中值滤波程序源数据9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01 9.7510000e-01

时间: 2023-05-27 07:04:47 浏览: 16
以下是一个简单的中值滤波程序，可以处理输入数据： ```python def median_filter(data, window_size): filtered_data = [] for i in range(len(data)): window = [] for j in range(max(0,i-window_size), min(len(data),i+window_size+1)): window.append(data[j]) window.sort() filtered_data.append(window[int(len(window)/2)]) return filtered_data data = [9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01, 9.7510000e-01] window_size = 3 filtered_data = median_filter(data, window_size) print(filtered_data) ``` 输出结果为： ``` [0.9751000000000001, 0.9751000000000001, 0.9751, 0.9751, 0.9751, 0.9751, 0.9751, 0.9751000000000001, 0.9751000000000001, 0.9751000000000001] ``` 其中，`median_filter(data, window_size)`函数接收两个参数，`data`为输入数据，`window_size`为窗口大小，即取决于数据的中位数值的窗口大小。函数使用双重循环，对于每个输入数据，它会创建一个窗口，然后对窗口进行排序，取出中间值，并将其附加到过滤后的数据列表中。返回的列表中包含输入数据的中值滤波后的版本。最后，代码使用示例数据和窗口大小调用函数，并打印输出结果。

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基于matlab,编写中值滤波程序，已给源数据

假设源数据为一个二维矩阵 imageData。 中值滤波的思路是，在图像的每个像素位置上，用邻近像素的中值代替当前像素值。具体做法是，将当前像素和其周围像素构成一个小的窗口，然后将窗口中的像素值排序，取其中位数作为当前像素的新值。 以下是使用 matlab 实现中值滤波的示例代码： matlab % 读入原始图像数据 imageData = imread('lena.png'); % 中值滤波参数 windowSize = 3; % 窗口大小为 3x3 % 对每个像素进行中值滤波 [rows, cols] = size(imageData); filteredData = zeros(rows, cols, 'uint8'); for i = 1:rows for j = 1:cols % 构造窗口 i1 = max(1, i-windowSize); i2 = min(rows, i+windowSize); j1 = max(1, j-windowSize); j2 = min(cols, j+windowSize); window = imageData(i1:i2, j1:j2); % 中值滤波 newPixelValue = median(window(:)); filteredData(i, j) = newPixelValue; end end % 显示结果图像 figure, imshow(imageData), title('原始图像'); figure, imshow(filteredData), title('中值滤波后图像'); 在本示例中，我们将窗口大小设为 3x3，对图像中的每个像素进行中值滤波，最终得到中值滤波后的图像。

给定源数据，写中值滤波程序

以下是一个简单的中值滤波程序，其中使用了Python语言和numpy库： python import numpy as np def median_filter(data, kernel_size=3): # 获取数据维度 data_shape = np.shape(data) data_rows = data_shape[0] data_cols = data_shape[1] # 创建输出结果数组 result = np.zeros_like(data) # 对每个像素计算中值 for row in range(data_rows): for col in range(data_cols): # 获取 kernel_size x kernel_size 的邻域像素 neighborhood = data[max(0, row-kernel_size//2):min(data_rows, row+kernel_size//2+1), max(0, col-kernel_size//2):min(data_cols, col+kernel_size//2+1)] # 计算邻域像素的中值 pixel_value = np.median(neighborhood) result[row, col] = pixel_value return result 在上述代码中，median_filter函数调用时需要传入一个源数据数组（标准矩阵）。可选参数kernel_size表示中值滤波器的大小，其默认值为3。 该函数首先获取数据的维度，并创建一个与源数据数组相同的零数组（result），该数组存储处理过的中值过滤器中得出的像素值。 然后，该函数遍历源数据数组中的每个像素，从中心开始获取kernel_size x kernel_size的邻域像素，并计算邻域像素的中值。将该中值分配给对应的像素位置，最终返回一个所需滤波器大小的中值滤波器处理后的源数据。

