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视频原理

Amigo — Fri, 20 Feb 2009 02:15:00 GMT

        21世纪�q�入了信息化时代。随着信息技术的数字化、网�l�化、宽带化和综合化�Q��视频技术得��C��长��的发展。在�q�入多媒体时代的今天�Q�到处都可以见到各式各样的图像和视频产品�Q�它们��我们的生�z�d��得丰富多彩�?br>
        图象与视频是两个既有联系又有区别的概念：静止的图片称为图象（Image�Q�，�q�动的图象称��频（Video�Q�。图象的输入要靠扫描仪、数字照相机或摄象机�{�；而视频的输入只能是摄象机、录象机、媄��机以及电视接收机等可以输出�q�箋图象信号的设备�?br>

        本文��针对视频图像这一领域作一个概括的介绍�Q�希望对大家�q�一步了解视频技术方面的知识有所帮助。下面先对一些视频技术名词作一下简单解释�?br>
视频信号的分�c�d��基本概念

一、模拟视频信�?br>
        �Ҏ��三基色原理，在视频领域利用R�Q�红�Q�、G�Q�绿�Q�、B�Q�蓝�Q�三色不同比例的混合来表��C��富多采的现实世界。首先，通过摄像机的光敏器�g像CCD�Q�电药��合器�g�Q�，��光信号转换成RGB三�\电信��P��其次�Q�在电视机或监视器内部也使用RGB信号分别控制三支电子枪蘪击荧光屏以��生媄象。这��P��׃��摄像��Z��原始信号和电视机、监视器中的最�l�信号都是RGB信号�Q�因此直接��用RGB信号作�ؓ视频信号的传输和记录方式会获得极高的信号质量。但�q�样做会极大地加宽视频带宽从而增加设备成本，且这也与现行黑白电视不兼容，因此�Q�在实际应用中不�q�样做，而是按亮度方�E�Y=0.39R+0.5G+0.11B�Q�PAL�Ӟ��RGB信号转换成亮度信号Y和两个色差信号U�Q�B-Y�Q�、V�Q�R-Y�Q�，形成YUV分量信号�?br>
        此种信号利用人眼对亮度细节分辨率高而对色度�l�节分��L率低的特点，对U、V信号带宽压羃。U、V信号�q�可�q�一步合成一个色度信号C�Q�进而�Ş成Y/C记录方式。由于记录时对C信号采取降频处理�Q�因此也�U�彩色降频方式。Y和C又可�q�一步�Ş成复合视频（Composite�Q�，卛_��色全电视信号�Q�这�U�方式便于传输和电视信号的发��。将RGB信号转换成YUV信号、Y/C信号直至composite信号的过�E�称为编码，逆过�E�则��码。由此可看出�Q�由于�{换步骤的多少�Q�视频输��量由YUV端口到Y/C端口到Composite端口依次降低。因此，在视频捕捉或输出旉��择合适的输入、输出端口可提高视频质量。另外，�q�应提供同步信号以保证传送图象稳定再现�?

        视频影像是由一�p�d��被称为��的单个静止画面组成。一般��率在24-30�?�U�时�Q�视频运动非常��^滑，而低�?5�?�U�时��׃��有停��感�?br>
        NTSC�Q�国家电视标准委员会(National Television Standards Commitee)的羃写。是中北��洲及日本通用的电视制式，与欧�z�的PAL制式和法国的SECAM只是相对。他的垂直分辨率�?25�U�，帧速�ؓ30(29.97)FPS�?

　　PAL�Q�逐行倒相(Phase Alteration Line)的羃写，是中国及�Ƨ洲大多数国安��用的电视制式。具有更高的垂直分��L�?625�U?�Q�但是��速相�Ҏ��于NTSC(25FPS)�?br>
        分量视频信号(Separate Video) �Q�将画面按三个颜色通道(RGB)分成�U�、绿和蓝(附加亮度信号)三个单独信号通道。��生的画面质量较高�Q�一般在�q�播�U�视频设备中被采用�?
　　复合视频信号(Composite Video) �Q�将彩色信号、亮度信号和同步信号混合在一个信号通道内，在家用视频设备中被大量采用�?br>
         S-Video�Q�是一�U�信可��量更高的视频接口�Q�它取消了信号叠加的�Ҏ��Q�可有效避免一些无谓的质量损失。它的功能是��RGB三原色和亮度�q�行分离处理�?br>
         YUV色彩�pȝ��Q?YUV�Q�亦�U�YCrCb�Q�是被欧�z�电视系�l�所采用的一�U�颜色编码方法（属于PAL�Q�。YUV主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后兼容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比�Q�它最大的优点在于只需占用极少的带宽（RGB要求三个独立的视频信号同时传输）。其�?#8220;Y”表示明亮度（1uminance�?Luma�Q�，也就是灰阶��|��?#8220;U”�?#8220;V”表示的则是色�?Chrominance Chroma)�Q�作用是描述影像色彩及饱和度�Q�用于指定像素的颜色�?#8220;亮度”是通过RGB输入信号来创建的�Q�方法是��RGB信号的特定部分叠加到一赗��?#8220;色度”则定义了颜色的两个方面�?色调与饱和度�Q�分别用Cr和Cb来表�C�。其中，Cr反映了Cb输入信号�U�色部分与RGB信号亮度��g��间的差异。而Cb反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度��g��间的差异�?br>
二、数字视频信�?/strong>

        数字视频��是先用摄像��Z��cȝ��视频捕捉讑֤��Q�将外界影像的颜色和亮度信息转变为电信号�Q�再记录到储存介质（如录像带�Q�。如果用�C��L器来观看未投��q��模拟电信��P��看�v来就像脑甉|�L的扫描图像，�׃��些连�l�锯齿状的山峰和��p��l�成�?br>
        ��Z��存储视觉信息�Q�模拟视频信��L��山峰和山谷必��通过数字/模拟�Q�D/A�Q��{换器来�{变�ؓ数字�?#8220;0”�?#8220;1”。这个�{变过�E�就是我们所说的视频捕捉�Q�或采集�q�程�Q�。如果要在电视机上观看数字视频，则需要一个从数字到模拟的转换器将二进制信息解码成模拟信号�Q�才能进行播放�?br>
1、LVDS

