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ENVI IDL入门教程

于 2021-05-07 发布
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非常详细的ENVI IDL入门教程,二百余页,涵盖门类全,是初学者非常好的教材。创建填充的等值线图…曹音音·音非看自··50在显示窗口定位图形输出。自自春自DD鲁鲁。春非非非51设置图形边缘52设置图形位置设置图形区域创建多个图形…给图形显示添加文本。。非非。看自。。鲁音。音p鲁鲁非非非非垂香看自自。鲁。鲁春春。非非鲁看a自。鲁自自自鲁鲁非音自垂看自。。鲁。自D音鲁。。非找出可用字体的名称用 XYOuts命令添加文本.59用矢量字体使用 XYOut60排列文本::·······61删除文本61收变文本的方向6给图形显示添加线和符号…162图形显示添加色彩香香··音音音音音音音。音音63第三章图像数据处理…本章概要·····母·中中·中中72图像处理显示图像调整图像数据74显示24位图像76控制图像显示顺序.77收变图像尺寸…7在显示窗口中定位图像78从显示器中读取图像IDL中基本的图像处理.82直方图均衡化平滑图像增强图像棱边.68图像的频域滤波.68第四章图形显示技术…本章概要…IDL的颜色运用看自。音音自鲁音非音。垂·自。。。音鲁售鲁非音。非春垂香着自·。。自自鲁鲁鲁非鲁音非非音·香着·。。击音。。自D鲁。。非音着自。。自音。·自B鲁鲁。非音。非非音484使用索引颜色模式和RGB颜色模式在24位显示设备上装载色谱表…获得色谱表的拷贝修改和创建色谱表·.··甲甲90保存自己的色谱表创建自己的轴标注..........92调整轴刻度同隔..格式化轴的标注用IDL处理残缺的数据…鲁春非垂看看自自。。。春自DD鲁鲁非。春非96用IL建立三维坐标系建立三维散点图.98从图形原点定位31)坐标轴.组合简单图形显示….........101IDL中的动画数据4103建立动画工具…装载动画缓冲区104运行动画工具…104动画的控制…···.··········存储动画的像素映射图105其它类型图形数据的动画105网格化数据以便图形显示…番鲁自自。春音自D鲁鲁非非非音春a鲁自自自鲁鲁非非看自鲁。。自Dp鲁。春着自自。。鲁。。DD鲁。。。。非。106德洛内三角形法网格化……107数据的球形网格化.109第五章图形显示技巧…11本章概要将光标用于图形显示…什么时候返回的光标位置?……111哪一个鼠标键和光标共同作用呢?……/2用光标标注图形输出l12在图像上使用 Cursor命令113在循环中使用 Cursor命令114从显示中删除注释,...···看更带带带·带看115删除注释的异或法…115删除注释的设备拷贝法117Z图形缓冲区中的图形显示技巧121Z图形缓冲区的实现12个Z图形缓冲区实例:两个曲面用Z图形缓冲区使图像变形Z图形缓冲区中的透明效果127将Z图形缓冲区效果与体数据着色相结合128第六章在IDL中读写数据..129本章概要129打开文件进行读写.130査找和选择数据文件获取逻辑设备号∴132读写格式化数据4133写自由格式文件读写自由格式文件的实例.136用确定的文件格式写入…140从字符肀中读取格式数据141读写非格式化数据·非鲁鲁。音····音·音告鲁鲁音·,·非番141读取非格式化图像数据文件.…写非格式化图像数据文件.142非格式化数据文件的一些问题144用关联变量存取非格式化数据文件…1441读写常用文件格式的文件....147创建彩色GIF文件::·······147创建彩色JPEG文件148查询图像文件信息150第七章图形硬拷贝输出…,…151本章概要...·非·香香音·音音音音音音鲁音非非,I51选择图形硬拷火输出设备…..4151配置图形硬拷贝输出设备…I52常用的 Device命令关键字创建 PostScript文件…154将图形送到硬拷贝设备中..154打印 Postscript文件…..,…155在运行 MacoS系统的计算机上打印 PostScript文件.156在 Windows计算机上打印 PostScript文件….156生成封装的 PostScript文件输出封装 PostScript图形的预览∴157生成彩色的 PostScript输出……..........157PostScript中的彩色图像与灰度图像158在 Postscript设备上创建高质量的输出4158显示设备和 Postscript设备之间的相同点159显小设备与 Postscript设备之间的不同点15在横向输出模式中计算 Postscript的偏移量a击击击自指击a自击171用 PS Forn配置 Postscript设备…,…·量垂香看看垂一D看鲁垂·鲁看·日看一一DD鲁鲁·看看看·172配置和使用打印设备....173用打印设备定位图形第八章·ba省.