中值滤波算法--C 语言嵌入式

中值滤波是一种常用的图像处理算法，用于去除图像中的噪声。它的原理是将每个像素点的灰度值替换为该像素点周围邻域像素点灰度值的中值。 下面是一个用 C 语言实现中值滤波算法的示例代码： c #include <stdio.h> // 定义图像大小 #define ROWS 5 #define COLS 5 // 定义中值滤波窗口大小 #define WINDOW_SIZE 3 // 中值滤波函数 void medianFilter(int image[ROWS][COLS]) { int window[WINDOW_SIZE * WINDOW_SIZE]; int i, j, k, l, count, temp; for (i = 0; i < ROWS; i++) { for (j = 0; j < COLS; j++) { count = 0; // 获取当前像素点周围邻域的像素值 for (k = -WINDOW_SIZE / 2; k <= WINDOW_SIZE / 2; k++) { for (l = -WINDOW_SIZE / 2; l <= WINDOW_SIZE / 2; l++) { if (i + k >= 0 && i + k < ROWS && j + l >= 0 && j + l < COLS) { window[count] = image[i + k][j + l]; count++; } } } // 对邻域像素值进行排序 for (k = 0; k < count - 1; k++) { for (l = 0; l < count - 1 - k; l++) { if (window[l] > window[l + 1]) { temp = window[l]; window[l] = window[l + 1]; window[l + 1] = temp; } } } // 将中值赋给当前像素点 image[i][j] = window[count / 2]; } } } int main() { // 定义原始图像 int image[ROWS][COLS] = { {10, 20, 30, 40, 50}, {60, 70, 80, 90, 100}, {110, 120, 130, 140, 150}, {160, 170, 180, 190, 200}, {210, 220, 230, 240, 250} }; // 打印原始图像 printf("Original Image:\n"); for (int i = 0; i < ROWS; i++) { for (int j = 0; j < COLS; j++) { printf("%d ", image[i][j]); } printf("\n"); } printf("\n"); // 进行中值滤波 medianFilter(image); // 打印滤波后的图像 printf("Filtered Image:\n"); for (int i = 0; i < ROWS; i++) { for (int j = 0; j < COLS; j++) { printf("%d ", image[i][j]); } printf("\n"); } return 0; } 这段代码实现了一个简单的中值滤波算法，对一个 5x5 的图像进行中值滤波处理。你可以根据实际情况修改图像的大小和中值滤波窗口的大小。编译并运行该代码，即可得到原始图像和经过中值滤波处理后的图像。

给定源数据，matlab写中值滤波程序

data = [1,2,3,NaN,5,6,7,NaN,9,10]; window_size = 3; filtered_data = data; for i=2:length(data)-1 window = data(i-1:i+1); if ~isnan(window(2)) && (isnan(window(1)) || isnan(window(3))) filtered_data(i) = window(2); elseif ~isnan(window(2)) filtered_data(i) = median(window); end end disp(filtered_data)

中值滤波程序给的数据怎么处理

中值滤波程序通常会给出一组数据，程序会遍历这些数据，将每个点周围的像素值按照从小到大的顺序排序，然后取其中间值作为该点的像素值。以二维图像为例，一般会使用一个3x3或5x5的窗口来遍历整张图片，对于每个像素点，取其周围窗口内的像素值进行排序，再取其中间值作为该点的像素值，最终得到处理后的图像。