        低压差分信号传输 (LVDS) 是一�U�满��_��今高性能数据传输应用的新型技术�?�׃��其可使系�l�供�는�压低�?2V�Q�因此它�q�能满��未来应用的需要�?此技术基�?ANSI/TIA/EIA-644 LVDS 接口标准�?br>
        LVDS 技术拥�?330mV 的低压差分信�?(250mV MIN abd 450mV MAX) 和快速过渡时间�?�q�可以让产品辑ֈ��?100 Mbps 臌��q?1 Gbps 的高数据速率�?此外�Q�这�U�低压摆�q�可以降低功耗消散，同时具备差分传输的优炏V�?br>
        LVDS 技术用于简单的�U��\驱动器和接收器物理层器�g以及比较复杂的接口通信芯片�l��?通道链�\芯片�l�多路复用和解多路复用慢�?TTL 信号�U��\以提供窄式高速低功�?LVDS 接口�?�q�些芯片�l�可以大�q�节省系�l�的�늼�和连接器成本�Q��ƈ且可以减��连接器所占面�U�所需的物理空间�?br>
        LVDS 解决�Ҏ��计�h员解决高�?I/O 接口问题提供了新选择�?LVDS 为当今和未来的高带宽数据传输应用提供毫瓦每千兆位的方案�?br>
2、Camera Link

        Camera Link 的标准是由数家工业摄影机及媄像卡大厂共同制定出来�? 标准的本�w�是��Z��Channel Link 的特�? �q�定义出标准的接头也��是讯号�U�也标准化了, 让Camera及媄像卡的讯号传输更��单化�? 同时定义出基本架�?Base Configuration), 中阶架构(Medium 　　Configuration), 及完整架�?Full Configuration) 的讯��h��脚规范以及传输数据量�?br>
        它是�q�接摄像头和囑փ�采集卡的新标准，提供了超高的囑փ�传送速度�Q��ƈ且同时提�?�Ҏ��像头的控制线。由于Camera Link的高性能、低成本以及其连接的便利性，�q�速得到大多摄像头及图像采集卡的生产商的支持。是�q�接摄像头和囑փ�采集卡的新标准，提供了超高的囑փ�传送速度�Q��ƈ且同时提�?�Ҏ��像头的控制线�?br>
3�?394
4、USB

5、千兆网

        视频信号的��生从摄媄机端开始，透过一个媄像传输系�l�至中央控制室。在闭�\电视�pȝ��中，信号�U�Cؓ合成视频�Q�而这合成视频信号振幅之峰��gؓ1伏特 (1V)。下列�ؓ视频信号�l�构之组成部份：

视频信号:

        当媄像的光源落在CCD摄媄��Z��晶片上时�Q�其像素即��生电量作用，而这作用与落在晶片上的光�U�多��有相对关系�Q�越多的光将会��生越大的甉|��Q�此甉|��可从晶片上读出�ƈ转变成视频信受��而晶片读取资料的方式是依晶片 �U?�c?的不同而有所差异。像素光�U�数量越大，视频信号的峰值将相对增大�Q�在合成视频信号中，最大峰值是 0.7 伏特。换句话��_��白色�?明亮的图片部分将�?0.7伏特的信号强度，而黑色或者黑暗的部分则有0伏特的信�?�?br>
水��^�Q�行�Q�同步信�?:
        一个媄像图框是��q��l�成的，在NTSC的标准中�Q�每图框�?25条线�Q�而PAL标准为每图框�?25条线。而在�U�上的每一个点�Q�都反映视频信号的强度。在每一条线的末端，加入了一个水�q�_��步脉波，通知摄媄机和其他闭�\电视的电子装 �|�，�?备结束此一图框或图场�ƈ让他们准备�v始下一个图框或囑֜�。脉波的持箋时程军_��于电子装�|�收��C��一条图�U�的旉��Q�而这个脉波的峰��gؓ0.3伏特�?br>
垂直�Q�场�Q�同步信�?
        视频囑փ�是由图框所�l�成�Q�NTSC的标准�ؓ每秒30个图框，�?PAL彩色电视�pȝ��的标准�ؓ 每秒25个图框。闭路电视系�l��ؓ避免画面闪动现象�Q�将�q�个视频图框分成2个不同图场，�U�Cؓ奇图场和偶图场；�q�两个图场在摄媄机点分离后，会在监视器端�l�合�Q�通称囑֜��l�合或交错扫�?�?br>
        在每一个图框或囑֜�的终端，增加了一个垂直同步脉波，藉以通知摄媄机和其他闭�\电视的电子装�|�，准备�l�束此一图框或图场，�q�让他们准备起始下一个图框或者图场。脉波的持箋时程军_��于电子装�|�收��C��一个图场的旉��Q�而这个脉波的峰��gؓ 0.3伏特。当此峰值加上视频信号之峰值时�Q�其��d��gؓ 1伏特�?br>

Amigo 2009-02-20 10:15 发表评论

Amigo — Sat, 25 Oct 2008 07:46:00 GMT

P-position 先手必��|
N-position 先手必胜

1.无法�q�行��M��U�d��的局面是P-position.
2.可以�U�d��到P-position的局面是N-position.
3.所有移动都��D��N-position的局面是P-position.

Amigo 2008-10-25 15:46 发表评论

C#获取�pȝ��旉��

Amigo — Fri, 24 Oct 2008 05:18:00 GMT

�Q�－DateTime 数字�?
System.DateTime currentTime=new System.DateTime();
1.1 取当前年月日时分�U?
currentTime=System.DateTime.Now;
1.2 取当前年
int �q?currentTime.Year;
1.3 取当前月
int �?currentTime.Month;
1.4 取当前日
int �?currentTime.Day;
1.5 取当前时
int �?currentTime.Hour;
1.6 取当前分
int �?currentTime.Minute;
1.7 取当前秒
int �U?currentTime.Second;
1.8 取当前毫�U?
int 毫秒=currentTime.Millisecond;
�Q�变量可用中文）

1.9 取中文日期显�C�——年月日时分
string strY=currentTime.ToString("f"); //不显�C�秒

1.10 取中文日期显�C�_�q�月
string strYM=currentTime.ToString("y");

1.11 取中文日期显�C�_月日
string strMD=currentTime.ToString("m");

1.12 取当前年月日�Q�格式�ؓ�Q?003-9-23
string strYMD=currentTime.ToString("d");

1.13 取当前时分，格式为：14�Q?4
string strT=currentTime.ToString("t");