···。自看·b自自·看看·DL编程基础188本章概述…188编写IDL批处理文件编写IDL主程序189过程和与函数中变量的作用范围…191创建定位参数.191定义可选的或必须的定位参数192定义关键字.193创建输出型参数196编写IDL函数…,198方括号和函数的调用使用程序控制语句….101IDL中表达式的真和假201将多个语句处理成单个语句::·······If.Then.Ese控制语句202条件表达式…FOR循环控制语句203WHILE循环控制语句REPEATUNTIL循坏控制语句…CASE控制语句,GOIO控制语句205错误处理控制语句205编译和执行ID程序模块207程序编译规则.208程序编译和自动运行规则.208特殊编译命令209第九章编写IDL程序177本章概述.基本的 Image bar程序,177给程序 Imagc Bar增加一个“先擦除”功能18向 Image bar程序增加颜色敏感功能给 magelA中的命令传递关键字根据窗口大小改变字符大小栏序 Image Bar的最终代码186在图形用户界面中包装 E ImageR187第十章编写简单的组件程序230本章概述…230组件程序的结构…物物···非非音··非专自···非省230组件程序如何对事件作出反应231编写组件定义模块…31定义和创建程序组件….在屏幕上实现组件使绘图组件成为当前图形窗口…234在绘图组件窗口上显示图形234保存程序运行时所需要的信息创建事件循环和注册程序运行程序236创建无阻塞组件程序…236编写事件处理模块...237事件结构中的公共字段.….事件处理函数238将事件处理程序和组件联系起来239编写Quit按钮的事件处理程序240编写改变图形窗口大小的事件处理程序241进行小量地修改….42添加颜色敏感242采用更高效的内存管理243第十一章香。。看看香。。鲁 PDODDDU击组件编程技巧210本章概述改变颜色表··········母·非非音鲁音音音·香··.。音音。非自音音音音,普···音。音音∴210保护公共块…211一个可选择颜色表的工具211l指定 Group leeader214给组件程序增加 Group leader.215在24位显示器上改变颜色表215在组件程序中使用指针….....17使用 Cleanup过程防止内冇泄露………………219使用伪事件进行程序通信.20创建一个具有“记忆功能”的程序221保护组件程序的颜色.3通过组件跟踪事件来保护颜色……通过绘图组件事件来保护颜色25保存或者发布程序的图形226第十二章对话框程序247本章概述…247创建模式对话框着自自自自春击。自鲁非非非非非非香自自自自自自。自自D鲁鲁非非非鲁非香着自自自。自B鲁鲁。非鲁非卷非非番鲁自自自。自自自。。自自D鲁鲁。非非番着自自命鲁自自自。自自B鲁鲁非鲁。非鲁非鲁247阻塞的组件程序247模式组件程序248编写模式对话框的定义模块““248编写模式对话框的事件处坦馍块..252测试模式对话框程序.…创建非模式的对话框.253编写非模式对话框程序54编写非模式对话框的事件处理模块测试丰模态对话程序257附录A∴组件的事件结构258事件结构的定义258公共字段的定义58基本组件的事件结构259base组件259按钮组件259绘图组件.259下拉式列表组件259标签组件260列表组件260滑动条组件表单组件.260文本组件262复合组件的事件结构.262CW Animate262CW Arcball262CW BGroupCW Clr Index263CW Color sel263Cw EfronCW FieldCW Form263CW FlisderCW OrientCW PDMenu264CW RGBSlider264CW Zoom264组件程序的事件结构264Colors264其他组件的事件结构64键盘焦点事件组件退出请求事件265组建计时器事件·····:····.265组件跟踪事件.265附录B…数据文件描述2668第一章起步篇本章概述本章意在解释写这本书的目的,道过阅读本书能学到什么,以及为读者提供一些能使读者更方便地使用本书中IDL编程例子的信息。将学会如下几点1.本书是如何组织的。2.怎样使用木书。3.如何下载和组织随本书附带的文件。4.如何使用IDL的变量,关键字和命令5.如何创建和运行IDL的矢量和数组。6.如何使用ID的图形窗口。书写本书的背景本书是在多年米教科学家和工程师使用和操作IDL( Interactive Data Language)的基础上创作的,而且教学的绝大部分时间是为IDL的开发者 Research Systems公司工作。