matlab 幅频特性 相频特性代码,图片
幅频特性
频率比w/wn
放大因子|H |
机械振动作业
16车辆二班 毛海宽 201630053743
一、单自由度系统幅频曲线图MatLab 程序代码
r=0:0.001:5;
for zita=0.1:0.1:0.5
H=1./sqrt((1-r.^2).^2+(2*zita)^2*r.^2); plot(r,H ); hold on; end
for zita=[sqrt(2)/2,1.0]
H=1./sqrt((1-r.^2).^2+(2*zita)^2*r.^2); plot(r,H,'r'); hold on; end
axis([0,5,0,5.5]);
title('幅频特性');
xlabel('频率比w/wn'); ylabel('放大因子|H|');
legend('\xi=0.01','\xi=0.02','\xi=0.03','\xi=0.04','\xi=0.05','\xi=sqrt(2)/2','\xi=1.0'); text(1,5, '\rightarrow\xi =0.01');
text(1.02,2.51, '\rightarrow\xi =0.02'); text(0.9,1.71, '\rightarrow\xi =0.03'); text(1.0,1.3, '\rightarrow\xi =0.04'); text(1.0,1.0, '\rightarrow\xi =0.05'); text(1.0,0.7, '\rightarrow\xi =sqrt(2)/2'); text(1.0,0.5, '\rightarrow\xi =1.00'); grid on;
二、单自由度系统幅频曲线图
相频特性
频率比w/wn
角度
三、单自由度系统相频曲线图MatLab 程序代码
r=0:0.001:5;
for zita=0.1:0.1:0.4
H=atan2((abs(2*zita*r./(1-r.^2))),sign((2*zita*r./(1-r.^2)))).*180/pi; plot(r,H ); hold on; end
for zita=[sqrt(2)/2,1];
H=atan2((abs(2*zita*r./(1-r.^2))),sign((2*zita*r./(1-r.^2)))).*180/pi; plot(r,H ); hold on; end
axis([0,5,0,180]); title('相频特性');
xlabel('频率比w/wn'); ylabel('角度');
legend('\xi =0.1','\xi =0.2', '\xi =0.3','\xi =0.4','\xi=sqrt(2)/2','\xi =1.00'); text(1.51,168.3, '\rightarrow\xi =0.10'); text(1.51,155, '\rightarrow\xi =0.20'); text(1.51,144, '\rightarrow\xi =0.30'); text(1.51,136, '\rightarrow\xi =0.40'); text(1.51,120, '\rightarrow\xi =sqrt(2)/2'); text(1.51,113, '\rightarrow\xi =1.00'); grid on;
四、单自由度系统相频曲线图
matlab的图像拼接程序(20210119152549)
mat lab的图像拼接程 序 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI) JINGBIAN ll=imread{,,)；%6dTAEuODpAp￥dy2All%6D j u j A ll=double(ll); [hl wl dl]=size(ll);%TEOEdl±al2lldU±a>>0dl I2= imread(n)；
I2=double(l2); [h2 w2 d2]=size(l2); %show input images and prompt for correspondences figure;subplot( 1,2,1)； image(ll/255); axis image; hold on; title(*first input image')； [XI Yl]=ginput(2); %get two points from the usersubplot(l z2,2); image(l2/255); axis image; hold on; title('sec ond input image*)； [X2 Y2]=ginput(2); %get two points from the user %estimate parameter vector(t); Z=[X2' Y2'； Y2'?X2'； HOOjOOll]1； xp=[Xl; Yl]; t=Z\xp; %solve the I in ear system a=t(l); %=s cos(alpha) b=t(2);%=s sin(alpha) tx=t(3); ty=t(4); % con struct transformation matrix(T) T=[a b tx;?b a ty; 0 0 1]; % warp incoming corners to determine the size of the