Amigo 2008-10-24 13:18 发表评论

Amigo — Mon, 20 Oct 2008 13:58:00 GMT

blog1:
   我们在做能自动生成试��L��考试�pȝ��Ӟ��常常需要随机生成一�l�不重复的题目，�?net Framework中提供了一个专门用来��生随机数的类System.Random�?br>　　对于随机敎ͼ�大家都知道，计算��Z��可能产生完全随机的数字，所谓的随机数发生器都是通过一定的��法对事先选定的随机种子做复杂的运��，用��生的�l�果来近似的模拟完全随机敎ͼ��q�种随机数被�U?nbsp;作伪随机数。伪随机数是以相同的概率从一�l�有限的数字中选取的。所选数字�ƈ不具有完全的随机性，但是从实用的角度而言�Q�其随机�E�度已��够了。伪随机数的�?nbsp;择是从随机种子开始的�Q�所以�ؓ了保证每�ơ得到的伪随机数都��够地“随机”�Q�随机种子的选择��显得非帔R��要。如果随机种子一��P��那么同一个随机数发生器��?nbsp;的随机数也会一栗��一般地�Q�我们��用同�pȝ��旉��有关的参��C��为随机种子，�q�也�?net Framework中的随机数发生器默认采用的方法�?br>　　我们可以使用两种方式初始化一个随机数发生器：
　　�W�一�U�方法不指定随机�U�子�Q�系�l�自动选取当前旉��作�ؓ随机�U�子�Q?br>　　Random ro = new Random();
　　�W�二�U�方法可以指定一个int型参��C��为随机种子：
　　int iSeed=10;
　　Random ro = new Random(10);
　　long tick = DateTime.Now.Ticks;
　　Random ran = new Random((int)(tick & 0xffffffffL) | (int) (tick >> 32));
　　�q�样可以保证99%不是一栗��?br>　　之后�Q�我们就可以使用�q�个Random�cȝ��对象来��生随机数�Q�这时候要用到Random.Next()�Ҏ��。这个方法��用相当灵�z�，你甚臛_��以指定��生的随机数的上下限�?br>　　不指定上下限的��用如下：
　　int iResult;
　　iResult=ro.Next();
　　下面的代码指定返回小�?00的随机数�Q?br>　　int iResult;
　　int iUp=100;
　　iResult=ro.Next(iUp);
　　而下面这�D�代码则指定�q�回值必��d��50-100的范围之内：
　　int iResult;
　　int iUp=100;
　　int iDown=50;
　　iResult=ro.Next(iDown,iUp);
　　除了Random.Next()�Ҏ��之外�Q�Random�c�还提供了Random.NextDouble()�Ҏ��产生一个范围在0.0-1.0之间的随机的双精度��Q�Ҏ��Q?br>　　double dResult;
　　dResult=ro.NextDouble();
　　但是用Random�cȝ��成题��P��会出现重复，特别是在数量较小的题目中要生成不重复的的题目是很隄��Q�参考了�|�上的一些方法，包括两类�Q�一�c�L��通过随机�U�子入手�Q��每一�ơ的随机�U�子不同�Q�来保证不重复；�W�二�c�L��使用一些数据结构和��法。下面主要就�W�二�c�M��l�几个方法�?br>　　
    �Ҏ��1�Q�思想是用一个数�l�来保存索引��P��先随机生成一个数�l�位�|�，然后把这个位�|�的索引号取出来�Q��ƈ把最后一个烦引号复制到当前的数组位置�Q�然后��随机数的上限减一�Q�具体如�Q�先把这100个数攑֜�一个数�l�内�Q�每�ơ随机取一个位�|�（�W�一�ơ是1-100�Q�第二次�?-99�Q?..�Q�，��该位置的数用最后的�?nbsp;代替�?br>
　　int[] index = new int[15];
　　for (int i = 0; i < 15; i++)
　　　　index = i;
　　Random r = new Random();
　　//用来保存随机生成的不重复�?0个数
　　int[] result = new int[10];
　　int site = 15;//讄��下限
　　int id;
　　for (int j = 0; j < 10; j++)
　　{
　　　　id = r.Next(1, site - 1);
　　　　//在随��Z��|�取��Z��个数�Q�保存到�l�果数组
　　　　result[j] = index[id];
　　　　//最后一个数复制到当前位�|?br>　　　　index[id] = index[site - 1];
　　　　//位置的下限减��一
　　　　site--;
　　}

　　�Ҏ��2�Q�利用Hashtable。[NextPage]

　　Hashtable hashtable = new Hashtable();
　　Random rm = new Random();
　　int RmNum = 10;
　　for (int i = 0; hashtable.Count < RmNum; i++)
　　{
   　　 int nValue = rm.Next(100);
  　　  if (!hashtable.ContainsValue(nValue) && nValue != 0)
  　　  {
  　　   hashtable.Add(nValue, nValue);
  　　   Console.WriteLine(nValue.ToString());
  　　  }
　　}

　　�Ҏ��3�Q�递归�Q�用它来��生成的随机数是否有重复�Q�如果取出来的数字和已取得的数字有重复就重新随机获取�?br>
　Random ra=new Random(unchecked((int)DateTime.Now.Ticks));
　　int[] arrNum=new int[10];
　　int tmp=0;
　　int minValue=1;
　　int maxValue=10;
　　for (int i=0;i<10;i++)
　　{
　　　　tmp=ra.Next(minValue,maxValue); //随机取数
　　　　arrNum=getNum(arrNum,tmp,minValue,maxValue,ra); //取出��D��到数�l�中
　　}
　　.........
　　.........
　　public int getNum(int[] arrNum,int tmp,int minValue,int maxValue,Random ra)
　　{
　　　　int n=0;
　　　　while (n<=arrNum.Length-1)
　　　　{
　　　　　　if (arrNum[n]==tmp) //利用循环判断是否有重�?br>　　　　　　{
　　　　　　　　tmp=ra.Next(minValue,maxValue); //重新随机获取�?br>　　　　　　　　getNum(arrNum,tmp,minValue,maxValue,ra);//递归:如果取出来的数字和已取得的数字有重复��重新随��取�?br>　　　　　　}
　　　　n++;
　　　　}
　　　　return tmp;
　　}
blog2:
///

  /// 功能描述�Q�返回不重复随机数数�l?br>  /// 作者：    杨艳�?br>  /// 创徏日期�Q?006-4-30
  ///

  /// 随机��C��?lt;/param>
  /// 随机��C��?lt;/param>
  /// 随机��C��?lt;/param>
  ///
  public int[] GetRandomArray(int Number,int minNum,int maxNum)
  {
   int j;
   int[] b=new int[Number];
   Random r=new Random();
   for(j=0;j   {
    int i=r.Next(minNum,maxNum+1);
    int num=0;
    for(int k=0;k    {
     if(b[k]==i)
     {
      num=num+1;
     }
    }
    if(num==0 )
    {
     b[j]=i;
    }
    else
    {
     j=j-1;
    }
   }
   return b;
  }

blog3:

public static string GetRandomPassword(int length)
{
byte[] random = new Byte[length/2];
RNGCryptoServiceProvider rng = new RNGCryptoServiceProvider();
rng.GetNonZeroBytes(random);

StringBuilder sb = new StringBuilder(length);
int i;
for (i = 0; i < random.Length; i++)
{
sb.Append(String.Format("{0:X2}",random[i]));
}
return sb.ToString();
}

blog4:
Random newRandom=new Random();
string tempRandom="";
for(int i=0;i<4;i++)
{
string t=Convert.ToInt16(9*a.NextDouble()).ToString();

tempRandom+=t;

