自适应光学校正中的高通滤波matlab代码

以下是一个基本的matlab代码实现，供参考：

% 生成QR码
qr_code = zeros(QR_SIZE, QR_SIZE); % QR码矩阵
qr_data = encode_qr_data(data); % 编码数据
qr_code = add_finder_patterns(qr_code); % 添加定位标记
qr_code = add_format_info(qr_code, QR_VERSION); % 添加格式信息
qr_code = add_version_info(qr_code, QR_VERSION); % 添加版本信息
qr_code = add_data(qr_code, qr_data); % 添加数据

% 获取波前畸变信息
phase = generate_phase_map(BMP_SIZE);

% 添加相位畸变
qr_code = apply_phase_correction(qr_code, phase);

% 高通滤波
qr_code = apply_high_pass_filter(qr_code);

% 保存QR码为BMP图像
imwrite(qr_code, 'qr_code.bmp');

需要注意的是，以上代码仅为参考，具体实现需要根据具体情况进行调整和优化。同时，代码中的参数也需要根据具体情况进行设置。

相关问题

自适应光学校正中的高通滤波

}

int main()
{
unsigned char qr_code[QR_SIZE][QR_SIZE] = {0}; // QR码矩阵
generate_qr_code(qr_code);
return 0;
}

这段代码中，generate_qr_code函数用于生成QR自适应光学校正中的高通滤波可以通过以下步骤实现：

1. 首先，获取光学码并保存为BMP图像，其中QR_VERSION为QR码版本号，QR_SIZE为QR码大小，BMP_SIZE为系统的波前畸变信息，可以使用自适应光学元件（如电极变形镜）对波前进行BMP图像大小，data为要编码的数据。在函数内部，先对数据进行编码，然后逐测量和校正，也可以使用其他方法获取波前信息。

2. 将波前信息转化为相位畸变步添加定位标记、格式信息、版本信息和数据，最后将QR码保存为BMP图像。

模型参考自适应控制的卡尔曼滤波Matlab代码

下面是一个基于自适应控制的卡尔曼滤波的 Matlab 代码示例。这个示例主要是用于对一个双自由度系统进行状态观测和控制。

clear all;
clc;

% 系统参数
m1 = 1;
m2 = 1;
k1 = 1;
k2 = 1;
b1 = 0.1;
b2 = 0.1;

% 系统状态向量初始化
x = zeros(4, 1);
x_hat = zeros(4, 1);
x_hat_dot = zeros(4, 1);
x_ref = zeros(4, 1);

% 控制器参数
Kp = 1;
Ki = 1;
Kd = 1;
Kp_hat = 1;
Ki_hat = 1;
Kd_hat = 1;
delta_t = 0.01;

% 卡尔曼滤波器参数初始化
Q = diag([1, 1, 1, 1]);
R = diag([0.1, 0.1, 0.1, 0.1]);
P = diag([1, 1, 1, 1]);

% 系统输入
u = 0.1;

% 系统仿真循环
for i = 1:1000
    
    % 参考信号更新
    x_ref(1) = sin(i*0.01);
    x_ref(2) = cos(i*0.01);
    
    % 状态估计
    x_hat_dot = x_hat_dot + (Kp_hat * (x_ref - x_hat) + Ki_hat * (x_ref - x_hat_dot)) * delta_t;
    x_hat = x_hat + x_hat_dot * delta_t;
    
    % 卡尔曼滤波器更新
    [x_hat, P] = adaptive_kalman_filter(x, u, x_hat, P, Q, R, delta_t);
    
    % 控制器输出
    F = Kp * (x_ref - x_hat) + Ki * (x_ref - x_hat_dot) + Kd * (x_ref - x);
    
    % 系统动力学模拟
    x_dot = [x(3:4); (-k1*x(1) - k2*(x(1) - x(2)) - b1*x(3) - b2*(x(3) - x(4)) + F)/m1; (k2*(x(1) - x(2)) - b2*(x(3) - x(4)))/m2];
    x = x + x_dot * delta_t;
    
    % 输出
    disp(x_hat);
end

function [x_hat_new, P_new] = adaptive_kalman_filter(x, u, x_hat_old, P_old, Q, R, delta_t)

F = [0, 0, delta_t, 0;
     0, 0, 0, delta_t;
     -u/m1, 0, -b1/m1, -b2/m1;
     u/m2, -k2/m2, b2/m2, -b2/m2-k2/m2];
H = [1, 0, 0, 0;
     0, 1, 0, 0];

x_hat_priori = F * x_hat_old;
P_priori = F * P_old * F' + Q;
K = P_priori * H' * inv(H * P_priori * H' + R);
x_hat_new = x_hat_priori + K * (x - H * x_hat_priori);
P_new = (eye(4) - K * H) * P_priori;

end

注意：这个示例代码仅用于参考，请根据实际系统需求进行修改。