output image(in to out) cp二T*[l 1 w2 w2; 1 h2 1 h2; 1 111]; Xpr=min([cp(l/:)/O]): max([cp(l/:)/wl]);%min x:maxx Ypr=min([cp(2/:)/0]): max([cp(2/:)/hl]); %min y: max y [Xp/Yp]=ndgrid(Xpr/ Ypr); [wp hp]=size(Xp); %=size(Yp) % do backwards transform (from out to in) X=T\[Xp(:) Yp(:) ones(wp*hp/l)]'；%warp %re-sample pixel values with bilinear interpolation clear Ip; xl二reshape(X(b：)Mp,hp)‘; yl=reshape(X(2/:)/wp/hp)1; lp(:/:/l)=interp2(l2(:/:/l)/xl/ yl, '?bilinear*); %red Ip(:/:/2)=interp2(l2(:/:/2)/xl/ yl, '?bilinear1)；%green lp(:z:/3)=interp2(l2(:/:/3)/xl/ yl, ^bilinear1)；%blue % offset and copy original image into the warped image offset= -rounddmindcpfl/)^]) min([cp(2,:),0])]); lp(l+offset ⑵:hl+offset(2), 1+off set {1): wl+offset (1 )z:); doublefllflihl.liwl,:)); %show the result figure; image(lp/255); axis image; title('mosaic image')； ll=double(imread(n)); [hl wl dl]=size(ll);%TEOEdl±aPll6lJ±agl I2=double(imread(n)); [h2 w2 d2]=size(l2); %show input images and prompt for correspondences figure; subplot(l,2z l); image(ll/255); axis image; hold on; title('first input image'); [XI Yl]=ginput(2); %get two points from the user subplot(122); image(l2/255); axis image; hold on; title('sec ond input image1)； [X2 Y2]=ginput(2); %get two points from the user %estimate parameter vector(t); Z=[X2' Y2'； Y2'-X2' ；1100;0011]'； xp=[Xl; Yl]; t=Z\xp; %solve the linear system %% a=t(l); %=s cos(alpha) b=t(2); %=s sin(alpha)
滤波器基本原理、分类、应用
滤波器原理 滤波器是一种选频装置，可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减其它频率成分。在测试装置中，利用滤波器的这种选频作用，可以滤除干扰噪声或进行频谱分析。 广义地讲，任何一种信息传输的通道（媒质）都可视为是一种滤波器。因为，任何装置的响应特性都是激励频率的函数，都可用频域函数描述其传输特性。因此，构成测试系统的任何一个环节，诸如机械系统、电气网络、仪器仪表甚至连接导线等等，都将在一定频率范围内，按其频域特性，对所通过的信号进行变换与处理。 本文所述内容属于模拟滤波范围。主要介绍模拟滤波器原理、种类、数学模型、主要参数、ＲＣ滤波器设计。尽管数字滤波技术已得到广泛应用，但模拟滤波在自动检测、自动控制以及电子测量仪器中仍被广泛应用。带通滤波器 二、滤波器分类 ⒈根据滤波器的选频作用分类 ⑴低通滤波器 从0～f2频率之间，幅频特性平直，它可以使信号中低于f2的频率成分几乎不受衰减地通过，而高于f2的频率成分受到极大地衰减。 ⑵高通滤波器 与低通滤波相反，从频率f1～∞，其幅频特性平直。它使信号中高于f1的频率成分几乎不受衰减地通过，而低于f1的频率成分将受到极大地衰减。 ⑶带通滤波器 它的通频带在f1～f2之间。它使信号中高于f1而低于f2的频率成分可以不受衰减地通过，而其它成分受到衰减。 ⑷带阻滤波器 与带通滤波相反，阻带在频率f1～f2之间。它使信号中高于f1而低于f2的频率成分受到衰减，其余频率成分的信号几乎不受衰减地通过。 推荐精选
低通滤波器和高通滤波器是滤波器的两种最基本的形式，其它的滤波器都可以分解为这两种类型的滤波器，例如：低通滤波器与高通滤波器的串联为带通滤波器，低通滤波器与高通滤波器的并联为带阻滤波器。 低通滤波器与高通滤波器的串联 低通滤波器与高通滤波器的并联 ⒉根据“最佳逼近特性”标准分类 ⑴巴特 沃斯滤波 器 从幅频特 性提出要 求，而不 考虑相频 特性。巴 特沃斯滤 波器具有最大平坦幅度特性，其幅频响应表达式为： ⑵切比雪夫滤波 器 推荐精选