}

生成9�?
Random newRandom=new Random();
string tempRandom="";
for(int i=0;i<9;i++)
{
string t=Convert.ToInt16(9*a.NextDouble()).ToString();

tempRandom+=t;

}
随机生成“0”�?#8220;1”字符

Random newRandom=new Random();
string tempRandom="";
for(int i=0;i<1;i++)
{
string t=Convert.ToInt16(1*a.NextDouble()).ToString();

tempRandom+=t;

}

更正.��h�� Random newRandom=new Random(); 换成 Random a=new Random();

public string GetRandom(int length)
{
string radstr = "";
Random random = new Random();
for (int i=0;i {
int a = random.Next(10);
radstr+=a.ToString();
}
return radstr;
}

blog5:

C#生成随机数小�l?/strong>

作�?dnawo 日期:2008-05-22

字体大小: ��?/font> �?/font> �?/font>

C#的Random�cȝ��实例�Ҏ��Next可以生成一串伪随机敎ͼ�Next有三个重载函敎ͼ�

�E�序代码

public virtual int Next();
public virtual int Next(int maxValue);
public virtual int Next(int minValue, int maxValue);

1.public virtual int Next()
说明�Q�返回大于或�{�于零且��于 System.Int32.MaxValue �?32 位带�W�号整数�?br>

�E�序代码

Random rand = new Random();
Response.Write(rand.Next());

2.public virtual int Next(int maxValue)
说明�Q�返回大于或�{�于零且��于 maxValue �?32 位带�W�号整数�?br>

�E�序代码

Random rand = new Random();
Response.Write(rand.Next(100));

3.public virtual int Next(int minValue, int maxValue)
说明�Q�返回一个大于或�{�于 minValue 且小�?maxValue �?32 位带�W�号整数�?br>

�E�序代码

Random rand = new Random();
Response.Write(rand.Next(1000,2000));

和Random�cȝ��似的�q�有一个类Guid�Q�可以用它的静态方法NewGuid来返回一个全局唯一标识�W�：

�E�序代码

Response.Write(Guid.NewGuid().ToString());

blog6:

# regular
        ///

        /// �q�回大于或等于零且小�?System.Int32.MaxValue �?32 位带�W�号整数�?br>        ///

        ///
        public static void Next1()
        {
            Random rand = new Random();
            Console.WriteLine(rand.Next());
        }
        ///

        /// �q�回大于或等于零且小�?maxValue �?32 位带�W�号整数
        ///

        ///
        ///
        public static void Next2(int maxValue)
        {
            Random rand = new Random();
            Console.WriteLine(rand.Next(100));
        }
        ///

        /// �q�回一个大于或�{�于 minValue 且小�?maxValue �?32 位带�W�号整数�?br>        ///

        ///
        ///
        ///
        public static void Next3(int minValue, int maxValue)
        {
            Random rand = new Random();
            Console.WriteLine(rand.Next(1000, 2000));
        }

///

/// C#中随机生成指定长度的密码
///

private static string MakePassword(int pwdLength)
   {
    //声明要返回的字符�?br>    string tmpstr = "";
    //密码中包含的字符数组
    string pwdchars="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";
    //数组索引随机�?br>    int iRandNum;
    //随机数生成器
    Random rnd = new Random();
    for(int i=0;i    {
     //Random�cȝ��Next�Ҏ��生成一个指定范围的随机�?br>     iRandNum = rnd.Next(pwdchars.Length);
     //tmpstr随机��d��一个字�W?br>     tmpstr += pwdchars[iRandNum];
    }
    return tmpstr;
   }
#endregular

Amigo 2008-10-20 21:58 发表评论

matlab 二值图像的形态学变换

Amigo — Fri, 27 Jun 2008 20:32:00 GMT

1、dilate函数
该函数能够实��C��值图像的膨胀操作�Q�有以下形式�Q?
BW2=dilate(BW1�Q�SE)
BW2=dilate(BW1�Q�SE�Q?#8230;�Q�n)
其中�Q�BW2=dilate(BW1�Q�SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。输入图像BW1的类型�ؓdouble或unit8�Q�输出图像BW2的类型�ؓunit8。BW2=dilate(BW1�Q�SE�Q?#8230;�Q�n)表示执行膨胀操作n�ơ�?
2、erode 函数
该函数能够实��C��值图像的腐蚀操作�Q�有以下形式�Q?
BW2= erode(BW1�Q�SE)
BW2= erode(BW1�Q�SE�Q?#8230;�Q�n)
其中�Q�BW2= erode(BW1�Q�SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行腐蚀操作。输入图像BW1的类型�ؓdouble或unit8�Q�输出图像BW2的类型�ؓunit8。BW2= erode(BW1�Q�SE�Q?#8230;�Q�n)表示执行腐蚀操作n�ơ�?
3、bwmorph函数
该函数的功能是能实现二值图像�Ş态学�q�算。它的格式如下：
�?BW2=bwmorph(BW1�Q�operation)
�?BW2=bwmorph(BW1�Q�operation�Q�n)
其中�Q�对于格式①�Q�bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的�Ş态学�q�算�Q�对于格式②�Q�bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的�Ş态学�q�算n�ơ。operation��Z��列字�W�串之一�Q?
‘clean’�Q�除��d��立的像素(�?包围�?)
‘close’�Q�计��二值闭�?
‘dilate’�Q�用�l�构元素计算囑փ�膨胀
‘erode’�Q�用�l�构元素计算囑փ�侵蚀
4、imclose函数
该函数功能是对灰度图像执行�Ş态学闭运��，即��用同��L��l�构元素先对囑փ��q�行膨胀操作后进行腐蚀操作。调用格式�ؓ�Q?
IM2=imclose(IM,SE)
IM2=imclose(IM,NHOOD)
5、imopen函数
该函数功能是对灰度图像执行�Ş态学开�q�算�Q�即使用同样的结构元素先对图像进行腐蚀操作后进行膨胀操作。调用格式�ؓ�Q?
IM2=imopen(IM,SE)
IM2=imopen(IM,NHOOD)
3用MATLAB�~�程实现囑փ��d��
3.1 二值�Ş态学消除囑փ�噪声
用二值�Ş态学�Ҏ��对图像中的噪声进行��o除的基本思想[4]是：使用��h��一定�Ş态的�l�构元素��d��量和提取囑փ�中的对应形状�Q�以辑ֈ�消除囑փ�噪声的目的。下面是二值�Ş态学消除囑փ�噪声的一个实例�?
首先��tire.tif囑փ�加入椒盐噪声�Q�这�U�噪声前面已�l�介�l�过�Q�它在亮的图像区域内是暗点，而在暗的囑փ�区域内是亮点�Q�再�Ҏ��噪声囑փ��q�行二值化操作�Q�再�Ҏ��噪声囑փ��q�行开启操作，�׃��q�里的结构元素矩阉|��噪声的尺寸要大，因而开启的�l�果是将背景上的噪声点去除了�Q�最后对前一步得到的囑փ��q�行闭合操作�Q�将轮胎上的噪声点去掉了�?
下面是算法实现的�E�序代码�Q?
I1=imread('tire.tif'); %�ȝ��度图tire.tif
I2=imnoise(I1,'salt & pepper'); %在图像上加入椒盐噪声
figure,imshow(I2) %昄��加椒盐噪声后的灰度图�?
I3=im2bw(I1); %把加椒盐噪声后的灰度囑փ�二值化
figure,imshow(I3) %昄��二值化后的囑փ�
I4=bwmorph(I3,'open'); %对二值噪声图像进行二值�Ş态学开�q�算
figure,imshow(I4) %昄��开�q�算后的囑փ�
I5=bwmorph(I4,'close'); %对上�q�图像进行�Ş态学闭运��?
figure,imshow(I5) %昄��最�l�处理后的图�?br>
转自:http://hi.baidu.com/%D2%B9%CB%AE%BE%A7%CD%F5%BD%A8%C7%E0/blog/item/160ea634225dfb385bb5f58b.html