200smart的中值滤波程序

### 回答1： 中值滤波是数字图像处理中一种常用的非线性滤波方法，可以有效消除图像中的噪声和杂点，保留图像中的边缘信息。200smart的中值滤波程序是一款基于Matlab编程语言实现的图像处理工具，可对数字图像进行中值滤波处理。 该程序采用一维和二维中值滤波算法，分别适用于灰度图像和彩色图像。其中一维中值滤波可以通过邻域内像素的大小来控制滤波强度，而二维中值滤波则需要根据图像的颜色通道计算像素的中值。 200smart的中值滤波程序可以实现实时预览及多种参数设置，用户可以根据实际需求进行选择。同时，该程序还提供了图像处理结果的保存功能，方便用户进行后续分析和处理。 总之，200smart的中值滤波程序是一款便捷实用的数字图像处理工具，可以轻松滤除图像中的噪声，提高图像质量。 ### 回答2： 中值滤波是一种用于图像处理中去除图像噪声的滤波算法。200smart的中值滤波程序可以通过以下步骤实现： 1. 首先读入待处理的图像，可以用OpenCV库函数imread()实现。 2. 定义一个滤波窗口大小，通常是3x3或5x5大小。在本程序中，我们选择3x3的窗口。 3. 针对图像中的每一个像素点，定义一个以该像素点为中心的窗口，然后将该窗口内的像素点灰度值排序。取中间值作为该像素点的新灰度值。 4. 遍历整个图像，将所有像素点的灰度值进行替换。 5. 最后用OpenCV库函数imwrite()将处理后的图像保存到本地。 下面是该程序的伪代码实现： img = imread('input_image.png') // 读入待处理图像 window_size = 3 // 定义窗口大小 for i in range(1, img.height-1): // 遍历图像中的每个像素 for j in range(1, img.width-1): window = img[i-1:i+2, j-1:j+2] // 定义窗口 sorted_window = sort(window.flatten()) // 将窗口内的像素灰度值排序 median_value = sorted_window[4] // 取中值 img[i][j] = median_value // 将新灰度值赋给该像素 imwrite('output_image.png', img) // 保存处理后的图像到本地 值得注意的是，该程序忽略了边缘像素点的处理，因为在这种情况下无法创建完整的窗口。如果需要处理边缘像素点的话，可以在边缘像素点处进行插值处理。 ### 回答3： 200Smart的中值滤波程序是一种常用的数字图像处理技术，用于去除图像中的随机噪声和椒盐噪声。这种算法的核心思想是选取一个像素点周围的邻域，计算该邻域的中值，并将中值作为该像素点的新值。 通常情况下，中值滤波程序使用的邻域大小为3x3或5x5。程序遍历整张图像中的每一个像素，并将其周围的邻域中的像素按照大小进行排序，然后计算出中间值，并将该中间值作为该像素的新值。 使用中值滤波可以有效地降低图像的噪声，还可以平滑图像的边缘，提高图像质量。但是，中值滤波也有一些局限性，例如可能会导致图像的细节信息丢失、模糊化等问题。此外，中值滤波计算量较大，可能导致处理速度较慢的问题。因此，在实际应用中需要根据图像的特点和需求进行选择和调整。

中值滤波程序，具有参数输入功能，

以下是Python中的中值滤波程序，可以根据需要输入滤波器大小和图像文件名： import numpy as np import cv2 import argparse # 设置命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image") parser.add_argument("-k", "--kernel", type=int, default=3, help="size of median filter kernel") args = vars(parser.parse_args()) # 读取图像 image = cv2.imread(args["image"]) # 中值滤波 median = cv2.medianBlur(image, ksize=args["kernel"]) # 显示结果 cv2.imshow("Original Image", image) cv2.imshow("Median Filtered Image", median) cv2.waitKey(0) 以上程序使用了Python的argparse库，可以从命令行中传入参数。如下面的例子，运行程序时输入图像文件名和滤波器大小。 python median_filter.py --image example.jpg --kernel 5 该程序会读取example.jpg图片，并使用大小为5的中值滤波器进行滤波，然后将原图和滤波后的图像展示出来。

写一个中值滤波程序

以下是 Python 代码实现一个简单的中值滤波程序，该程序使用了 OpenCV 库： python import cv2 def median_filter(img, kernel_size): h, w = img.shape[:2] img_filtered = img.copy() padding_size = kernel_size // 2 for i in range(padding_size, h - padding_size): for j in range(padding_size, w - padding_size): roi = img[i - padding_size:i + padding_size + 1, j - padding_size:j + padding_size + 1] img_filtered[i, j] = int(cv2.medianBlur(roi, kernel_size)[padding_size, padding_size]) return img_filtered # 加载图像 img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 中值滤波 img_filtered = median_filter(img, 5) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Filtered Image', img_filtered) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 其中，median_filter 函数是实现中值滤波的核心部分。它接受两个参数：待处理的图像和滤波器大小，返回经过中值滤波后的图像。在函数内部，我们遍历每个像素，并将滤波器中的像素进行排序，取中间值作为该像素的新值。最后，返回处理完毕的图像。 在上述代码中，我们使用了 OpenCV 库提供的中值滤波函数 cv2.medianBlur，该函数接受两个参数：待处理的图像和滤波器大小。我们将滤波器大小设置为函数参数 kernel_size 的值，以便在程序中灵活调整。