利用MATLAB进行图像截取_拼接(灰色_彩色)
%灰色图像拼接 clc; clear; A=imread('C:\Documents and Settings\s35\桌面\新建文件夹\v1.jpg'); figure,imshow(A) A1=im2bw(A); A2=double(A1); se=strel('disk',20); A4=imdilate(A2,se); figure,imshow(A4) A5=double(A4); A6=not(A5); A7=double(A6); B=imread('C:\Documents and Settings\All Users\Documents\My Pictures\示例图片\Water lilies.jpg'); C=imread('C:\Documents and Settings\All Users\Documents\My Pictures\示例图片\Winter.jpg'); [m,n]=size(A4); B2=rgb2gray(B); B3=imresize(B2,[m,n]); B4=double(B3); C2=rgb2gray(C); C3=imresize(C2,[m,n]); C4=double(C3); D=A5.*B4; E=A7.*C4; F=uint8(D+E); figure,imshow(F) %彩色图像拼接 clc; clear; A=imread('C:\Documents and Settings\s35\桌面\新建文件夹\v1.jpg'); figure,imshow(A) A1=im2bw(A); A2=double(A1); se=strel('disk',20); A4=imdilate(A2,se); figure,imshow(A4)
matlab仿真一阶低通滤波器幅频特性和相频特性
freqs 模拟滤波器的频率响应 语法： h = freqs(b,a,w) [h,w] = freqs(b,a) [h,w] = freqs(b,a,f) freqs(b,a) 描述： freqs返回一个模拟滤波器的H(jw)的复频域响应（拉普拉斯格式） 请给出分子b和分母a h = freqs(b, a, w) 根据系数向量计算返回模拟滤波器的复频域响应。freqs计算在复平面虚轴上的频率响应h，角频率w确定了输入的实向量，因此必须包含至少一个频率点。 [h, w] = freqs(b, a) 自动挑选200个频率点来计算频率响应h [h, w] = freqs(b, a, f) 挑选f个频率点来计算频率响应h 例子： 找到并画出下面传递函数的频率响应 Matlab代码： a = [1 0.4 1]; b = [0.2 0.3 1]; w = logspace(-1, 1);
logspace功能：生成从10的a次方到10的b次方之间按对数等分的n个元素的行向量。n如果省略，则默认值为50。 freqs(b, a, w); You can also create the plot with: h = freqs(b,a,w); mag = abs(h); phase = angle(h); subplot(2,1,1), loglog(w,mag) subplot(2,1,2), semilogx(w,phase) To convert to hertz, decibels, and degrees, use: f = w/(2*pi); mag = 20*log10(mag); phase = phase*180/pi; 算法： freqs evaluates the polynomials at each frequency point, then divides the numerator response by the denominator response: s = i*w; h = polyval(b,s)./polyval(a,s)
四种滤波器的幅频特性
四种滤波器的幅频特性 本次实验是观察四种滤波器（低通、高通、带宽、带阻）的幅频特性，以加强对各种滤波器的功能认知。本 次实验我们选用的放大器为324型，其功能图如下所示: 下面我们来逐步观察一下四种滤波器的特性。 1. 低通滤波器 其电路图如下所示： 图中，电阻R1=R2=R=10K Ω，C1=C2=0.01uF,Ro=0.8R=8Ω，Vcc+＝+12V ， Vcc-＝-12V ，低通滤波器的传递函数20 02 2 )(ω αωω++= s s K s H p ， ，其中 2 221102 12100 1111; 1;1C R K R R C C C R R R R K K f f p -+???? ??+= = + ==αωω带入数据w 。＝10000rad/s ，Kp ＝1.8，α＝1.2， ()( ) 2 2 2202 2 25/2425/78.1)(ωωω ωω+-= j H ； 当w ＝0时)(ωj H ＝1.8，；w 增加且w<4800rad/s 时，)(ωj H 增加；当>4800rad/s 时,)(ωj H 减小,;w 趋 近无穷时, )(ωj H 趋近于0。此时wc=1.17rad/s 。 对于不同的α，滤波器的幅频特性也不相同 对于实验中的低通，α＝1.2，与1.25的相似，我们对于实验数据的测量如下： 输入为100mV
