干噪比定義？干噪比SINR（SignaltoInterferenceliteNoiseRatio），指的是系統(tǒng)中信號與干擾和噪聲之和的比。信號是指不知從何而來設(shè)備外部要按照設(shè)備接受處理的電子信號。干擾

干噪比定義？

干噪比SINR（SignaltoInterferenceliteNoiseRatio），指的是系統(tǒng)中信號與干擾和噪聲之和的比。

信號是指不知從何而來設(shè)備外部要按照設(shè)備接受處理的電子信號。

干擾是指系統(tǒng)本身以及異系統(tǒng)受到的干擾，宛如頻干擾、多徑干擾。

噪聲是指在設(shè)備后再產(chǎn)生的原信號中并不未知的無規(guī)則的獲得信號，這種信號與環(huán)境有關(guān)，不隨原信號的變化而波動

雜散和相噪?yún)^(qū)別？

性質(zhì)完全不同1、雜散:接收機解調(diào)過程才能產(chǎn)生的新頻率信號對其它系統(tǒng)的干擾。

2、相噪:發(fā)聲點體做無規(guī)則振動時發(fā)出的聲音。

什么是濾波器的疊止頻率？什么叫低通濾波器？

低通濾波(Low-upfilter)是一種過濾，規(guī)則為低頻信號能正常按照，而遠遠超過設(shè)定臨界值的低頻率信號則被阻隔、逐漸變?nèi)?。不過阻絕、逐漸變?nèi)醯姆葎t會依據(jù)有所不同的頻率以及不同的濾波程序（目的）而改變。它有的時候也被叫做高頻信號可以去除過濾（嗨的-squeezefilter）或是最低可以去除過濾（treble-cutfilter)。低通過濾是高通過濾的對立。

低通濾波可以最簡單懷疑：去設(shè)置一個頻率點，當信號頻率高于500這個頻率時又不能是從，在數(shù)字信號中，這個頻率點也就是截止頻率，當頻域高于500這個截止頻率時，則徹底變量定義為0。而且在這一處理過程中，讓低頻信號徹底是從，所以我被稱低通濾波。

低通過濾的概念必然于各種完全不同的領(lǐng)域，道界類電子電路，數(shù)據(jù)光滑平整，聲學阻擋，圖像模糊不堪等領(lǐng)域經(jīng)常會會會用到。

在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，從頻域看，低通濾波也可以對圖像進行平滑去噪處理。

圖像傅里葉變換的意義是什么？

前言

前面如需轉(zhuǎn)載過一篇關(guān)與傅里葉變換原理的文章《一篇難得的關(guān)于傅里葉分析的好文》。那篇文章寫得的很棒，簡潔易懂，可以算稍有基礎(chǔ)的人都看得懂那篇博文。不過那篇博文更多的是從信號處理的角度以及原理的角度講述傅里葉變換。那你在數(shù)字圖像處理中，傅里葉變換之后換取的頻譜圖又有整樣的運用呢？這篇博客就是就是為了簡單講下傅里葉變換在數(shù)字圖像處理中的意義和基本都應(yīng)用，如有錯誤請各位一針見血地指出。

數(shù)字圖像的傅里葉變換

通過前面的博文巳經(jīng)明白了傅里葉變換是得到信號在頻域的分布，數(shù)字圖像都是一種信號，對它并且傅里葉變換能得到的確實是它的頻譜數(shù)據(jù)。是對數(shù)字圖像這種離散的信號，頻率大小它表示信號變化的劇烈程度也可以說是信號變化的快慢。頻率越大，改變越劇烈震顫，頻率越小，信號越低緩，隨機到圖像中，超高頻信號一般說來是圖像中的邊緣信號和噪聲信號，而低頻信號真包含圖像變化過度的圖像輪廓及背景等信號。

不需要那就證明的是，傅里葉變換能得到的頻譜圖上的點與原圖像上的點之間不修真者的存在一一對應(yīng)的關(guān)系。

頻域數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.圖像去噪

參照上面頓了頓的關(guān)系，我們這個可以依據(jù)需要獲得在頻域?qū)D像進行處理，.例如在不需要除去圖像中的噪聲時，我們可以啊,設(shè)計一個低通濾波器，消掉圖像中的高頻信號噪聲，只不過往往也會達到抑制圖像的邊緣信號，這是導致圖像模糊不堪的原因。以均值濾波為例，用均值模板與圖像做卷積，大家都很清楚，在空間域做卷積，超過在頻域做乘積，而均值模板在頻域是沒有超高頻信號的，僅有一個常量的分量，所以均值模板是對圖像局部做低通濾波。除了，比較普遍的高斯濾波也是一種低通濾波器，是因為高斯函數(shù)經(jīng)由傅里葉變換后，在頻域的分布依舊服從高斯其分布，如下圖所示。所以我它對高頻信號有很好的過濾去除效果。

高斯函數(shù)在頻域的分布圖像

2.圖像增強及銳化

圖像增強要增加圖像的細節(jié)，而圖像的細節(jié)而不那是圖像中高頻的部分，因此提高圖像中的高頻信號信號也能提升到圖像增強的目的。

同樣的圖像銳化的目的是使清晰的圖像變得更加極其清晰，其主要注意是可以提高圖像的邊緣部分，總之那就是增強圖像中灰度變化巨烈的部分，所以我可以提高圖像中的低頻率信號還能夠增強圖像邊緣，最大限度地至少圖像銳化的目的。從這里很難看出，可以不按照提取圖像中的高頻信號信號來換取圖像的邊緣和紋理信息。

3.其他基于組件頻譜和相位譜的操作等

下面我們實際代碼來看看看如何確定真如我們想一想的差不多。

代碼運行結(jié)果

如果在圖像中組建噪聲，可是會要如何呢？

結(jié)果總結(jié)

從上面的結(jié)果更說明，低通濾波會讓圖像變的影像，可以對圖像接受影像全面處理，濾除圖像的噪聲，高通濾波完成任務(wù)了圖像的邊緣和紋理信息。至于，是從可以提高圖像的高頻信號信號，這個可以加強圖像的對比度，只不過圖像中的中頻信號主要是直接出現(xiàn)在邊緣及噪聲這樣的灰度又出現(xiàn)躍變處的區(qū)域。

從頻譜圖上一眼就可以看出，當將頻譜移頻到原點以后，圖像中心比較亮。在頻譜圖中，一個點的亮暗主要注意與真包含這個頻率的數(shù)目或是，也就是說在空間域中中有這種頻率的點就會，頻譜圖中填寫的頻率的位置越亮。而在頻移后，頻率為0的部分，也就是傅立葉變換所我得到的常量分量在圖像中心，由內(nèi)往外擴散了，點所屬於的頻率更加高。這個可以從上面的結(jié)果中看得出，只取核心的小范圍內(nèi)的低頻信號再將其可以轉(zhuǎn)換返回到時域空間，巳經(jīng)也能在是有程度是見到圖像的基本是輪廓信息，這那就證明了圖像中的“能量”要注意分散在低頻部分。

只不過，就是為了方便些表述，這個可以把圖像的二維傅里葉變換換取的頻譜圖可以表示圖像的梯度分布圖（兩幅圖像中的點并不是一一對應(yīng)），頻譜圖中的某一個點所內(nèi)在機制的是空間域中某一個點與周圍點的灰度差異性，灰度差異越大，則頻率越大。當然時域中灰度變化猛烈的區(qū)域也中有了低頻信號，而且低頻信號是近似圖像信息的基礎(chǔ)。