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sigma滤波是高斯滤波吗
高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为：g(x)=exp(-x^2/(2 sigma^2)其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。
gaussianGaussian lowpass filter为高斯低通滤波，有两个参数，hsize表示模板尺寸，默认值为[3 3]，sigma为滤波器的标准值，单位为像素，默认值为0.5。
simulink中的GMSK产生模块使用了高斯滤波器，它不会产生理想的正弦波形，而是产生复杂的波形。这是因为GMSK使用了高斯卷积以及带限制变频，使得它的频谱成为一个矩形滤波器。
random.gauss(mu， sigma) 其值即服从高斯分布，若想要是实现加性高斯白噪声，循环作加即可 实际上逆滤波是维纳滤波的一种理想情况，当不存在加性噪声时，维纳滤波与逆滤波等同。
2、高斯滤波的过程,和空间域滤波相比有哪些优缺点
1、这些低通滤波器，都能在图像内有噪声干扰成分时起到改善的作用。
2、压制干扰，提高信噪比是一项贯穿地震勘探全过程的任务。除在野外数据采集中采用相应措施压制干扰外，在地震资料数字处理中数字滤波也是一项非常重要的提高信噪比的措施。
3、图像复原技术需要我们建立图像模型，然后逆向反解这个退化过程，最后获得退化前的最优图像。
4、图像增强的方法有：直接对图像的像素进行处理的空间域法。利用某种变换将空间域变为频率域，再将频率域变为空间域的图像（傅里叶变换、小波变换等）的频率法。
5、其次，采用的滤波器有空域滤波器，比如均值滤波器、中值滤波器、低通滤波器、高斯滤波等；频域滤波器，比如小波变换、傅里叶变换、余弦变换等；形态学滤波器，主要是通过膨胀和腐蚀等形态学操作进行去噪。第三，对应场合。
gfsk是什么
GFSK，是高斯频移键控GFSK-GaussfrequencyShiftKeying，是在调制之前通过一个高斯低通滤波器来限制信号的频谱宽度。特点不同 MSK ①、信号能量的95%被限制在数据传输速率的5倍的带宽内。
最初，高斯频移键控（Gaussian frequency-shift keying，简称GFSK） 调制是唯一可用的调制方案。然而蓝牙0+EDR 使得 π/4-DQPSK和 8DPSK 调制在兼容设备中的使用变为可能。
而GFSK是高斯频移键控的简写，在调制之前先通过一个高斯低通滤波器来限制信号的频谱宽度。
可以连接手机、平板灯互相传送文件，例如可以通过蓝牙接受到手机中的音乐进行播放。看电视时可以带上蓝牙耳机，以免在夜晚或者其它时候吵到他人。有的手机支持蓝牙摄像头，可以将手机摄像头当无线网络摄像头使用。
FSK ——频移键控调制，即用不同的频率来表示不同的符号。如2KHz表示0，3KHz表示1。PSK——相移键控调制，通过二进制符号0和1来判断信号前后相位。如1时用π相位，0时用0相位。
高斯滤波的算法原理
1、高斯滤波采用满足正态分布的核模板，其参数的主要参数是标准差σ，代表核的离散程度，σ值越小，模板中心系数与边缘系数差越大，平滑的程度越小。
2、random.gauss(mu， sigma) 其值即服从高斯分布，若想要是实现加性高斯白噪声，循环作加即可 实际上逆滤波是维纳滤波的一种理想情况，当不存在加性噪声时，维纳滤波与逆滤波等同。
3、高斯模糊，也叫高斯平滑，其作用是使图像变得模糊且平滑，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。
4、高斯计算某个分子构型的波函数和能量的基本方法是自洽场方法(SCF)，就是用迭代的办法解由薛定谔方程变化得到的Hartree-Fock-Roothaan方程得到分子的波函数和能量，如果使用密度泛函理论，则解Kohn-Sham方程。
高斯滤波器和升余弦滤波器哪个好
1、根据济南菲奥特电子设备有限公司官方资料显示，数字滤波器模式有以下几种较好： FIR滤波器（有限脉冲响应滤波器）：这种滤波器的特点是具有线性相位响应和稳定的滤波特性。FIR滤波器可以设计为低通、高通、带通或带阻滤波器。
2、倘若一滤波器的构成部分，较K常数型具有较尖锐的截止频率（即对频率范围选择性强），而同时对此截止频率以外的其他频率只有较小的衰减率者，称为m常数滤波器。所谓截止频率，亦即与滤波器有尖锐谐振的频率。
3、滤波器：余弦滚降滤波器的滚降系数影响着频谱效率，但过小时设计实现困难，过小会导致符号间干扰严重。滚降系数范围一般定在0.15～0.5之间。而升余弦滤波器的滚降系数直接决定了滤波器的带宽，其滤波器函数也有所不同。
高斯滤波的定义
高斯低通滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。高斯滤波是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。
高斯滤波是一种常用的图像处理方法，主要用于模糊化或降噪。其中，SD代表标准差，它是高斯分布函数的参数之一。换言之，SD决定了高斯滤波器的大小和强度。
高斯滤波，这是一个建立在高斯正态分布基础上的滤波器。 一维高斯函数 可以看到，G(x)的跟sigma的取值有极大的关系。
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。
高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为：g(x)=exp(-x^2/(2 sigma^2)其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。
①高斯滤波：高斯滤波的具体操作是：用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的 加权平均灰度值 去替代模板中心像素点的值。