西门子plc中值滤波程序

西门子PLC中实现中值滤波算法有多种方法，其中一种典型的实现方式是利用S7-200 PLC的脉冲宽度调制（PWM）输出模块和A/D转换模块构建滤波电路，使用特定的滤波算法计算出数据序列的中值，并将中值输出到PWM模块，通过改变PWM的占空比实现信号的滤波。 具体实现步骤如下： 1. 首先，需要将原始信号输入到PLC的A/D转换模块中，将信号转换成数字信号，以便PLC进行处理。 2. 利用S7-200 PLC中可编程PWM功能模块，将滤波器构建为一个可编程的平均滤波器。通过设置PWM模块的输出频率与占空比，可以使PWM输出的平均值对应实际信号的中值。 3. 在PLC中编写中值滤波算法程序。该程序可以采用快速中值滤波算法（如快排法），将输入信号序列进行排序，计算其中值。这个中值可以通过编写特定的程序来实现。 4. 将计算出的中值数据输出到PWM模块，调整PWM的占空比，以达到对输入信号进行滤波的目的。 总的来说，利用S7-200 PLC的PWM输出模块和A/D转换模块构建中值滤波器可以实现简单的信号滤波，同时减小了硬件成本和调试难度。当然，对于更高级别的滤波算法，需要使用更先进的硬件（如DSP），以便快速地进行信号处理和滤波。

Matlab中值滤波程序，已知源数据

以下是一种简单的 Matlab 值滤波程序，适用于二维矩阵的平滑操作。 matlab function output = myMedianFilter(input, windowSize) % input: 二维矩阵，待进行值滤波的数据 % windowSize: 一个正奇数，表示滤波器的窗口大小 % output: 二维矩阵，值滤波后的结果 % 生成一个全 0 的与输入矩阵同大小的矩阵 output = zeros(size(input)); % 获得窗口的一半大小 halfWindowSize = (windowSize - 1) / 2; % 对于每一个像素 for i = 1:size(input, 1) for j = 1:size(input, 2) % 生成一个窗口，根据当前像素为中心 window = input(max(1, i-halfWindowSize):min(size(input,1), i+halfWindowSize), max(1,j-halfWindowSize):min(size(input,2), j+halfWindowSize)); % 对窗口中的值进行排序，并取中间的值 output(i, j) = median(sort(window(:))); end end end 这个程序使用 MATLAB 中的 median 函数来实现单一窗口中的值排序和中间值选择。在像素访问循环中，我们生成一个新的窗口矩阵，根据像素位置作为中心，然后使用该窗口中的 median 函数来计算新像素值。最终结果存储在输出矩阵 output 中。

matlab中值滤波程序

以下是一个简单的 MATLAB 中的值滤波程序： Matlab function img_filtered = my_median_filter(img, mask_size) % img: 输入图像 % mask_size: 模板尺寸 % img_filtered: 经过中值滤波后的图像 % 转换为灰度图像 if size(img, 3) == 3 img = rgb2gray(img); end % 补零操作 border_size = floor(mask_size / 2); img = padarray(img, [border_size border_size], 'symmetric'); % 初始化输出图像 img_filtered = zeros(size(img)); % 遍历图像 for y = 1 + border_size : size(img, 1) - border_size for x = 1 + border_size : size(img, 2) - border_size % 提取当前像素的局部区域 local_region = img(y - border_size : y + border_size, x - border_size : x + border_size); % 对局部区域进行排序，并取其中位数作为当前像素的输出值 img_filtered(y, x) = median(local_region(:)); end end % 去除补零操作产生的边缘效应 img_filtered = img_filtered(1 + border_size : end - border_size, 1 + border_size : end - border_size); end 调用方式： Matlab img = imread('lena.png'); img_filtered = my_median_filter(img, 3); 其中， img 是需要滤波的图像，mask_size 是模板大小（必须是奇数）。函数返回经过中值滤波后的图像 img_filtered。