Amigo 2008-06-28 04:32 发表评论

matlab读txt文�g

Amigo — Wed, 04 Jun 2008 10:13:00 GMT
法一�Q?br>fid1=fopen('fx.txt','r');�Q�得到文件号
[f,count]=fscanf(fid,'%f %f',[12,90]);
�Q�把文�g�?的数据读到f中。其中f是[12 90]的矩�?br>�Q�这�?%f %f'表示��d��数据的�Ş势，他是按原始数据型��d��
fclose(fid);�Q�关闭文�?br>
法二�Q?br>load data.txt
data

法三�Q?br>a=importdata('data.txt');

Amigo 2008-06-04 18:13 发表评论

Amigo — Wed, 14 May 2008 13:59:00 GMT

　　一.Win32动态链接库

　　1.制作的步骤：

　　(1)新徏WIN32 Dynamic-link Library工程�Q�工�E�名为MyDll�Q�选择A simple DLL project�c�d��?/p>
　　(2)MyDll.h的内容如下：

以下是引用片�D�：
　　extern "C" _declspec(dllexport) int sum(int a,int b);//本文所有的例子只有一个sum卛_��法函数�?/td>

　　(3)MyDll.cpp的内容如�?

以下是引用片�D�：
　　#include "stdafx.h"
　　#include "windows.h"
　　#include "MyDll.h"
　　BOOL APIENTRY DllMain(
　　HANDLE hModule,
　　DWORD ul_reason_for_call,
　　LPVOID lpReserved
　　)
　　{
　　return TRUE;
　　}
　　extern "C" _declspec(dllexport)int sum(int a, int b)
　　{
　　return a+b;
　　}

　　(4)�~�译之后产生了MyDll.lib与MyDll.dll两个文�g�?/p>
　　2.使用�Ҏ��Q?/font>

　　(1).隐式调用法： ��MyDll.lib和MyDll.h拯��到需�?nobr oncontextmenu="return false;" onmousemove=kwM(3); id=key3 onmouseover="kwE(event,3, this);" onclick="return kwC();" onmouseout="kwL(event, this);" target="_blank">应用该DLL的工�E�的目录下，��MyDll.dll拯��C�生的应用�E�序的目录下�Q��ƈ在需要应用该DLL中的函数的CPP文�g中添加如下几行：

以下是引用片�D�：
　　#include "MyDll.h"
　　#pragma comment(lib,"MyDll");

　　(2).昄��调用法：��MyDll.lib和MyDll.h拯��到需要应用该DLL的工�E�的目录下，��MyDll.dll拯��C�生的应用�E�序的目录下�Q��ƈ在需要应用该DLL中的函数的CPP文�g中包含头文�g�Q�如�Q?/p>

以下是引用片�D�：
　　#include "MyDll.h"

　　同时�q�需要在Project->Setting->Link->Object/library modules的框中增加MyDll.lib�q�个库�?/p>
　　�?MFC动态链接库

　　1.制作的步骤：

　　(1)新徏MFC AppWizard(dll)工程�Q�工�E�名为MFCDll�Q�选择Regular DLL using shared MFC DLL�c�d��?/p>
　　(2)在生成的MFCDll.cpp文�g后面增加下面几行�Q?/p>

以下是引用片�D�：
　　int sum(int a, int b)
　　{
　　return a+b;
　　}

　　(3)在生成的MFCDll.def文�g后面增加如下�Q?/p>

以下是引用片�D�：
　　sum @1 ;表示�W�一个函数是sum

　　(4)�~�译后会产生两个文�gMFCDll.lib,MFCDll.dll

　　2.使用�Ҏ��

　　(1)隐式调用法： ��MFCDll.lib拯��到需要应用该DLL的工�E�的目录下，��MyDll.dll拯��C�生的应用�E�序的目录下�Q��ƈ在需要应用该DLL中的函数的CPP文�g中添加如下几行：

　　//注意�q�里没有在MFCDll.h中声明函敎ͼ�所以不能直接包含MFCDll.h来声明函数�?/p>

以下是引用片�D�：
　　#pragma comment(lib,"MFCDll");
　　int sum(int a, int b);

　　//当然如果你的DLL中有很多函数�Q�那可以另外写个MFCDll.h�Q�包含所有的函数声明�Q�然后直接将头文件包含进�?/p>
　　(2)昄��调用法：与Win32的调用方法一��P��不需�?pragma comment(lib,"MFCDll");�Q�但是需要在Project->Setting->Link->Object/library modules的框中增加MFCDll.lib�q�个库�?br>
作者：佚名来源:中国自学�~�程�|?/p>

Amigo 2008-05-14 21:59 发表评论

Matlab的一个小动画(带源文�g)

Amigo — Fri, 04 Apr 2008 18:59:00 GMT

应同学之托第一�ơ尝试用matlab做动画，弄了一下午加一晚上�l�于弱弱地搞定了�?br>先做了个GUI界面�Q�点击Debug —run��׃��跛_��个对话框�Q�然后输入参敎ͼ�如果参数是负数的话就跛_��警告�H�口。如下图�Q?br>

