中值滤波器毕业论文

采用滤波的方法是抑制干扰的一种有效途径。滤波的方式主要有硬件滤波和软件滤波两种，硬件滤波措施是使用较多的一种方法，技术比较成熟，但同时也增加了设备，提高了成本，而且电子设备的增加有可能带来新的干扰源;采用软件滤波算法不需增加硬件设备，可靠性高，功能多样，使用灵活，具有许多硬件滤波措施所不具备的优点，当然它需要占一定的运行时间。本系统中采用软件滤波的方法来抑制噪声干扰。软件滤波的方法主要有中值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)、防脉冲干扰平均滤波法(又称中位值平均滤波法)、一阶滞后滤波法等.

自己录制的音频往往带有噪音，去除的方法很多，下面介绍用 Sound Forge除掉噪音的具体操作过程。①打开自己录制的声音文件，播放听听声音效果。②选择“Effects”菜单下的“Noise Gate”命令。③在弹出的对话框里，可以单击“Preset”下的选项，选择设置噪音的消除模式。也可以通过拖动滑块来设置消除噪音大小，左面的滑快代表噪音的最低限度，滑块越往上去除噪音的效果越好，但对原来的声音文件损失也就越大。④单击“OK”按钮。

安装隔音板，隔音材料，隔音棉都能隔音。

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。

然而中值滤波的一个严重不足是相对滤波窗口而言较为“细小”的信号细节结构被破坏和丢失。在二维图像处理中，中值滤波的这一缺憾要比在一维信号的处理中更加显著，原因主要来自两个方面:第一，二维信号几乎没有根信号，也就是说几乎所有的二维信号经中值滤波以后都要受到不同程度的破坏;第二，图像中的某些诸如细线、拐角等细节结构往往包含重要的信息，这些结构的破坏或丢失往往比噪声本身更为不可接受。一直以来，人们在努力寻求兼有细节保护和噪声抑制的优良特性的滤波器结构。基于这一目标，近年来，人们提出了许多滤波器结构，其中多级中值滤波器(MLM)是针对图像处理提出的一种最具代表性的细节保护中值滤波器之一，这种滤波器通过一组能够比较好地“匹配”图像细节的基本结构———基本子窗口来有效地区分信号结构和噪声，从而达到保护细节结构和滤噪的目的。MLM有许多重要的优良性能，除了细节保护能力，它的简单、直观和易于实现具有很大的吸引力。本方法的研究成果已发表在Geophysics(2006，71(5):105～110，SCI检索)杂志上。

根据原理计算的理论模型见图7-12。

图7-12 二维中值滤波处理效果图

中值滤波可以有效去除高频信号，对低频信号影响很小，因此对去除椒盐噪声非常有效。细节多的图像本身高频信号很多，因此用中值滤波容易影响图像质量。