sig = 3怎么设置？

在使用cv.GaussianBlur函数时，sigma参数控制高斯核在X、Y方向上的标准差，通常情况下，sigma值越大，图像模糊程度越高。因此，如果要将模糊程度设置为3，可以将sigmaX和sigmaY都设置为3。

示例代码如下：

im_gs = cv.GaussianBlur(img, (5, 5), 3)

其中，(5, 5)是高斯核的大小，sigmaX和sigmaY都设置为3。需要注意的是，sigma的值建议根据具体情况进行调整，过大或过小的值都可能导致模糊效果不佳。

相关问题

解释 roundingMode = softfloat_roundingMode; roundNearEven = (roundingMode == softfloat_round_near_even); roundIncrement = 0x200; if ( ! roundNearEven && (roundingMode != softfloat_round_near_maxMag) ) { roundIncrement = (roundingMode == (sign ? softfloat_round_min : softfloat_round_max)) ? 0x3FF : 0; } roundBits = sig & 0x3FF;

这段代码是进行浮点数舍入操作的。具体的实现通过将不同的舍入模式转化为对应的参数，然后基于这些参数进行舍入运算。其中，roundingMode是当前的舍入模式，roundNearEven表示是否使用银行家舍入法，roundIncrement表示舍入增量，roundBits表示要进行舍入操作的浮点数的小数部分。在代码中，首先将roundingMode设置为当前的舍入模式，然后根据是否使用银行家舍入法以及舍入模式是否为softfloat_round_near_maxMag来确定roundIncrement的值。最后，通过sig & 0x3FF来获取要进行舍入操作的浮点数的小数部分。

clear %清除内存 load('1797 b007_0.mat') %根据实际需要更改地址、路径 sig=X118_DE_time(1:12000); fs=12000; N=12000; Ts=1/fs; sig=sig(1:N);%设置取样频率fs，取样数N t=0:Ts:(N-1)*Ts;%时间轴 t sig=(sig-mean(sig))/std(sig,1);%对 sig 进行归一化 subplot(211);plot(t,sig);%绘制 sig 波形 xlabel('时间 t/s'); ylabel('振动加速度/V'); nfft=fs/2; % 16384 S=pspectrum(sig,nfft);%对 sig 做功率谱 subplot(212); plot((0:nfft/2 -1)/nfft*fs,S(1:nfft/2));% 绘制功率谱 xlabel('频率 f/Hz'); ylabel('功率谱 P/W') [c,l]=wavedec(sig,3,'db2');%利用 db2 对 sig 进行 3 级小波分解 c3=wrcoef ('a',c ,l,'db2',3); d3=wrcoef('d',c,l,'db2',3); d2 =wrcoef ('d',c,l,'db2',2); d1 =wrcoef('d',c,l,'db2',1);%重构第 1-3 层细节 d1～d3 和第 3 层概貌 c3 figure; subplot(414); plot(t,c3); ylabel('c3');%绘制 c3 subplot(413); plot(t,d3); ylabel('d3');%绘制 d3 subplot(412); plot(t,d2); ylabel('d2');%绘制 d2 subplot(411); plot(t,d1); ylabel('d1');%绘制 d1 y=hilbert(d1); %对 d1 进行 Hilbert 变换，得y ydata=abs(y); %ydata=|y| ydata=ydata-mean(ydata);%对 ydata 去均值（目的是去除幅度较大的直流分量） P=pspectrum(ydata,nfft);%ydata 的功率谱为 P figure; plot((0:nfft/2-1)/nfft*fs,P(1:nfft/2)); xlabel('频率 f/Hz');%绘出 d1 的 Hilbert 包络谱 P=P(1:nfft/2); [M,f1]=max(P); f1=f1*fs/nfft-1 %故障频率 f1为包络谱中幅度最大处的频率 将代码由利用db2进行3级小波分解改为利用db10进行5级小波分解

clear %清除内存
load('1797 b007_0.mat') %根据实际需要更改地址、路径
sig=X118_DE_time(1:12000);
fs=12000;
N=12000;
Ts=1/fs;
sig=sig(1:N);%设置取样频率fs，取样数N
t=0:Ts:(N-1)*Ts;%时间轴
t
sig=(sig-mean(sig))/std(sig,1);%对 sig 进行归一化
subplot(211);
plot(t,sig);%绘制 sig 波形
xlabel('时间 t/s');
ylabel('振动加速度/V');
nfft=fs/2; % 16384
S=pspectrum(sig,nfft);%对 sig 做功率谱
subplot(212);
plot((0:nfft/2 -1)/nfft*fs,S(1:nfft/2));% 绘制功率谱
xlabel('频率 f/Hz');
ylabel('功率谱 P/W')

[c,l]=wavedec(sig,5,'db10');%利用 db10 对 sig 进行 5 级小波分解
c5=wrcoef ('a',c ,l,'db10',5);
d5=wrcoef('d',c,l,'db10',5);
d4 =wrcoef ('d',c,l,'db10',4);
d3 =wrcoef('d',c,l,'db10',3);
d2 =wrcoef ('d',c,l,'db10',2);
d1 =wrcoef('d',c,l,'db10',1);%重构第 1-5 层细节 d1～d5 和第 5 层概貌 c5

figure;
subplot(511); plot(t,sig); ylabel('原始信号');%绘制 sig
subplot(512); plot(t,c5); ylabel('c5');%绘制 c5
subplot(513); plot(t,d5); ylabel('d5');%绘制 d5
subplot(514); plot(t,d4); ylabel('d4');%绘制 d4
subplot(515); plot(t,d3); ylabel('d3');%绘制 d3

y=hilbert(d1); %对 d1 进行 Hilbert 变换，得y
ydata=abs(y); %ydata=|y|
ydata=ydata-mean(ydata);%对 ydata 去均值（目的是去除幅度较大的直流分量）
P=pspectrum(ydata,nfft);%ydata 的功率谱为 P
figure;
plot((0:nfft/2-1)/nfft*fs,P(1:nfft/2));
xlabel('频率 f/Hz');%绘出 d1 的 Hilbert 包络谱
P=P(1:nfft/2);
[M,f1]=max(P);
f1=f1*fs/nfft-1 %故障频率 f1为包络谱中幅度最大处的频率