窗口滤波器（滤波窗口定义）

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均值滤波器能够有效抑制噪声，但同时也引起严重模糊。均值滤波器是最常用的线性低通平滑滤波器，它可以抑制图像中的加性噪声，同时也使图像模糊。

高斯滤波：使用高斯函数计算邻域像素的加权平均值替换中心像素。高斯滤波可以有效减少噪声而保留更多图像细节，是一种理想的平滑滤波方法。中值过滤：用邻域像素的中值替换中心像素，可以有效去除峰值噪声，保留边缘细节。

平滑性：周期平均滤波是一种线性滤波器，可以对信号的高频噪声进行平滑处理，减少噪声干扰。响应时间稳定：周期平均滤波是一种按照固定时间间隔滤波的方法，响应时间是固定的，可以保证滤波器的稳定性。

1、得到不同性能的滤波器。窗函数主要是为了使时域信号似乎更好地满足FFT处理的周期性要求，减少泄漏，对滤波产生的影响是得到不同性能的滤波器。

2、越高越快。滤波器和窗函数对是相互影响的，数值越高越快。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段或该频段以外的频率进行有效滤除。

3、在相同的通频区域下，研究空间滤波器的透过率函数分布对空间滤波效果的影响具有十分重要的意义。本文通过理论分析提出了滤波器在相同的通频区域下，选择窗函数的两个要求。

将需要测量的滤波器或其他电路添加到Multisim电路设计中。点击“Bode Plotter”模块，然后将“Terminal”选项设置为所需测量的电路输出端口。

打开方式我们只需要在命令行窗口里输入fdatool并运行，即可打开FDAtool工具箱界面展示（1）最下面我们可以选择生成滤波器的相关参数。无论是低通还是带通；FIR滤波器还是IIR滤波器，我们都可以选择并依据参数生成。

查看方式为：用butterworth就可以了，简单又方便。椭圆函数归一化参数已经由萨尔Saal，乌尔布里克Ulbrich和兹维里夫等人广泛制表。在ieee网站上可以查到椭圆函数-Elliptic滤波器的归一化设计参数数据。

我们可以通过matlab的filter designer了解CIC滤波器的各种特性。通过图1和图2找到CIC滤波器设计窗口。从幅频曲线中容易得出CIC滤器器通带平台性差，过渡带宽，带外抑制性能起伏较大。

窗口滤波器（滤波窗口定义）

中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。

中值滤波(MF)在信号处理中是一个既简单又有效的方法。由于其具有抑制噪声(尤其是脉冲噪声)和保护边缘的特征，在信号处理领域中得到重视，特别在非平稳信号的处理中取得了较大的成功。

中值滤波中值滤波是一种非线性数字图像处理算法，用于减轻或消除数字图像中的噪声。它通过在图像中移动的滑动窗口内对像素值进行排序，并将中间值（中位数）作为当前像素的新值来实现。

均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器，可抑制图像中的加性噪声，但同时也使图像变得模糊；中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器，可消除图像中孤立的噪声点，又可产生较少的模糊。

就对于同一图像而言，滤波窗口M×M中其中M值越大图片越模糊同时去噪效果则越好。总体来说经过试验一般中值滤波效果比均值滤波效果好一点。

当然是窗口越大滤波越显著（低通的截止频率越低，结果越平坦）。

滤波器在图像处理中应用的比较多，它对图像去噪处理有很好的效果。本文讨论的是滤波器的形状和尺寸会不会对图像滤波器造成影响。

可以有效地去除高斯噪声和椒盐噪声，但会模糊图像细节。中值滤波器将给定像素周围邻域内的像素值排序，然后取中值作为当前像素的值，可以很好地处理椒盐噪声，但对高斯噪声的去噪效果一般。

它主要作用是对电路中的信号进行滤波，从而实现信号的去噪和稳定。具体来说，滤波电容的作用包括以下几个方面：去除高频噪声：滤波电容可以抵消电路中的高频噪声，提高信号的质量。

去噪。在去噪同时，较好的保持边缘轮廓细节，适合处理椒盐噪声，但对高斯噪声效果不好。

1、窗口长度越长，过渡带越陡峭，如果是带通滤波器，就可以得到更加好的带外衰减特性；窗口长度越长，FIR滤波器的群时延越长，一般而言群时延＝总长度/2（点）；。。

2、滤波器的阶数，就是指过滤谐波的次数，一般来讲，同样的滤波器，其阶数越高，滤波效果就越好，但是，阶数越高，成本也就越高，因此，选择合适的阶数是非常重要的。滤波器的长度，指的是滤波器的滤波的频带范围。

3、不同窗函数对滤波器性能的影响：利用窗函数进行FIR滤波器设计过程中，窗的长度选择的越长，那么得到的滤波器其幅频特性越好，但是对应的数据处理量就会越大。