当笔者在回答个又一个问题之后,笔者意识到多数问题属于一些同类问题。事实是,多数人想用TDL做许多同样的事情。想做的是分析和演示数据,写出晑效率的程序来解决科学问题,并且最主要的是快速做完工作。多数人并不想做的事情是阅读计算机软件教科书。IDL是一套大型软件并且在不但壮大。随之而来的是大量的文档资料,笔者知道没有人愿意去读这些资料。如果让某人独自开始学习IDL的奧秘,ⅠDL将是件可怕的事情,甚全对有经验的用户来说也是一样。本书意在使读者掌握IDL,教给读者在日常运行ⅠDL所必需知识的80%。更为重要的是,本书的例子使IDL更容易理解。无论如何,本书将演示如何使用⊥DL本书的读者是IDL初学者,特别是哪些不得不自学IDL的读者。学好IDL需要很长的阶段。多数人不能利用工作中的时间学习ID,笔者想写一本能满足这两类人学习IDL的书。总之,本书为不喜欢读教科书并能通过例子学得最好的人全面介绍ID的精髓。夲书在IDL编程技术和技巧方面只做了简要概略,而这些技术只能通过练习获取。最根本的是,这是一本笔者在学习IDL时所期望的书。运用本书笔者曾试图使本书每章能貝有独立性,这样能拿起本书就可翻到任何一章去学习最需要的知识。但在安排章节时,或多或少是根据笔者在IDL教学时的顺序安排。如果刚开始学IDL,那么按照书中的顺序从头川始学完本书将更合理。书中后面的几章编程教程是建立在前面儿章中讲过的概念和技巧的基础上的。IDL所需的版本希望读者在学习本书时使用的是最新的IDL版本。本书写作时使用的是ID5.2版。使用较早版本可以使用本书中编程例了的大部分,但笔者没有试图使本书中的例了程序与较早的IDL软件版本兼容。特别是,较早版本的用户在使用长文件名(如果在 Windows环境下)、指针(必须用句柄代替它)以及方括号米引用数组下标时(必须用圆括号代替它)时存在困难。如果需要升级软件,可以在ResearchSystems公可的wwW网址http://www.rsinc.com上查找关于ResearchSystems公司和当地IDL代理商的信息,包括如何升级软件的信息。IDL运行期间所需颜色的数量书中程序例子是按ID.在256种颜色模式下运行编写的,使用通常称为索引颜色的模式(详细细节参考83页的“使用IDL的颜色”章节)。这意味着所显示的颜色是索引号或是与色彩表相连的颜色,这样在色彩表中的颜色变化时,所显示的颜色也一同变化。启动IDL并在IDL命令行键入如下IDL命令,能发现所用的颜色模式。IDL>WindowIDL>Print. id n colors当!D.N( olors的值大于或等于256时,仍然能够使用书本中的例了,但必需对代码做“点改变。人多数人使用的颜色值都小于256。比较典型的颜色值介于200与245之间。笔者推测在本书中至少要用150种颜色。那就是说,!D. n Colors的值应在150至256之间少于150种颜色会怎样?如果在IL运行中少于150种颜色,并且计算机运行在公用桌面环境(CDE),可以将CDE环境下的颜色数设置为不是“高”的那种。设置为“中”或“低”的情况下,程序将运行良好。在视窗环境操作手册的在线帮助中查找如何改变这个设置如果不是用的共用桌面环境,颜色数也少于150,并且不是在PC机或 Macintosh计算机上运行IDL的话,那么很可能运行了其它应用稈序,该应用程序使用了要分配给IDL的颜色值。网页浏览器很可能就是这样的应用程序。退出当前任务,重新登录,并在重新登录后最先启动IDL键入以上命令,如果仍然得到少于150种的颜色,那么需要联系 Research Systems公司的技术人员,以获取更多的帮助。如果颜色数少于150种,并且是在PC或 Macintosh计算机上运行的IDL,那么,检查显卡以硝保设置为256色。一般π通过显示器的控制面板完成。详细细节参考计算机文档资料。

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  • 信号检测与估计matlab仿真
    信号检测与估计matlab仿真,研究生课程设计
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  • 视频中背景建模目标检测综述(北京大学)
