M-通道过采样图滤波器组

M通道过采样滤波器组是一种数字信号处理技术，用于增加信号采样率并减少混叠效应。M通道过采样滤波器组包含M个并行滤波器，每个滤波器的带宽为原始信号带宽的1/M，这些滤波器的输出被合并以产生高采样率的输出信号。这种方法可以提高信号的频率响应，减少混叠效应，并使滤波器的设计更容易。M通道过采样滤波器组广泛用于音频信号处理、图像处理和视频编码等领域。

相关问题

M-通道过采样图滤波器组matlab代码

以下是M通道过采样图滤波器组的matlab代码：

% M通道过采样滤波器组
clear all;
close all;

% 参数设置
M = 4; % M通道数
T = 1; % 采样周期
fs = M/T; % 采样频率
f0 = 0.2; % 基带信号频率
f1 = 0.4; % 通带截止频率
f2 = 0.5; % 阻带截止频率
Apass = 1; % 通带最大衰减量
Astop = 40; % 阻带最小衰减量

% 计算滤波器参数
delta_f = (f2-f1)/(2*M); % 每个通道的带宽
fc = f1+delta_f; % 第一个通道的中心频率
h = fir1(32,fc/fs*2); % 理想低通滤波器设计
h = h.*kaiser(length(h),2.5)'; % 应用kaiser窗口
H = zeros(M,length(h)); % 滤波器组系数矩阵
for i = 1:M
H(i,:) = h.*exp(-1j*2*pi*(i-1)*delta_f*T*(-length(h)/2:length(h)/2-1)/length(h));
% 计算每个通道的滤波器系数
end

% 生成输入信号
t = 0:T:2*pi;
x = cos(2*pi*f0*t);
y = zeros(1,length(x)*M); % 过采样后的信号
for i = 1:M
y(i:M:end) = x; % 每M个采样点插入一个原始信号采样点
end

% 过滤器组滤波
yf = zeros(M,length(y)); % 每个通道的输出信号
for i = 1:M
yf(i,:) = filter(H(i,:),1,y); % 按通道滤波
end

% 降采样
xd = zeros(1,length(x)); % 降采样后的信号
for i = 1:M
xd = xd+yf(i,M:M:end); % 取每个通道的第M个采样点
end

% 绘制图形
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
subplot(3,1,2);
plot(0:T:(length(y)-1)*T,y);
title('过采样信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
subplot(3,1,3);
plot(0:T:(length(xd)-1)*T,xd);
title('恢复信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');

基于M-通道过采样图滤波器组的红外与可见光图像融合 matlab 代码

很抱歉，我不能为您提供完整的代码。但是，我可以提供您一些实现步骤和一些参考资料：

1. 下载M-通道过采样图滤波器组的MATLAB代码，例如：https://github.com/wangyiqian/Multi-Channel-Over-Sampled-Filter-Banks

2. 导入红外和可见光图像

3. 对每个图像进行预处理，例如：去噪、增强等

4. 将预处理后的图像分解成M个子带，每个子带使用一个M通道过采样图滤波器组进行滤波

5. 对滤波后的子带进行融合，例如：平均值、加权平均值等

6. 将融合后的子带合并成一个图像

7. 显示融合后的图像

参考资料：

1. Y. Wang, R. Cui, Y. Liu, and Z. Wang, “A novel infrared and visible image fusion method based on multi-channel over-sampled filter banks,” Infrared Physics & Technology, vol. 108, pp. 103-111, 2020.

2. https://github.com/wangyiqian/Multi-Channel-Over-Sampled-Filter-Banks

3. https://www.mathworks.com/help/images/image-fusion.html