范围10～6kHz 输出不失真 绘出的幅频特性图如下： 2、高通滤波器 其电路图如下： 其中R1=R2=R=10K,C1=C2=0.01uF,Ro=0.8R=8K 高通的传递函数为20 02 2 )(ω αω++= s s s K s H p ，()() 2 220 2 2 )(ωαωω ω ωω+-= p K j H ， 1121 2 021******** ; 1 ; 1C R K C C R C C R R R R K K f f p -+???? ??+= = +==αωω带入数值 后，Kp ＝1.8， W=0时 )(ωj H ＝0；w<4800rad/s 时)(ωj H 增加;w 趋近于无穷时,)(ωj H 保持不变。 对于不同的α，滤波器的幅频特性也不相同 绘制的幅频特性图如下： 3带通滤波器 其电路图如下所示： 其中R1=R2=R3=R=10K,C1=C2=0.01uF ，Ro=8K ， 带通的传递函数为 2 02 0)/()/()(ω ωω++= s Q s s Q K s H p ，()H j ω； ()1 223131102 13212 101 213 1211111; ; 111C R K C R C R C R Q C C R R R R R R R K R R C C K K f f f p -+++=+= ??????-+???? ??++=-ωω
巴特沃斯数字低通滤波器要点说明
目录 1.题目........................................................ .................................. .2 2.要求........................................................ (2) 3.设计原理........................................................ . (2) 3.1 数字滤波器基本概念......................................................... (2) 3.2 数字滤波器工作原理......................................................... (2) 3.3 巴特沃斯滤波器设计原理 (2) 3.4脉冲响应不法......................................................... .. (4) 3.5实验所用MATLAB函数说
明 (5) 4.设计思路........................................................ .. (6) 5、实验内容........................................................ . (6) 5.1实验程序......................................................... . (6) 5.2实验结果分析......................................................... . (10) 6.心得体会........................................................ . (10) 7.参考文献........................................................ . (10) 一、题目：巴特沃斯数字低通滤波器 二、要求：利用脉冲响应不变法设计巴特沃斯数字低通滤波器，通带截止频率100HZ,采样频率1000HZ，通带最大衰减为0.5HZ，阻带最小衰减为10HZ，画出幅频、相频相应相应曲线。并假设一个信号x(t)=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t),其中f1=50HZ,f2=200HZ。用此信号验证
滤波器幅频特性的测试
实验一 1-1 滤波器幅频特性的测试 一．实验目的 1．了解无源和有源滤波器的工作原理及应用。 2．掌握滤波器幅频特性的测试方法。 二．实验原理 滤波器是一种选频装置，可以使某给定频率范围内的信号通过而对该频率范围以外的信号极大地衰减。 1．RC 无源低通滤波器 RC 无源低通滤波器原理如图1-1所示。这种滤波器是典型的一阶RC 低通滤波器，它的电路简单，抗干扰性强，有较好的低频性能，构成的组件是标准电阻、电容，容易实现。其传递函数为 =)(s H 1 1 )()(+= s s u s u i o τ （1-1） 式中：τ=RC 。 低通滤波器频率特性为 ωτ ωj j H += 11 )( （1-2） 图1-1 RC 低通滤波器 其幅频特性 )(ωA 为 2 )(11)(ωτω+= A （1-3） 低通滤波器的截止频率为 RC f c π21 = （1-4） 图1-2 一阶有源低通滤波器 2．RC 有源低通滤波器 RC 有源低通滤波器原理如图1-2所示。它是将一阶RC 低通滤波网络接入运算放大器输入端构成的。运算放大器在这里起隔离负载影响、提高增益和带负载能力的作用。有源低通滤波器的传递函数为 1 )()()(+= = s K s u s u s H i o τ （1-5） 式中：1 1R R K F + =（R 1、R F 参数可参考图1-2，也可自选）。 频率特性为 ωτ ωj K j H += 1)( （1-6） R