    基于视频的移动目标检测是一个重要且有挑战性的任务,在许多应用中都起到相当关键的作用。本次论文研读围绕该主题展开,深入阅读了十余篇论文,在本文总结了视频中移动目标检测的一些主要方法及各自的优劣。报告接下来的部分组织如下:第二节介绍一般问题的陈述及典型的应用,第三节与第四节分别介绍基于像素的移动目标检测方法与基于区域的移动目标检测方法,第五节进行简单的讨论与总结。2问题陈述及应用一般而言移动目标检测并不单独地构成应用,而是作为一个组件出现在许多实际的应用之中。故移动目标检测的具体要求随着应用的改变而有很大的不同。例如对足球场上球员及足球的检测与跟踪就和对视频中用户手势的跟踪有所不同,前者的关键在于如何应对复杂的光照变化有效提取运动物体,后者的难点则在于如何从整个躯休大范围的运动背景中将手势的运动识别并提取出来。尽管不同的应用可能提出不同的技术上的要求,但是相当一部分这类问题还是可以在同一的框架下进行探讨和比较的。以下就是本文讨论范围内一般问题的陈述( Figure1):a.高层次的模型一般具有检测、跟踪、识别三个模块,其中识别模块并不必须b.检测模块可细分为移动日标区域检测与移动目标分组,其中前者是这个模块能够顺利工作的保证,其日的是将各帧内移动日标所在的区域标出该模型的输入为连续的视频,输出为跟踪的物体(即轨迹)或分类的物体,DetectioTrackingbackgroundObject detectionMatching usingFramescolor texture andTrackedsubtractionusing contoursmotion featuresobiectsGr。 up handling(merging andlittonFigure1系统框架图中即为一个典型的流程图,其中省略了分类模块并把运动目标区域检测规定为背景差分方法。该模型的典型应用场景是室内外的视频监视分析( Figure2),特别是交通数据的分析。另外体育运动视频(如足球或台球)的分析也能在该模型下解决。Figure2移动目标检测的典型应用:视频监控本文讨论的就是这样一个系统之中移动目标检测部分内容,并且将重点放在了如何判定移动目标区域的部分。这是这样的系统中的最初的处理,对于之后的处理能否获得有效的信息至关重要。该内容主要涉及两个问题:如何提取运动的前景,及如何建立一个良好的背景模型。后者一般并不是应用任务中所要求完成的,但往往是用以提取运动前景很好辅助工具,将新的一帧“减去”背景即可获得移动前景,故同时具有这两个步骤的方法也被称为“背景差分”,是移动目标检测中的一大类主流方法,本报告中涉及的大部分方法即属于这一类3基于像素的移动目标检测31均值-阈限方法均值-阈限( Figure3)的基本思路是计算每个像素的平均值和标准差作为它的背景模型Mean 2*Avg DiffMean”Mean-2*Avg DiffFigure3均值-國限方法4图中为某视频中单个像素在一定时间内不断更新得到的平均值和平均差值3,该像素处在天空的位置,在一段时问后有人的手挥过该区域,可以看到由于前景目标明显不如背景中的天空明亮,所以可以很容易将其分辨出来实际上均值-阈限方法就是赋予视频中每个像素一个统计上的背景模型,例如高斯分布模型4。每个点需要两个参数来衡量:均值与方差。后面将看到,许多更先进的棊于像素的移动目标检测方法其实无非采用了更复杂的分布模型来描述每个像素32阴影去除及三高斯模型简单的帧差值或均值-阈限方法在很多应川中都面临一个很严重的问题:阴影。在某些光照条件下,移动物体产生的阴影相对背景具有非常显著的差别从而被识别成了前景,有时这些阴影比物体本身还人,并且导致原本独立的运动物体连接在一起无法分割。一种简单的思路是放弃使用灰度值进行背景建模,而采用颜色信息从而将阴影的移动去除掉。这类方法需要一条假设:移动目标投射到路面上的阴影主要改变了该位置的亮度而对色度没有大的影响°。部分情况下确实可以承认该假设。在不同的颜色模型下有不同提取亮度信息的方式。在HSV等空间中这个任务尤为简单,因为亮度本身就是一个独立的分量,所以在该分量以外的维度上进行背景建模与差分就能消除一定的阴影。如果在常用的RGB颜色空间中,亮度的提取就稍微复杂倒。Figure4RGB空间中的亮度与色度3类似标准差的作用,但是计算更快捷。C.R. Wren, A Azarbayejani, T. Darrell, and A P Pentland "pfinder Real-Time Tracking of the human body lEEETrans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, no. 7, pp. 780-785, July 1997J.M. Alvarez, A Lopez, and r Baldrich, " Illuminant-Invariant Model-Based Road Segmentation",IEEE IntelligentVehicles Symposium, June 20085将一个像素的颜色值在RGB三维空间中表示( Figure4),背景建模就是确定了穿过原点的一条色度直线,所有在该直线上的颜色都认为是背景色。当前颜色相对参考颜色(背景)的亮度分量a1由最小化下式给出:φ(a;)=(l1-c1E)2a2表示该像素当前值相对参考背景色的相对亮度。