          然后��开始动��M��Q?br>

下边是源文�g�Q?br>function varargout = mmmove(varargin)
% MMMOVE M-file for mmmove.fig
%      MMMOVE, by itself, creates a new MMMOVE or raises the existing
%      singleton*.
%
%      H = MMMOVE returns the handle to a new MMMOVE or the handle to
%      the existing singleton*.
%
%      MMMOVE('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local
%      function named CALLBACK in MMMOVE.M with the given input arguments.
%
%      MMMOVE('Property','Value',...) creates a new MMMOVE or raises the
%      existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
%      applied to the GUI before mmmove_OpeningFunction gets called. An
%      unrecognized property name or invalid value makes property application
%      stop. All inputs are passed to mmmove_OpeningFcn via varargin.
%
%      *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one
%      instance to run (singleton)".
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help mmmove

% Last Modified by GUIDE v2.5 04-Apr-2008 21:41:08

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...
                   'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
                   'gui_OpeningFcn', @mmmove_OpeningFcn, ...
                   'gui_OutputFcn', @mmmove_OutputFcn, ...
                   'gui_LayoutFcn', [] , ...
                   'gui_Callback',   []);
if nargin && ischar(varargin{1})
    gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
    [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
    gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% --- Executes just before mmmove is made visible.
function mmmove_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject    handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin   command line arguments to mmmove (see VARARGIN)

% Choose default command line output for mmmove
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes mmmove wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = mmmove_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject    handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

% --------------------------------------------------------------------
function Debug_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to Debug (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% --------------------------------------------------------------------
function run_Callback(h, eventdata, handles)
% hObject    handle to run (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
prompt={'误��入速度v:','误��入长度L:','误��入半径r:'};
defans={'5','10','2'};
v=5;L=10;r=2;
p=inputdlg(prompt,'Input',1,defans);
v=str2double(p(1));
L=str2double(p(2));
r=str2double(p(3));
%guidata(h,handles)
if v<=0|L<=0|r<=0
    warndlg('非法输入','警告')
else
ox1=r;oy1=r;ox2=r+L;oy2=r;
x1=r:0.015*v:r+L;
y1=2*r*ones(size(x1));
thita=0:0.015*v/r:pi;
x2=sin(thita)*r+ox2;
y2=cos(thita)*r+oy2;
x3=r+L:-0.015*v:r;
y3=zeros(size(x3));
x4=-sin(thita)*r+ox1;
y4=-cos(thita)*r+oy1;
x=[x1 x2 x3 x4 x1(1)];
y=[y1 y2 y3 y4 y1(1)];
plot(x,y);
axis([0,2*r+L,-1,2*r+1]);
h_text=text(0,-2,['L = ' num2str(L) ' , ' 'r = ' num2str(r) ' , ' 'v = ' num2str(v)]);
set(h_text,'fontSize',13);
axis equal
set(gca,'Visible','off')
hm=line(r,2*r,'color','red','marker','.','markersize',37,'erasemode','xor');
while 1
    for i=1:length(x)
        set(hm,'xdata',x(i),'ydata',y(i));
        pause(0.0003)
        drawnow
    end
end
end

��Z��能让��球不停的��@环运动，我加了while 1的语句�?br>�q�样在关闭窗口的时候，matlab的命令窗里就会蟩��Z��堆错误，大概是因为for循环里涉及到的hm随着figure的关闭删除了�Q�但是程序仍然在�q�行�Q�所以蟩��Z��西说hm是invalid的。是不是可以放个停止�E�序的函数放figure或者axis的deleteFcn里头�Q�不�q�没扑ֈ�那样的函数�?br>期待好心大牛指教。。�?br>�q�有��是速度控制问题�Q�用计算的的速度控制�Q�运行明昑ց�慢，大概是程序自��p��行也耗时吧，�q�个也不知道怎么办。不�q�后来看到篇文章说用timer对象来��生动�ȝ��Q�很不错的样子�?br>先引用下来：

MATLAB GUI中利用定时器制作动画

�Q�本文�ؓLiuxqsmile原创�Q��{载请保留原文链接�Q?br>MATLAB中提供了一些动态显�C�图形的例子�Q�例如vibes、truss�{�，但他们的�E�序�l�构都和由GUIDE产生的M文�g的结构不同。truss中用while循环来更新图形窗口，pause函数来控制更新的速度。这��L��l�构是不适合攑֜�某一个子函数中来执行的，否则�E�序在执行该子函数时无法响应用户的其它操作，只能一开始就讄��l�止条�g�Q�等待动�ȝ��自然�l�束�?br>MATLAB中的定时器timer可以定时触发�Q�周期性地执行指定的函敎ͼ�我们可以据此来实现绘囄��自动更新�Q�而不会媄响整个GUI对用户其它操作的响应�?br>比如我们要让一个曲面随旉��周期性地变�Ş�Q�类似vibes中的情�Ş�Q�按�?#8220;开�?#8221;按钮后，曲面开始周期振动，同时我们可以调整振幅大小、周期的长短。所不同的是我们一切都在子函数中完成�?br>在GUIDE中徏立界面元素后�Q�在“开�?#8221;按钮的callback中徏立一个定时器timer对象object
handles.timer = timer('Period',0.05,'ExecutionMode','FixedRate',
... 'TimerFcn',{@PlotUpdate,handles});
Period是触发的周期�Q�这里设�|��ؓ0.05s�Q�ExecutionMode是执行的方式�Q�可以有三种选择�Q�对于不需要精��控制时序的动画的媄响不大，TimerFcn指定触发时所执行函数的句柄，在这里我们徏立一个函数PlotUpdate来执行绘囑֑�令，handles作�ؓ参数传递到PlotUpdate中去�?br>注意PlotUpdate的定义：
function PlotUpdate(obj,events,handles)
前两个参数是必不可少的，最后的handles才是用户传递的数据。在�q�个函数中你基本上可以无视前两个参数�Q�按照曲面的�q�动��势产生新的��点坐标�Q�然后用set命��o��新的坐标赋�l�曲�?面片patch)对象的Vertices属性。drawnow更新��可以了。你可以用曲面对象的UserData属性存攑ֽ�前振动的�q�值相位等参数�?br>然后�?#8220;停止”按钮的callback中stop(handles.timer)停止定时器，��可以停止自动绘图了�?br>�?#8220;增大振幅”按钮的callback中对振幅参数作修攏V�?br>排除了一些小问题后，你的曲面�l�于可以动�v来了�Q�按“增大振幅”�{�也没有影响囑�Ş的运动，真的�?#8220;一点媄响都没有”啊！
问题出在哪里呢？原来�Q�当定时器第一�ơ触发时�Q�用��h��定的参数被传递到响应函数中执行，以后每一�ơ触发，都是使用的这同一�l�参敎ͼ��q�不会随着�E�序的运行而更新。好了，现在可以�?br>“增大振幅”中重新赋一�ơ参�?br>set(handles.timer,'TimerFcn',{@PlotUpdate,handles})�Q?br>怎么��P��辑ֈ�你的要求了吧�Q�想知道更多�Q�MATLAB Help的index中输入timer�Q�够多了吧�?/p>