式（1-5）与式（1-1）相似，只是增益不同。 3．幅频特性的测试 本实验是对以上两种低通滤波器进行幅频特性测试。滤波器的幅频特性采用稳态正弦激励试验的办法求得。对滤波器输入正弦信号x（t）=x0sinωt，在其输出达到稳态后测量输出和输入的幅值比。这样可得到该输入信号频率ω下滤波器的传输特性。逐次改变输入信号的频率，即可得到幅频特性曲线。 三．实验仪器和设备 1．低频信号发生器一台 2．毫伏表一台 3．直流稳压电源一台 4．RC无源滤波器接线板一块 5．有源低通滤波器线路板一块 四．实验步骤 1．将RC滤波器接线板低通滤波器部分的R值调到适当的位置。将低频信号发生器输出端接入RC低通滤波器输入端，双路毫伏表中的一路接低通滤波器的输入端，另一路接输出端。 2．由信号发生器输出一定幅度的正弦信号电压。先检查低频信号发生器幅值调节旋钮，使之在最小（逆时针旋转到底）位置，输出信号频率调到20Hz，然后逐渐调大信号电压使监测毫伏表指示约1伏，记下滤波器输入和输出的信号电压值。 3．不断由小到大改变滤波器输入信号频率，每改变一次信号频率，待毫伏表读数稳定了以后读取一组滤波器输入和输出信号电压值，记录到原始数据记录纸上。 4．将信号发生器幅值调节旋钮调到最小，按图1-3连接测试系统。考虑到有源低通滤波器具有放大作用，注意监测滤波器输出信号的毫伏表测量档位要比监测输入信号的相应加大。 图1-3 5．重复实验步骤2、3。 五．实验数据处理 1．用对数坐标纸绘出RC无源低通滤波器和有源低通滤波器的幅频特性曲线。 2．比较两种滤波器的特性，分析有源滤波器的优点。 六．思考题 1．若要能自动绘出滤波器的幅频特性曲线，实验系统如何设计？试绘出仪器组合框图，并作简要说明。 2．滤波器的建立时间T e如何测定？
图像拼接原理及方法
第一章绪论 1.1图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系 列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制( IBR )成为结合两个互补领域 ――计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化 场景描述(Visual Seene Representaions)的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以 使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360度的环形图片了。但是在实际应用中，很 多时候需要将360度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到 超大视角甚至是360度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目 视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双 目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360度全景图像，用来虚拟实际场景。 这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四 周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图 像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重 要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算 法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型： (1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对 待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法 计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度，由此得到待
模拟滤波器频率特性测试
实验二 模拟滤波器频率特性测试 一、实验目的 1、掌握低通无源滤波器的设计； 2、学会将无源低通滤波器向带通、高通滤波器的转换； 3、了解常用有源低通滤波器、高通滤器、带通滤波器、带阻滤波器的结构与特性； 二、预备知识 1、 学习“模拟滤波器的逼近”； 2、 系统函数的展开方法； 3、低通滤波器的结构与转换方法； 三、实验原理 模拟滤波器根据其通带的特征可分为： （1）低通滤波器：允许低频信号通过，将高频信号衰减； （2）高通滤波器：允许高频信号通过，将低频信号衰减； （3）带通滤波器：允许一定频带范围内的信号通过，将此频带外的信号衰减； （4）带阻滤波器：阻止某一频带范围内的信号通过，而允许此频带以外的信号衰减； 各种滤波器的频响特性图： 图2一1低通滤波器 图2一2高通滤波器 图2一3带通滤波器 图2一4带阻滤波器 在这四类滤波器中，又以低通滤波器最为典型，其它几种类型的滤波器均可从它转化而来。 1、系统的频率响应特性是指系统在正弦信号激励下系统的稳态响应随激励信号频率变化的情况。用矢量形式表示： ()()()j H j H j e φωωω= 其中：｜H(j ω)｜为幅频特性，表示输出信号与输入信号的幅度比随输入信号频率的变化关系；φ(ω)为相频特性，表示输出信号与输入信号的相位差随输入信号频率的变化关系。