如果其值为1则代表亮度相同,大于1代表比背景更亮,小于1代表比背景更培当前颜色到色度直线的垂直距离就表小色度的偏离:CD1=‖l2-aE1‖(3)利用色度与亮度的偏离值就可以将新的颜色值分为四个类别Forground: CDi> IcD or ai> Alow, elseM()Back ground:aτa2else(4)ShadowelseHighlightotherwise其中CD2与a分别代表均一化之后的两个偏离分量。这些方强烈依赖于上面提到的假设:阴影仅仅改变背景亮度而不改变色度。但是这个假设实际上并不总是有效,很多时候还需要更复杂的方法达到去除阴影,鉴别真正移动目标的目的。三高斯模型4就是针对去除阴影的考虑提出的。这个模型中采用三个高斯分布相结合( Figure5)对各像素进行建模。三个高斯成分分别为:道路、运动前景及阴影。这三个成分组合成为了完整的混合模型(b)和印甲品f叫intersity valeFigure5三个高斯分布相结合6此方法之后面临的主要问题是如何通过一定时间的学习获得每个高斯分布的参数从而建立有效的模型。相关文献中提出采用EM算法( ExpectationMaximization Algorithm)进行学习。EM算法是一个迭代的算法,通过有限步的迭代就能够获得较好的模型估计。一般而言,为了从一个数据集中获得该数据集满足的混合分布,可以采用最大后验概率估计的方法进行估计,但是这样的方法需要关于每个数据分类的信息(即每个值属于哪个类别)。然而在移动目标检测过程中往往都是无监督的学习从而不可能获得这样的分类信息,而只能自动设定个预先的分类,然后通过迭代不断改进,这就是EM算法的基本思路另外,由于各点的数据是不断改变的,于是采川原始的EM算法对每一帧都进行重复的迭代既不必要也不现实,可以采用EM算法的一个变种:增量EM算法33高斯混合模型(GMM331背景建虞在某些场景之下,采用三个高斯分布的混合模型仍然无法有效地描述复杂的现实环境,于是髙斯混合模型四被提出了。高髙斯混合模型采用类似3.2中三个髙斯模型的思路,希望采用多个高斯分布相结合的方法来描述环境。与前面的模型不同的是,现在高斯分布的个数不是固定的一个或三个了,而是随着各个像素实际的需要动态地进行设定。另外该方法也放弃采用费时的EM算法而采用更快捷的方式进行背景建模与更新。假设已知像素(xo,y)在过去一段时间中的颜色值或灰度值{X1,…,X}={(xo,yo,):1≤i≤t(5)若由K个高斯分布的高斯混合模型对该像素进行建模,则新观察到一个颜色值或灰度值的概率为P(x1)=)o*n(x,,E(6)在RGB等彩色空间中为了简化计算可以采用如下公式k,t7)A Dempster, N. Laird, and D. Rubin, "Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM algorithm", Journalof the Royal Statistical Society, pp. 1-38, 1977这个公式假设了各个颜色分量是相互独立的。尽管事实并不如此,但这样计算在保留充分的精确性的同时大大降低了计算复杂性。这样每个像素就采用κ个峰的髙斯混合模型完成了建模。剩余的问题同样是如何对模型中的各个参数进行估计,以及如何判别前景。3.3.2背景更新背景更新大致有这几个步骤:a.每一个新的值都与所有K个高斯分布进行匹配,直到找到充分吻合的分布(判断方式与均值-阈限方法类似)b.若新的值与所有K个分布都不接近,则将K个分布中权值最小的一个替换成一个新的分布,该分布以新的值为均值,并且具有很高的初始方差和很低的初始权重;C.若新的值与某个分布充分接近,则认为其属于该分布并更新各个分布的权值及参数Ort=(1-aOKt-1+aM(8)=(1-p)ut-1+p·X(9)=(1-p)21+p(X-1)(x-2)(10)here(kok(11)其中(8)式中Mkt对于匹配上的分布唯1,对于其他分布为0α表示适应性的强弱,α越大,给予新的值的权重越大,也就适应得越快;(9)式(10)式仅针对匹配上的分布,而其他分布的参数保持不表3.3.3前景检测运动前景的检测主要有以下几个步骤a.对所有的高斯分布按照ω/σ进行从大到小的排序;b.取前B个高斯分布,满足B= argminkT(12)k=其中T表示背景应该占的比重,如果T取得较小则类似于前面介绍的均值阈限模型,T取得较大则允许背景有更丰富的特性,如随风摆动的树叶或水面的波纹等等。C.如果当前出现的新的值并不符合这B个高斯分布,则认为是运动的前景,否则认为是背景。34非参数模型341背景建模为了能够更快速地适应变化的背景,并且保证对移动物体的敏感性,马里兰大学A. Elgammal等人提岀采用非参数的模型四对各个像素进行建模。