改进的极值中值滤波程序

极值中值滤波是一种数字信号处理技术，用于去除信号中的噪声。它通过计算信号的中值和极值来确定噪声的存在并进行滤波。以下是一个改进的极值中值滤波程序： python import numpy as np from scipy import signal def improved_peaks_median_filter(signal, window_size=3, threshold=0.5): """ Improved peaks median filter algorithm :param signal: input signal :param window_size: size of the window :param threshold: threshold for detecting peaks :return: filtered signal """ # Apply a median filter to the signal median_filtered = signal.medfilt(signal, window_size) # Compute the difference between the original signal and the median filtered signal diff_signal = np.abs(signal - median_filtered) # Compute the mean and standard deviation of the difference signal mean_diff = np.mean(diff_signal) std_diff = np.std(diff_signal) # Detect peaks in the difference signal peaks, _ = signal.find_peaks(diff_signal, height=(mean_diff + threshold * std_diff)) # Replace the values at the detected peaks with the median filtered values filtered_signal = np.copy(signal) for peak in peaks: filtered_signal[peak] = median_filtered[peak] return filtered_signal 该算法首先对信号应用中值滤波器，然后计算信号的绝对值与中值滤波器输出之间的差异。它通过计算差异信号的平均值和标准差来检测噪声峰值，并将大于阈值的峰值替换为中值滤波器的输出。最后，它返回滤波信号。 你可以调整窗口大小和峰值阈值来适应不同的信号和噪声类型。

改进的图像去噪极值中值滤波程序 matlab代码

以下是改进的图像去噪极值中值滤波程序的Matlab代码： matlab function [resultImg] = improvedMedianFilter(inputImg, windowSize, threshold) % inputImg: 输入图像 % windowSize: 中值滤波窗口大小 % threshold: 判断是否为噪声的阈值 % resultImg: 输出去噪后的图像 % 获取输入图像的大小 [row, col] = size(inputImg); % 计算窗口的边长 halfWS = floor(windowSize/2); % 初始化输出图像 resultImg = inputImg; % 对每个像素进行处理 for i = halfWS+1:row-halfWS for j = halfWS+1:col-halfWS % 提取窗口内的像素 window = inputImg(i-halfWS:i+halfWS, j-halfWS:j+halfWS); % 计算窗口内像素的中值 medianVal = median(window(:)); % 计算窗口内像素的极差 rangeVal = max(window(:)) - min(window(:)); % 如果极差小于阈值，则进行中值滤波 if rangeVal <= threshold resultImg(i,j) = medianVal; end end end 使用方法： matlab inputImg = imread('lena.png'); % 读取图像 windowSize = 3; % 窗口大小 threshold = 20; % 阈值 resultImg = improvedMedianFilter(inputImg, windowSize, threshold); % 进行改进的中值滤波 imshow(resultImg); % 显示去噪后的图像 其中，inputImg是输入的图像，windowSize是中值滤波窗口的大小，threshold是判断是否为噪声的阈值，resultImg是输出的去噪后的图像。可以根据需要修改窗口大小和阈值。

用C语言写一个中值滤波程序

以下是使用 C 语言实现的简单中值滤波程序： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define KERNEL_SIZE 3 int compare(const void *a, const void *b) { return (*(int*)a - *(int*)b); } void median_filter(unsigned char *input, int width, int height, unsigned char *output) { int i, j, k, l, p, q; int padding_size = KERNEL_SIZE / 2; unsigned char roi[KERNEL_SIZE * KERNEL_SIZE]; for (i = padding_size; i < height - padding_size; i++) { for (j = padding_size; j < width - padding_size; j++) { p = 0; for (k = -padding_size; k <= padding_size; k++) { for (l = -padding_size; l <= padding_size; l++) { roi[p++] = input[(i + k) * width + (j + l)]; } } qsort(roi, KERNEL_SIZE * KERNEL_SIZE, sizeof(unsigned char), compare); output[i * width + j] = roi[KERNEL_SIZE * KERNEL_SIZE / 2]; } } } int main() { FILE *fp_in, *fp_out; unsigned char *input, *output; int width, height; int i, j; fp_in = fopen("lena.raw", "rb"); if (fp_in == NULL) { printf("Error: Unable to open input file.\n"); return 1; } fp_out = fopen("lena_filtered.raw", "wb"); if (fp_out == NULL) { printf("Error: Unable to open output file.\n"); fclose(fp_in); return 1; } width = height = 512; input = (unsigned char*)malloc(width * height * sizeof(unsigned char)); output = (unsigned char*)malloc(width * height * sizeof(unsigned char)); fread(input, sizeof(unsigned char), width * height, fp_in); median_filter(input, width, height, output); fwrite(output, sizeof(unsigned char), width * height, fp_out); free(input); free(output); fclose(fp_in); fclose(fp_out); return 0; } 该程序从文件读取输入图像，对其进行中值滤波，并将处理结果写入输出文件。中值滤波的核心函数 median_filter 接受四个参数：输入图像、图像宽度、图像高度和输出图像。在函数内部，我们遍历每个像素，并将滤波器中的像素进行排序，取中间值作为该像素的新值。排序使用了标准库中的 qsort 函数。 请注意，由于中值滤波涉及到像素排序操作，因此在实际应用中，为了提高程序效率，通常会使用一些优化技术，例如快速中值滤波（FMF）等。

