面代码另存为文件,在中运行后将会生成文件。该数据文件中含有三种频卒的信号,用于滤波器滤波效果测试。信号的时域图和频谱分别图、图所小采样数据个数米样周期待滤波信号波形待滤波信号频谱归一化打开文件输出文件头输出图图在中编写滤波器程序(本文以语言为例)新建工程,作者是以为例,新建工程的过程就不再赘述。编写语言源代码并导入工程,如下为生成的系数表头文件如运行不通过,请修改中的代码,将这行修改为如下:也就是自己机器上的安装的绝对路径滤波器的级数,本例中滤波器级数为待滤波的数据长度输入缓冲,在仿真时将从内存载入输出缓冲,直接存放在内存中文件如下,其实是从软件中的例子里复制过来的另外还要导入文件,在文件夹下。、滤波器仿真测试在第部分编译成功后会在工程所以目录文件夹下产生文件,在软件的里打开这个文件(图)TehCartsSave AALlLoad prReload p图将滤波器设计文件载入到内存中选择打开之前生成的文件(图)7/C54x Simulator (Texas Instruments)/dg Fi Edit View Project Debug Profiler GEL自Eea了eA11L。adPTR Load symbol10Adf SymbolReload pr.Load gelEiLe工图将设置为设置为设置为(图)Loading File into LAddressinputFagOK上ance1Hely2运行程序,点击叫按钮,程序即开始运行查看滤波器滤波效果打开(图)2/C54x Simulator (Texas Instruments)CPU - C54x(Simula File Edit view Project Debug Profiler GEL Opti on Tools DSF/EI20090614pit v Project Toolbar多画函了y edit tooleStatus rs0:1434E846FilesPlugin Too_bars00:1436L 4GE0:1436F73口Pia20:1438Memor00:143877180d:143A日EE8CPU Registers00:143D6F8图在上一步出现的对话框中,按如图设置:Graph Property Dialo冈ingle Timeaph Tt art AddressInputPageDat ation Buff20囗Index工 nCP EmerⅣ1sp1 as Iata s1reISP Data Type16-bit sAmp1 ing R& e (Hi〕PLatⅡ ata FroLe上 t to RightLe ft-shi fted Data DisplayAutoscaLees DisplayILHelp图如果出现的波形图太大,在图形上点右键,将之前的勾去掉,即会变成如图的波形t1Ee+434.11540〕Lin Auto S图重复前三个步骤,只改变图形选项中的使之最后出现如下的图形:input FT了L10011gin Auto s‖m.0FFT Magoutputoutput FFIE48B+de10TAtS‖I,10516FFT MLin Auto s图左上角:输入数据时域图右上角:输入数据频谱(左下角:输出数据时域图右下角:输出数据频谱(

基于K-means聚类算法的图像分割算法的基本原理： 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。算法步骤：①随机选取K个初始聚类中心；②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心；③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心；④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化；⑤结束，得到K个聚类。

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