动画下蝲�Q?span style="COLOR: red">下蝲后，用matlab7.0以上的版本可�q�行�?/span>

Amigo 2008-04-05 02:59 发表评论

卡尔曼��o�?�?Kalman Filtering

Amigo — Tue, 01 Apr 2008 06:24:00 GMT
1�Q?nbsp;   什么是卡尔曼��o波器
�Q�What is the Kalman Filter?�Q?br>
在学习卡��曼滤�L器之前，首先看看��Z��么叫“卡尔�?#8221;。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒�U�数�{�等�Q�一��P��卡尔��g��是一个�h的名字，而跟他们不同的是�Q�他是个��C��人！

卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman�Q�匈牙利数学�Ӟ��1930�q�出生于匈牙利首都布达佩斯�?953�Q?954�q�于�ȝ��理工学院分别获得甉|��工程学士及硕士学位�?957�q�于哥��u比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡��曼滤�L器，正是源于他的博士论文�?960�q�发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（�U�性��o波与预测问题的新�Ҏ��Q�。如果对�q�编论文有兴��，可以到这里的地址下蝲�Q?/span> http://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/Kalman1960.pdf �?/span>

��单来��_��卡尔曼��o波器是一�?#8220;optimal recursive data processing algorithm�Q�最优化自回归数据处理算法）”。对于解军_��大部分的问题�Q�他是最优，效率最高甚��x��最有用的。他的广泛应用已�l�超�q?0�q�_��包括机器人导航，控制�Q�传感器数据融合甚至在军事方面的雯��pȝ��以及导弹�q�踪�{�等。近�q�来更被应用于计��机囑փ�处理�Q�例如头脸识别，囑փ�分割�Q�图像边�~�检��等�{��?br>
2�Q�卡��曼滤�L器的介绍
�Q�Introduction to the Kalman Filter�Q?br>
��Z��可以更加�Ҏ��的理解卡��曼滤�L器，�q�里会应用�Ş象的描述�Ҏ��来讲解，而不是像大多数参考书那样�|�列一大堆的数学公式和数学�W�号。但是，他的5条公式是其核心内宏V��结合现代的计算机，其实卡尔曼的�E�序相当的简单，只要你理解了他的�?条公式�?br>
在介�l�他�?条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探烦�?br>
假设我们要研�I�的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，�q�个戉K��的温度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度（假设我们用一分钟来做旉��单位�Q�。假设你对你的经验不�?00%的相信，可能会有上下偏差几度。我们把�q�些偏差看成是高斯白噪声�Q�White Gaussian Noise�Q�，也就是这些偏差跟前后旉��是没有关�pȝ��而且�W�合高斯分配�Q�Gaussian Distribution�Q�。另外，我们在房间里放一个温度计�Q�但是这个温度计也不准确的，��量��g��比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声�?br>
好了�Q�现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度��|��你根据经验的预测��|��pȝ��的预��|��和温度计的��|��量��|��。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估��出戉K��的实际温度倹{�?br>
假如我们要估��k时刻的是实际温度倹{��首先你要根据k-1时刻的温度��|��来预��k时刻的温度。因��Z��怿�温度是恒定的�Q�所以你会得到k时刻的温度预��值是跟k-1时刻一��L��Q�假设是23度，同时该值的高斯噪声的偏差是5度（5是这样得到的�Q�如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差�?�Q�你对自己预��的不确定度�?度，他们�q�x��相加再开方，��是5�Q�。然后，你从温度计那里得��C��k时刻的温度��|��假设�?5度，同时该值的偏差�?度�?br>
�׃��我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度��|��分别�?3度和25度。究竟实际温度是多少呢？�怿�自己�q�是�怿�温度计呢�Q�究竟相信谁多一点，我们可以用他们的covariance来判断。因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2)�Q�所以Kg=0.78�Q�我们可以估��出k时刻的实际温度值是�Q?3+0.78*(25-23)=24.56度。可以看出，因�ؓ温度计的covariance比较��（比较�怿�温度计）�Q�所以估��出的最优温度值偏向温度计的倹{�?br>
现在我们已经得到k时刻的最优温度��g��Q�下一步就是要�q�入k+1时刻�Q�进行新的最优估��。到现在为止�Q�好像还没看��C��么自回归的东西出现。对了，在进入k+1时刻之前�Q�我们还要算出k时刻那个最优��|��24.56度）的偏差。算法如下：((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5��是上面的k时刻你预��的那个23度温度值的偏差�Q�得出的2.35��是�q�入k+1时刻以后k时刻估算出的最优温度值的偏差�Q�对应于上面�?�Q��?br>
��是�q�样�Q�卡��曼滤�L器就不断的把covariance递归�Q�从而估��出最优的温度倹{��他�q�行的很快，而且它只保留了上一时刻的covariance。上面的Kg�Q�就是卡��曼增益�Q�Kalman Gain�Q�。他可以随不同的时刻而改变他自己的��|��是不是很��奇�Q?br>
下面��p��a�归正传，讨论真正工程�pȝ��上的卡尔曹{�?br>
3�Q?nbsp;   卡尔曼��o波器��法
�Q�The Kalman Filter Algorithm�Q?br>
在这一部分�Q�我们就来描�q�源于Dr Kalman 的卡��曼滤�L器。下面的描述�Q�会涉及一些基本的概念知识�Q�包括概率（Probability�Q�，随即变量�Q�Random Variable�Q�，高斯或正态分配（Gaussian Distribution�Q�还有State-space Model�{�等。但对于卡尔曼��o波器的详�l�证明，�q�里不能一一描述�?br>
首先�Q�我们先要引入一个离散控制过�E�的�pȝ��。该�pȝ��可用一个线性随机微分方�E�（Linear Stochastic Difference equation�Q�来描述�Q?br>X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)
再加�?/span>�pȝ��的测量��|��
Z(k)=H X(k)+V(k)
上两式子中，X(k)是k时刻�?/span>�pȝ��状态，U(k)是k时刻�?/span>�pȝ��的控刉��。A和B是系�l�参敎ͼ�对于多模�?/span>�pȝ��Q�他们�ؓ矩阵。Z(k)是k时刻的测量��|��H是测量系�l�的参数�Q�对于多��量�pȝ��Q�H为矩��c��W(k)和V(k)分别表示�q�程和测量的噪声。他们被假设成高斯白噪声(White Gaussian Noise)�Q�他们的covariance 分别是Q�Q�R�Q�这里我们假设他们不�?/span>�pȝ��状态变化而变化）�?br>
对于满��上面的条�?�U�性随机微�?/span>�pȝ��Q?span style="COLOR: #0000ff">�q�程和测量都是高斯白噪声)�Q�卡��曼滤�L器是最优的信息处理器。下面我们来用他们结合他们的covariances 来估��?/span>�pȝ��的最优化输出�Q�类��g��一节那个温度的例子�Q��?br>
首先我们要利用系�l�的�q�程模型�Q�来预测下一状态的�pȝ��。假讄��在的�pȝ��状态是k�Q�根据系�l�的模型�Q�可以基�?/span>�pȝ��的上一状态而预��出现在状态：
X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) ……….. (1)
�?1)中，X(k|k-1)是利用上一状态预��的�l�果�Q�X(k-1|k-1)是上一状态最优的�l�果�Q�U(k)为现在状态的控制量，如果没有控制量，它可以�ؓ0�?br>
到现在�ؓ止，我们�?/span>�pȝ��l�果已经更新了，可是�Q�对应于X(k|k-1)的covariance�q�没更新。我们用P表示covariance�Q?br>P(k|k-1)=A P(k-1|k-1) A’+Q ……… (2)
�?2)中，P(k|k-1)是X(k|k-1)对应的covariance�Q�P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)对应的covariance�Q�A’表示A的�{�|�矩阵，Q�?/span>�pȝ��q�程的covariance。式�?�Q?��是卡尔曼��o波器5个公式当中的前两个，也就是对�pȝ��的预��?br>
现在我们有了现在状态的预测�l�果�Q�然后我们再攉��现在状态的��量倹{��结合预��值和��量��|��我们可以得到现在状�?k)的最优化估算值X(k|k)�Q?br>X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1)) ……… (3)
其中Kg为卡��曼增益(Kalman Gain)�Q?br>Kg(k)= P(k|k-1) H’ / (H P(k|k-1) H’ + R) ……… (4)