该方法并不指定确切模型形式,而釆用核旳数来利用历史薮据建立模型。在釆用高斯核的情况下,一个颜色出现的概率’∑K(x-x∑∏1(13)2这样实际上就是对考虑范围内所有的历史值都建立一个高斯分布,并利用所有这些分布对当前值进行分析。由于高斯分布的假设,故(x1+1-x1)~N(0272),于是可以估计方差(14)0.68V2其中m是|x+1-xl的中位数。号外由于在这种方法下需要大量计算核函数的值,故可以预先计算出一定精度的核函数数据表,通过查表的方法大大加快计算的速度。实验表明这样的方法在一般的PC机上是可以达到实时的计算要求的。34.2减少错误检测为了降低由于局部抖动(如树叶抖动、摄像机抖动)带来的错误检测,该方法利用了一定的区域信息。原先的P(x1)现在改用Pm(x代替PN(t= maxyEN(x)Prix Byy(15)此处N(x)指该像索周围的一个小区域,B指像素y对应的背景模型。这样就充分降低了由于小范围抖动导致的错误检测。7该式成立仍然需要假设各个颜色分量相互独京。9该方法需要维护两个背景模型:长期模型及短期模型。其中短期的模型是为了能够快速适应变化的背景而提出的,仅利用相当短的一段历史值建立模型,另外该模型采用选择更新机制(仅对判定属于背景的值进行更新);长期的模型在相当长的时间内通过盲更新机制(对所有值进行更新)获得。两个模型判定结果的交集能够进一步降低错误的检测,但同时也去除了部分实际上是移动目标的部分。最终采用的策略为:所有由短期模型检测出来,并且与两个模型判定结果交集相邻的像素被视作运动的前景3.4.3去除阴景这个方法同样提到了去除阴影的问题( Figure6)采用RGB颜色模型的一个变种表示颜色:RBR+G+B·9=R+G+Bb=R+G+B′(16)s=RtG+B(17)令A为某个像素在一定时间内的取值,而定义B如下B={x1|x∈A≤≤阝(18)其含义就是该像素过去的背景取值中与当前值亮度接近的值的集合利用B中的值在(r,g)二维空间上进行上述的背景建模及前景检测,就能很有效地消除检测的阴影。Figure6非参数模型下的阴影去除4基于区域的移动目标检测从上面的介绍的方法来看,建立的背景模型越来越复杂:高斯分布的个数从一个到三个,再到K个,再到每个历史值各一个。这样的背景模型已经具有了高度的复杂性,但是在有些应用环境下效果仍然并不理想。反思一下这些方法的特点,仅仅利用各个像素的独立信息而没有考虑像素之间的关联性是键的原因。其实在3.42中采用方法实际上已经开始尝试以局部区域作为考虑问题的范围,
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  • EMD工具箱下载(matlab)
    EMD经验模式分解工具箱,EMD经验模式分解工具箱,EMD经验模式分解工具箱。
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  • MATLAB信号处理EEMD工具箱
    EEMD是针对EMD方法的不足,提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理为:当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时,该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。当信号加上均匀分布的白噪声背景时,不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。当然,每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果,这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。既然在每个独立的测试中噪声是不同的,当使用足够测试的全体均值时,噪声将会被消除。全体的均值最后将会被认为是真正的结果,随着越来越多的测试,附加的噪声被消除了,唯一持久稳固的部分是信号本身。
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  • 基于STM32的LoRa无线通信
    基于STM32的LoRa无线通信,无线芯片为SX1276,SX1278,特别经过安信可公司的LoRa芯片Ra-01、Ra02测试通过。单片机为STM32F103VeT6,其他系列也有一定参考价值。内附收发程序,数据手册,引脚连接等
    2020-12-06下载
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