2、H(j ω)可根据系统函数H(s)求得：H(j ω)= H(s)︱s=j ω因此，对于给定的电路可根椐S 域模型先求出系统函数H(s)，再求H(j ω)，然后讨论系统的频响特性。 3、频响特性的测量可分别测量幅频特性和相频特性，幅频特性的测试采用改变激励信号的频率逐点测出响应的幅度，然后用描图法描出幅频特性曲线；相频特性的测量方法亦可改变激励信号的频率用双踪示波器逐点测出输出信号与输入信号的延时τ，根椐下面的公式推算出相位差 ()2T τφωπ = 当响应超前激励时为 ()φω正，当响应落后激励时()φω为负。 四、实验原理图 图2一5实验电路 图中：R=38k Ω，C=3900pF ，红色框内为实验板上的电路。 五、实验内容及步骤： 将信号源CH1的信号波形调为正弦波，信号的幅度调为Vpp=10V 。 1、RC 高通滤波器的频响特性的测量： 将信号源的输出端(A)接实验板的IN1端，滤波后的信号OUT1接示波器的输入(B) 。根据被测电路的参数及系统的频特性，将输入信号的频率从低到高逐次改变十 次以上(幅度保持Vipp=10v) ， 逐个测量输出信号的峰峰值大小(Vopp)及输出信号与输入信号的相位差 ，并将测量数据填入表一： 表一 2．RC 低通滤波器的频响特性的测量： 将信号源的输出(A)接实验板的IN2，滤波后的输出信号OUT2接示波器的输入(B) 。根据被测电路的参数及系统的幅频特性，将输入信号的频率从低到高逐次改变十 次以上(幅度保持Vipp=10v) ， 逐个测量输出信号的峰峰值大小(Vopp) 及Φ(ω)，并将测量数据填入表二： 表二 Vi(V) 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 f(Hz) 150 200 300 350 400 450 500 550 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 Vo(v) 1.44 1.2 1.26 2.96 3.28 3.60 4 4.24 6.60 7.44 8.00 8.40 8.72 8.76 8.88 φ(ω)（10 -2 ） 5.024 3.768 1.884 1.6328 1.5072 1.256 1.1304 1.0048 0.3768 0.1884 0.11304 0.08792 0.05024 0.04396 0.03768 Vi(V) 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10
简单二阶有源低通滤波器电路及幅频特性
简单二阶有源低通滤波器电路及幅频特性 为了使输出电压在高频段以更快的速率下降，以改善滤波效果，再加一节RC o (1)通带增益 当f=0时，各电容器可视为开路，通带内的增益为 低通滤波环节，称为二阶有源滤波电路。它比一阶低通滤波器的滤波效果更好二阶LPF的电路图如图6所示，幅频特性曲线如图7所示。 1- (2)二阶低通有源滤波器传递函数根据图8-2.06可以写出
丄“盘斗丄〕 俯二一礎 通常有，联立求解以上三式，可得滤波器的传递函数 臥)—九… (3)通带截止频率 将s 换成j 3,令3 0 = 2n f o=1/(RC)可得 当f=fp时，上式分母的模 ="丿厶 I Vo Z 与理想的二阶波特图相比，在超过fO以后，幅频特性以-40 dB/dec的速率下降，比一阶的下降快。但在通带截止频率fp -fO之间幅频特性下降的还不够快。 摘要设计一种压控电压源型二阶有源低通滤波电路，并利用MultisimIO仿真软件对电路的频率特性、特征参量等进行了仿真分析，仿真结果与理论设计一致，为有源滤波器的电路设计提供了EDA手段和依据。 关键词二阶有源低通滤波器；电路设计自动化；仿真分析；MultisimIO 滤波器是一种使用信号通过而同时抑制无用频率信号的电子装置，在信息处理、数据传送和抑制干扰等自动控制、通信及其它电子系统中应用广泛。滤波一般可分为有源滤波和无源滤波，有源滤波可以使幅频特性比较陡峭，而无源滤波设计简单易行，但幅频特性不如有源滤波器，而且体积较大。从滤波器阶数可分为一阶和高阶，阶数越高，幅频特性越陡峭。高阶滤波器通常可由一阶和二阶滤波器级联而成。采用集成运放构成的RC有源滤波器具有输入阻抗高，输出阻抗低，可提供一定增益，截止频率可调等特点。压控电压源型二阶低通滤波电路是有源滤波电路的重要一种，适合作为多级放大器的级联。本文根据实际要求设计一种压控电压源型二阶有源低通滤波电路，采用EDA仿真软件Multisim1O对压控电压源型二阶有源低通滤波电路进行仿真分析、调试，从而实现电路的优化设计。 1设计分析 1.1二阶有源滤波器的典型结构 二阶有源滤波器的典型结构如图1所示。其中，丫1?丫5为导纳，考虑到UP=UN
四种滤波器的幅频特性教程文件
四种滤波器的幅频特 性
四种滤波器的幅频特性 本次实验是观察四种滤波器（低通、高通、带宽、带阻）的幅频特性，以加强对各种滤波器的功能认知。本次实验我们选用的放大器为324型，其功能图如下所示: 下面我们来逐步观察一下四种滤波器的特性。 1.低通滤波器 其电路图如下所示： 图中，电阻R1=R2=R=10KΩ，C1=C2=0.01uF,Ro=0.8R=8Ω，Vcc+＝ +12V，
