理想滤波器为什么不能实现

理想滤波器在频域是一个函数,时域对应的是一个sinc函数.在滤波时,其在频域相乘就是时域相卷,sinc函数是一个长度无限的函数,而且是波动的函数,频域相乘门函数,时域卷积sinc函数,其过程就是对sinc函数的搬移,这样在搬移后的sinc函数叠加的时候由于其波动性质就会对周围的点造成影响,从而出现振铃现象. 振铃效应就是影响复原图像质量的众多因素之一,其典型表现是在图像灰度剧烈变化的临域出现类吉布斯分布的震荡.

低切滤波器,又名低通滤波器,是在通带或阻带上频率响应幅度等波纹波动的滤波器,在过渡带比巴特沃斯滤波器的衰减快,但频率响应的幅频特性不如后者平坦.低切滤波器和理想滤波器的频率响应曲线之间的误差最小,但是在通频带内存在幅度波动.主要作用是让有用信号尽可能无衰减的通过,对无用信号尽可能大的衰减.

高斯滤波实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理,人们知道数字图像用于后期应用,其噪声是最大的问题,由于误差会累计传递等原因,很多图像处理教材会在很早的时候介绍Gauss滤波器,用于得到信噪比SNR较高的图像(反应真实信号).与此相关的有Gauss-Laplace变换,其实就是为了得到较好的图像边缘,先对图像做Gauss平滑滤波,剔除噪声,然后求二阶导矢,用二阶导的过零点确定边缘,在计算时也是频域乘积=>空域卷积.滤波器就是建立的一个数学模型,通过这个模型来将图像数据进行能量转化,能量低

采样频率只有超出信号的最高频正弦分量一倍以上,才能准确获得原信号,此时采样不发生频谱混叠,通过理想滤波器,能够还原得到原信号,否则就会测出一个不准确的信号. 即是采样过程是采样信号与原函数相乘,频域上是两者的傅立叶变换做卷积,采样信号的傅立叶变换也是采样信号原函数的傅里叶变换与频域采样信号卷积的结果,根据德尔塔函数的性质,是将这个傅立叶谱周期延拓.

先对灰度图像进行加高斯噪声,然后进行滤波处理,将变换的原点移到频率矩形的中心,截至半径理想低通滤波即可 电源滤波器是由电容.电感和电阻组成的滤波电路.滤波器可以对电源线中特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除,得到一个特定频率的电源信号,或消除一个特定频率后的电源信号.

天下兴亡,匹夫有责. 老觉得每个人都是乞丐,自命运的冷饭菜盆中讨个生活偷生,没有人可以达到他理想的生活,都在苟且偷生. 找一样我认为重要的东西,理想也好,爱情也好,我需要这样的东西来提醒我,我不是靠"活着"的惯性活着的. 决定一个人的一生,以及整个命运的,只是一瞬之间. 我们的生活就像旅行,思想是导游者,没有导游者,一切都会停止,目标会丧失,力量也会化为乌有. 我们唯一不会改正的缺点是软弱. 先天下之忧而忧,后天下之乐而乐. 注定要寄人篱下,就选一个较为理想的环境吧. 人生自古谁无死,

合抱之木,生于毫末:九层之台,起于累土:千里之行,始于足下. 人生的价值,并不是用时间,而是用深度去衡量的. 伟大的心胸,应该表现出这样的气概--用笑脸来迎接悲惨的厄运,用百倍的勇气来应付一切的不幸. 过去属于死神,未来属于你自己. 路是脚踏出来的,历史是人写出来的,人的每一步行动都在书写自己的历史. 生活的理想,就是为了理想的生活. 如烟往事俱忘却,心底无私天地宽.

我的人生哲学是工作,我要揭示大自然的奥秘,并以此为人类服务,我们在世的短暂的一生中,我不知道还有什么比这种服务更好的了. 神圣的工作在每个人的日常事务里,理想的前途在于一点一滴做起. 不乱于心,不困于情,不畏将来,不念过往,如此,安好. 你若要喜爱你自己的价值,你就得给世界创造价值. 最可怕的敌人,就是没有坚强的信念. 宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来. 如果一个人不知道他要驶向哪头,那么任何风都不是顺风. 人的生命是有限的,可是,为人民服务是无限的,我要把有限的生命,投入到无限的为人民服务之中去

生命太过短暂,今天放弃了明天不一定能得到.(作者:李嘉诚) 伟大的理想只有经过忘我的斗争和牺牲才能胜利实现.(作者:乔万尼奥里) 各人有各人理想的乐园,有自己所乐于安享的世界,朝自己所乐于追求的方向去追求,就是你一生的道路,不必抱怨环境,也无须艳羡别人.(作者:罗兰) 乐观是希望的明灯,它指引着你从危险峡谷中步向坦途,使你得到新的生命新的希望,支持着你的理想永不泯灭.(作者:达尔文)