到现在�ؓ止，我们已经得到了k状态下最优的估算值X(k|k)。但是�ؓ了要另卡��曼滤�L器不断的�q�行下去直到�pȝ��q�程�l�束�Q�我们还要更新k状态下X(k|k)的covariance�Q?br>P(k|k)=�Q�I-Kg(k) H�Q�P(k|k-1) ……… (5)
其中I �?的矩阵，对于单模型单��量�Q�I=1。当�pȝ��q�入k+1状态时�Q�P(k|k)��是式子(2)的P(k-1|k-1)。这��P��法��可以自回归的运��下厅R�?br>
卡尔曼��o波器的原理基本描�q�C��Q�式�?�Q?�Q?�Q?�?��是他的5 个基本公式。根据这5个公式，可以很容易的实现计算机的�E�序�?br>
下面�Q�我会用�E�序举一个实际运行的例子。。�?br>4�Q?nbsp;   ��单例�?br>�Q�A Simple Example�Q?br>
�q�里我们�l�合�W�二�W�三节，举一个非常简单的例子来说明卡��曼滤�L器的工作�q�程。所丄��例子是进一步描�q�第二节的例子，而且�q�会配以�E�序模拟�l�果�?br>
�Ҏ��W�二节的描述�Q�把戉K��看成一个系�l�，然后对这�?/span>�pȝ��建模。当�Ӟ��我们见的模型不需要非常地�_��。我们所知道的这个房间的温度是跟前一时刻的温度相同的�Q�所以A=1。没有控刉��Q�所以U(k)=0。因此得出：
X(k|k-1)=X(k-1|k-1) ……….. (6)
式子�Q?�Q�可以改成：
P(k|k-1)=P(k-1|k-1) +Q ……… (7)

因�ؓ��量的值是温度计的�Q�跟温度直接对应�Q�所以H=1。式�?�Q?�Q?可以�Ҏ��以下�Q?br>X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-X(k|k-1)) ……… (8)
Kg(k)= P(k|k-1) / (P(k|k-1) + R) ……… (9)
P(k|k)=�Q?-Kg(k)�Q�P(k|k-1) ……… (10)

现在我们模拟一�l�测量��g��入。假设房间的真实温度�?5度，我模拟了200个测量��|��q�些��量值的�q�_��gؓ25度，但是加入了标准偏差�ؓ几度的高斯白噪声�Q�在图中��U�）�?br>
��Z��令卡��曼滤�L器开始工作，我们需要告诉卡��曼两个零时�ȝ��初始��|��是X(0|0)和P(0|0)。他们的��g��用太在意�Q�随便给一个就可以了，因�ؓ随着卡尔曼的工作�Q�X会逐渐的收敛。但是对于P�Q�一般不要取0�Q�因��样可能会令卡��曼完全�怿�你给定的X(0|0)�?/span>�pȝ��最优的�Q�从而�ɽ��法不能收敛。我选了X(0|0)=1度，P(0|0)=10�?br>
�?/span>�pȝ��的真实温度�ؓ25度，图中用黑�U�表�C�。图中红�U�是卡尔曼��o波器输出的最优化�l�果�Q�该�l�果在算法中讄��了Q=1e-6�Q�R=1e-1�Q��?br>
作�?/strong>�Q�jearome

Amigo 2008-04-01 14:24 发表评论

Amigo — Sun, 16 Mar 2008 04:29:00 GMT
渐渐明白
沉醉不一定是因�ؓ�?br>渐渐明白
��x��对自己坦白
渐渐明白
不爱不一定放得开
渐渐明白
我越来越对你依赖

如何告白
不是��p��你守�?br>如何告白
惛_��已成为我功课
如何告白
习惯有你的天�I?br>如何告白
你是我最珍惜的朋�?br>
我不敢靠�q�却更害怕失�?br>才会让暧昧飘扬�O�?br>多少�ơ决定不再见�?br>多少�ơ�Q性地重新联系

我不敢靠�q�却更害怕失�?br>才会在你说想我时调�{�w�去
我真的不是故�?br>有种温柔让寂寞的人难以抗�?br>
会否有天
你看清我玩的游戏
会否有天
我让你恨��d��?br>会否有天
我无助地独自哭泣
会否有天
我终于长大找到自�?br>
你说
我可以一个�h不用再依赖着�?br>你说
�q�段路已是珍�늚�回忆
原谅�?br>一直�Q性注定这悲伤的结局

Amigo 2008-03-16 12:29 发表评论

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视频原理

C#获取�pȝ��旉���

C#生成随机数小�l?/strong>

作�?dnawo 日期:2008-05-22

matlab 二值图像的形态学变换

matlab读txt文�g

Matlab的一个小动画(带源文�g)

MATLAB GUI中利用定时器制作动画

卡尔曼��o�?�?Kalman Filtering

C#获取�pȝ��旉��