Vcc-＝-12V ，低通滤波器的传递函数20 02 2 )( ω αωω++=s s K s H p ， ，其中 2 221102 121001111; 1; 1C R K R R C C C R R R R K K f f p -+???? ??+== +==αωω带入数据w 。＝10000rad/s ，Kp ＝1.8，α＝1.2， ()( ) 2 2 2202 2 25/2425/78.1)(ωωω ωω+-= j H ； 当w ＝0时)(ωj H ＝1.8，；w 增加且w<4800rad/s 时，)(ωj H 增加；当>4800rad/s 时, )(ωj H 减小,;w 趋近无穷时, )(ωj H 趋近于0。此时wc=1.17rad/s 。 对于不同的α，滤波器的幅频特性也不相同 对于实验中的低通，α＝1.2，与1.25的相似，我们对于实验数据的测量如下： 输入为100mV 频率f （Hz ） 输出V （v ） 频率f （Hz ） 输出V （v ） 10 1.965 2200 0.756 30 1.965 2300 0.698 50 1.960 2400 0.650 100 1.950 2500 0.596 200 1.945 2600 0.548
图像拼接原理及方法
第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型：（1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对
低通滤波器设计实验报告
低通滤波器设计 一、设计目的 1、学习对二阶有源RC 滤波器电路的设计与分析； 2、练习使用软件ORCAD （PISPICE ）绘制滤波电路； 3、掌握在ORCAD （PISPICE ）中仿真观察滤波电路的幅频特性与相频特性曲线 。 二、设计指标 1、设计低通滤波器截止频率为W=2*10^5rad/s; 2、品质因数Q=1/2; 三、设计步骤 1、考虑到原件分散性对整个电路灵敏度的影响，我们选择R1=R2=R,C1=C2=C ，来减少原件分散性带来的问题； 2、考虑到电容种类比较少，我们先选择电容的值，选择电容C=1nF; 3、由给定的Wp 值,求出R 12121C C R R Wp ==RC 1=2*10^5 解得：R=5K ? 4、根据给定的Q ，求解K Q=2121C C R R /K)RC -(1+r2)C1+(R1= K -31 解得：K=3-Q 1=1.286 5、根据求出K 值，确定Ra 与Rb 的值
Ra=2 K=1+ Rb Ra=Rb 这里取Ra=Rb=10K?; 四、电路仿真 1、电路仿真图： 2、低通滤波器幅频特性曲线 3、低通滤波器相频特性曲线 注：改变电容的值：当C1=C2=C=10nF时 低通滤波器幅频特性曲线 低通滤波器相频特性曲线 五、参数分析 1、从幅频特性图看出：该低通滤波器的截止频率大约33KHz, 而我们指标要求设计截止频率 f= Wp/2?=31.847KHz 存在明显误差； 2、从幅频特性曲线看出，在截至频率附近出现凸起情况,这是二阶滤波器所特有的特性； 3、从相频特性曲线看出，该低通滤波器的相频特性相比比较好。 4、改变电容电阻的值，发现幅频特性曲线稍有不同，因此，我们在设计高精度低误差的滤波器时一定要注意原件参数的选择。 六、设计心得: 通过对给定参数指标的地滤波器的仿真设计，一方面学会了在
五数字滤波器幅频特性的测试
实验三 低通、高通滤波器的幅频特性 一、实验目的 ㈠ 进一步熟悉DSP 实验系统的结构、组成及使用方法。 ㈡ 了解数字低通、高通滤波器的特点，学习数字滤波器幅频特性的测量方法。 ㈢ 观察数字滤波器频响特性的周期延拓性。 二、实验原理 ㈠ 用DSP 实验系统实现数字滤波器 一个线性时不变离散系统，或者说一个数字系统可以用系统函数来表示： ∑∑=-=--= N i i i N i i i z a z b z H 1 01)(
也可以用差分方程表示: ∑∑==-+-= N i i N i i i n y a i n x b n y 1 )()()( 由以上两个公式中,当i a 至少有一个不为0时,表达的是一个IIR 数字滤波器;当i a 全都为0时,表达的是一个FIR 数字滤波器。FIR 数字滤波器可以看成是IIR 数字滤波器i a 全都为0时的一个特例。 通常,我们把FIR 滤波器的系统函数表示为 H Z h n Z n N n ()()= =--∑01 其差分方程表示为 y n h i x n i i N ()()()= -=-∑0 1 例如:已知一个用双线性变换法设计的三阶低通IIR 数字滤波器，采样频率F s =4KHz,其3dB 截止频率为1KHz,它的传递函数 2 3 21333121)(----++++=z z z z z H 为了用数字信号处理实验系统实现这个滤波器,我们对上式还需进行处理,将其化成一 般表示式 2 32123213333.0116667.05.05.016667.03 1161212161)(--------++++=++++=z z z z z z z z z H 由上式可知,传递函数的各系数为 16667.00=b 5.01=b 5.02=b 16667 .03=b 01=a 3333.02-=a 03=a 相应的差分方程为 ) 2(3333.0)3(16667.0)2(5.0)1(5.0)(16667.0)3()2()1()3()2()1()()(3213210---+-+-+=-+-+-+-+-+-+=n y n x n x n x n x n y a n y a n y a n x b n x b n x b n x b n y 将以上差分方程的计算过程及采样频率Fs 、电路阶数N =3编写成TMS320Cxx 执行程序,输入实验系统,即可实现这个IIR 数字低通滤波器。图7-5-1为实现IIR 数字滤波器的DSP 汇编程序流程图。 ㈡.数字滤波器幅频特性的测量 任一电信网络幅频特性的测量均可采用两种方法:逐点描绘法和扫频测量法。