中值滤波matlab程序

我可以回答这个问题。中值滤波是一种常用的图像处理方法，可以用于去除图像中的噪声。以下是一个简单的 MATLAB 程序示例： matlab % 读取图像 img = imread('image.jpg'); % 对图像进行中值滤波 filtered_img = medfilt2(img); % 显示原始图像和处理后的图像 subplot(1,2,1), imshow(img), title('原始图像'); subplot(1,2,2), imshow(filtered_img), title('中值滤波后的图像'); 这个程序首先读取一张图像，然后对图像进行中值滤波处理，并将处理后的图像显示出来。

matlab添加高斯噪声再进行中值滤波,用matlab，选一幅图像，加入椒盐噪声后，对其进行中值滤波和均值滤波，对比其效果。...

首先，我们需要导入需要处理的图像，可以使用imread函数： matlab img = imread('example.jpg'); 接下来，我们可以添加高斯噪声，可以使用imnoise函数： matlab img_noisy = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01); % 添加方差为0.01的高斯噪声 然后，我们可以对图像进行中值滤波，可以使用medfilt2函数： matlab img_medfilt = medfilt2(img_noisy, [3, 3]); % 对图像进行3x3的中值滤波 同时，我们也可以对图像进行均值滤波，可以使用imfilter函数： matlab h = fspecial('average', [3, 3]); % 创建3x3的均值滤波模板 img_meanfilt = imfilter(img_noisy, h); % 对图像进行均值滤波 最后，我们可以将原图像、添加了高斯噪声的图像、中值滤波后的图像和均值滤波后的图像进行展示，可以使用subplot和imshow函数： matlab subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); subplot(2, 2, 2); imshow(img_noisy); title('Image with Gaussian Noise'); subplot(2, 2, 3); imshow(img_medfilt); title('Image with Median Filter'); subplot(2, 2, 4); imshow(img_meanfilt); title('Image with Mean Filter'); 完整代码如下： matlab img = imread('example.jpg'); img_noisy = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01); img_medfilt = medfilt2(img_noisy, [3, 3]); h = fspecial('average', [3, 3]); img_meanfilt = imfilter(img_noisy, h); subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); subplot(2, 2, 2); imshow(img_noisy); title('Image with Gaussian Noise'); subplot(2, 2, 3); imshow(img_medfilt); title('Image with Median Filter'); subplot(2, 2, 4); imshow(img_meanfilt); title('Image with Mean Filter'); 运行结果如下图所示： ![中值滤波和均值滤波对比](https://img-blog.csdnimg.cn/20211103144930356.png)

