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几种简单的滤波器的数学原理

滤波器,在信号处理的过程中,可以说是比较常用的。本文,结合Mathematica,来演示一下几种简单的滤波器的数学原理。
工具/原料
1

电脑

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Mathematica

算术平均数滤波
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算术平均数滤波,指的是,用数据每一个元素的临近的若干数字的算术平均数,来代替这个数字,得到一组新的数据的过程。MeanFliter是Mathematica里面的算术平均数滤波器。

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这里用A={a,b,c,d,e,f}作为待处理数据,MeanFilter[A,1]:对A里面每一个数字的前面一个数字、后面一个数字和这个数字本身,求平均数,代替这个数字,得到一个新的数据。

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MeanFilter[A,2]:类似的用法,只不过扩大了邻域范围。

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MeanFilter[A,7]:此时7大于A数据里面数字的数目。

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MeanFilter可以用来处理图片,一般情况下,会导致图片变模糊,而且邻域越大越模糊。

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还可以用来处理音频。邻域越大,声音越低沉,但清晰度还是可以的。

几何平均数滤波
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几何平均数滤波,指的是,用数据每一个元素的临近的若干数字的几何平均数,来代替这个数字,得到一组新的数据的过程。GeometricMeanFliter是Mathematica里面的几何平均数滤波器。

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几何平均数滤波也可以处理图像,而且也是邻域越大,图像越模糊。

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几何平均数滤波处理音频,会导致音频变的嘈杂,而且邻域越大,听起来越嘈杂。

调和平均数滤波
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HarmonicMeanFilter在Mathematica,表示调和平均数滤波。

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其作用是:用数据的局部调和平均值来代替数据,得到新的数据。

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也可以用来处理图像和音频。

注意事项

这里介绍了三种简单的滤波器,它们处理图片和音频的效果都是不一样的,需要大家自己对比。

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