基于MATLAB的图像拼接技术
基于MATLAB的图像拼接技术 基于MATLAB的图像拼接技术实验报告 学院:数信学院 专业班级: 12级信息工程1班 姓名学号: 一、实验名称:基于MATLAB的图像拼接技术 二、实验目的:利用图像拼接技术得到超宽视角的图像，用来虚拟实际场景。 三、实验原理: 基于相位相关的图像拼接技术是一种基于频域的方法，通过求得图像在频 域上是相位相关特点来找到特征位置，从而进行图像拼接。其基本原理是 基于傅氏功率谱的相关技术。该方法仅利用互功率谱中的相位信息进行图 像配准，对图像间的亮度变化不敏感，而且所获得的相关峰尖突出，具有 一定的鲁棒性和较高的配准精度。 基于相位相关法进行图像拼接的基本原理如下:假设f(x，y)表示尺寸为MN的图像，该函数的二维离散傅里叶变换(DFT)为: ， MN,,111,,，juxMvyN2(//) Fuvfxye,(,)(,),,MN，xy,,00 其中，F(u，v)是复变函数;u、v是频率变量，u=0，1，…，M-1，v=0，1，…，N-1;x、y是空间或图像变量。 二维离散傅里叶逆变换(IDFT)为: N,1M,1,，juxMvyN2(//),fuve(,) Fxy(,),,,y,0x,0 ，…，M-1;y=0，1，…，N-1。其中，x=0，1 设两幅图像、的重叠位置为(，)，则图像、的互功率谱为:IIxyII112002 *II(,)(,),,,,，,，jxy,,,2()1200 ,eII(,)(,)，,,,,12
其中，*为共轭符号，对上式两边进行傅里叶逆变换将在(x，y)处产生一00个函数。因此，只要检测上式傅里叶逆变换结果最大值的位置，就可以获得两xy幅图像间的评议量(，。具体算法步骤如下: 00 II?读入两幅图片、(函数输入)，并转换为灰度图像; 12 II?分别对、做二维傅里叶变换，即: 12 fftIfftI A=() B=() 1222 C则通过A、B的简单的矩阵运算得到另一矩阵，即: 3 C =B*.conj(A)/norm(B*.conj(A)，1) 3 矩阵的二维傅里叶逆变换C在(，)处取得最大，可通过遍历比较C(i，Cxy300 j)大小即可找到该位置，并作为函数返回值。 四实验程序 tic x=[1 2;0 1]; a=imread('7.jpg'); %读取图片 b=imread('8.jpg'); figure imshow(a); figure imshow(b); imwrite(b,'160.jpg'); IMG={a,b}; %将图片存为元胞结构 num=size(IMG,2); %计算图片个数 move_ht=0; %累计平移量初值 move_wd=0; for count=1:num-1 input1=IMG{count}; %读取图象 input11=imresize(rgb2gray(input1),[300,200]);
常用滤波器的频率特性分析
常用滤波器的频率特性分析 摘要：滤波器是一种选频装置，可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减其它频率成分。在测试装置中，利用滤波器的这种选频作用，可以滤除干扰噪声或进行频谱分析。滤波器对实现电磁兼容性是很重要的。本文所述内容主要有滤波器概述及原理、种类等。尽管数字滤波技术已得到广泛应用，但模拟滤波在自动检测、自动控制以及电子测量仪器中仍被广泛应用。故对常见滤波器中低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器，EMI 滤波器，从频率出发，进行特性分析。 一、引言 滤波器，是一种用来消除干扰杂讯的器件，将输入或输出经过过滤而得到纯净的直流电。对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除的电路，就是滤波器，其功能就是得到一个特定频率或消除一个特定频率。 滤波器通常分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。 二、原理 滤波器一般有两个端口，一个输入信号、一个输出信号 利用这个特性可以将通过滤波器的一个方波群或复合噪波，而得到一个特定频率的正弦波。 滤波器是由电感器和电容器构成的网路，可使混合的交直流电流分开。电源整流器中，即借助此网路滤净脉动直流中的涟波，而获得比较纯净的直流输出。最基本的滤波器，是由一个电容器和一个电感器构成，称为L型滤波。所有各型的滤波器，都是集合L型单节滤波器而成。基本单节式滤波器由一个串联臂及一个并联臂所组成，串联臂为电感器，并联臂为电容器。在电源及声频电路中之滤波器，最通用者为L型及π型两种。就L型单节滤波器而言，其电感抗XL与电容抗XC，对任一频率为一常数，其关系为 XL·XC=K2 故L型滤波器又称为K常数滤波器。倘若一滤波器的构成部分，较K常数型具有较尖锐的截止频率（即对频率范围选择性强），而同时对此截止频率以外的其他频率只有较小的衰减率