改进的matlab极值中值滤波程序

以下是改进的Matlab极值中值滤波程序： matlab function y = medfilt2_extremes(x, w, p) % x: input image % w: window size, should be odd % p: percentage of pixels to be replaced by median or max/min values if nargin < 3 p = 0.1; end if mod(w, 2) == 0 error('Window size should be odd.'); end [xh, xw] = size(x); y = zeros(xh, xw); % pad the image with zeros pad_width = (w - 1) / 2; x = padarray(x, [pad_width, pad_width], 'symmetric'); for i = 1:xh for j = 1:xw % get the window window = x(i:i+w-1, j:j+w-1); % sort the window values window_sorted = sort(window(:)); % get the median value and the max/min values mid = window_sorted((w*w+1)/2); max_val = window_sorted(w*w - floor(w*w*p/2)); min_val = window_sorted(floor(w*w*p/2)+1); % replace the pixel with the median value if it's an extreme value if x(i,j) == max(window(:)) || x(i,j) == min(window(:)) y(i,j) = mid; else y(i,j) = x(i,j); end % replace a percentage of pixels with max/min values if rand < p if x(i,j) < min_val || x(i,j) > max_val y(i,j) = min_val + (max_val - min_val) * rand; end end end end y = uint8(y); 这个程序可以进行中值和极值滤波，并且可以选择替换一定比例的像素值为极值。其中，输入参数x是要进行滤波的图像，w是窗口大小，p是替换像素的比例，默认值为0.1。输出参数y是滤波后的图像。

改进的极值中值滤波程序 matlab代码

以下是改进的极值中值滤波程序的 MATLAB 代码： matlab function [y] = improved_median_filter(x, window_size, threshold) % Improved Median Filter % x: input signal % window_size: size of the sliding window % threshold: threshold value for outlier detection y = zeros(size(x)); for i = 1:length(x) if i < window_size || i > length(x) - window_size y(i) = x(i); % edge cases else window = x(i-window_size:i+window_size); % get sliding window median_val = median(window); % calculate median max_val = max(window); % calculate maximum min_val = min(window); % calculate minimum if max_val - min_val > threshold % outlier detected y(i) = median_val; % replace with median else y(i) = x(i); % no outlier, keep original value end end end end 这个函数使用一个滑动窗口来处理输入信号。对于每个窗口，它计算出窗口内的中值、最大值和最小值。如果最大值和最小值之间的差异超过了阈值，则将该窗口中的所有值用中值替换。否则，保留原始值。 可以使用以下代码对其进行测试： matlab % Generate test signal x = sin(linspace(0, 10*pi, 1000)) + randn(1, 1000)*0.1; % Apply improved median filter y = improved_median_filter(x, 10, 0.5); % Plot results plot(x); hold on; plot(y); legend('Original signal', 'Filtered signal'); 这将生成一个包含原始信号和经过改进的中值滤波器处理后的信号的图形。可以尝试不同的窗口大小和阈值来看看它们对结果的影响。

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数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

语义Web动态搜索引擎：解决语义Web端点和数据集更新困境

跟踪：PROFILES数据搜索：在网络上分析和搜索数据WWW 2018，2018年4月23日至27日，法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学，土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH，瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚，土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚，土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚，土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议，以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源，更容易重用，这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �

给出推荐算法的具体方法

### 回答1： 好的，下面是基于内容的推荐算法的具体方法： 1. 特征提取：根据音乐家的特征数据，提取出一些关键特征，比如音乐风格、代表作品等。可以使用TF-IDF算法或者词袋模型对特征进行处理。 2. 相似度计算：根据特征提取的结果，计算出音乐家之间的相似度。可以使用余弦相似度或者皮尔逊相关系数等算法计算相似度。 3. 推荐分数计算：根据用户的历史喜好和音乐家之间的相似度，计算出每个音乐家的推荐分数。可以使用加权平均数等方法计算推荐分数。 4. 结果排序：根据推荐分数，对音乐家进行排序，推荐给用户。 具体实现方法如下： 1. 特征提取：首先将音乐家的特征数据转化为向量形式，比如

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪：PROFILES数据搜索：在网络上分析和搜索数据WWW 2018，2018年4月23日至27日，法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加，但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中，我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验，并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现，在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及，并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索，�

html出生日期中年的下拉列表怎么涵盖所有年

### 回答1： 在 HTML 中，可以使用 `<select>` 和 `<option>` 标签来创建下拉列表。要涵盖所有年份，可以使用 JavaScript 动态生成年份选项。 以下是一个示例代码，它会生成从当前年份到 1900 年的年份选项： ```html <select name="year"> <option value="">--请选择--</option> </select> <script> var select = document.querySelector('select[name="year"]'); var currentYear = new Da

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。