在二值图像上实现数学变形的方法有很多,如“不腐蚀”和“不膨胀”。它也用来检测不同的对象/形状使用这个简单的二值图像操作,但我现在面临的问题是应用这个简单的操作,即侵蚀,膨胀和许多灰度图像,不把它们转换成二值图像。
Selement = strel('disk',5);//disk type element used in morphology
erodeimage = imerode(image,selement);//this is only implement on binary image
上面的代码是二进制数学变形的代码,如何在灰度图像上实现相同的概念。
注意:如果您
我需要得到一个信号在某个频率下的振幅。我使用FFTAnalysis函数。但我得到了所有的光谱。我如何修改它以获得某个频率下的信号振幅?
例如,我有:
data = 1024点数组;
如果我使用FFTAnalysis,我会得到1024点的FFTdata数组。
但是我只需要FFTdata454,例如();
public static float[] FFTAnalysis(short[] AVal, int Nvl, int Nft) {
double TwoPi = 6.283185307179586;
int i, j, n, m, Mmax, Istp;
double Tmpr,
我试图实现实时数字滤波的音频信号在安卓.我使用了高通过滤器的标准代码:
void doFilter(final short in[], short out[], int sizeIn) {
int i, j;
for (i = 0; i < sizeIn; i++) {
out[i] = 0;
for (j = 0; j < size; j++)
if (i >= j) out[i] += H[j] * in[i - j];
else out[i] += H[j] * dataT
我一直在做一个通过声波发送数据的项目。我实现这一点的方法是在频域中对数据进行脉冲编码,然后创建一个包含该信息的独特声波。我已经使用python绘制了它,这给了我: import scipy as sp
import math
import numpy as np
from scipy import signal
from scipy import fft
import matplotlib.pyplot as plt
paynowString = "00020101021126380009SG.PAYNOW010100211+658128992803010520400005303
如果波格式为-2通道- 32位- 48 kHz,如何使用Goertzel算法?
我已经搜索了Goertzel算法,但是我在互联网上所能看到的只有2通道、16位和8 kHz波形格式的DTMF检测。我不知道我应该修改代码的哪一部分来满足我的需求。
Private Function Goertzel(ByVal sample As Byte(), ByVal N As Long, _
ByVal freq As Double, ByVal sampr As Long) As Double
Dim Skn As Double = 0