matlab对图片曲线平滑处理，除了用低通滤波器，还有什么简单的算法 可以试一下平均平滑滤波。
matlab如何实现中值滤波，matla是进行数值分析的一个重要的工具。今天讲一下matla对一维信号进行中值滤波的使用方法。所谓的滤波，简单意义上来说，就是对原信号进行处理，。
在Matlab中已知频率响应曲线如何设计滤波器 这个能不能用自适应滤波器来做？原理是：如果把通信信道看成是一个“黑箱”，仅知道“黑箱”的输入和输出；以一个自适应滤波器作为这个“黑箱”的模型，并且使滤波器具有与“黑箱”同样的输入和输出。自适应滤波器通过调制自身的参数，使滤波器的输出与“黑箱”的输出相“匹配”。这里的“匹配”通常指最小二乘意义上的匹配。这样，滤波器就模拟了通信信道对信号的传输行为。尽管自适应滤波器的结构和参数与真实的通信信道不一样，但是它们在输入、输出响应上保持高度一致。你现在知道了频率响应，就有了验证模型的数据，所以是可以做做来的。给你一个例子：clearclcee=0；fs=800；det=1/fs；f1=100；f2=200；t=0：det：2-det；x=randn(size(t))+cos(2*pi*f1*t)+cos(2*pi*f2*t)；上面是输入信号x假设你输出是经过一个滤波器后的数据[b，a]=butter(5，150*2/fs)；d=filter(b，a，x)；本题中你已经知道d，存放在数组h中下面就可以设计自适应FIR滤波器N=5；delta=0.06；M=length(x)；y=zeros(1，M)；h=zeros(1，N)；for n=N：Mx1=x(n：-1：n-N+1)；y(n)=h*x1'；e(n)=d(n)-y(n)；h=h+delta.*e(n).*x1；endX=abs(fft(x，2048))；Nx=length(x)；kx=0：800/Nx：(Nx/2-1)*(800/Nx)；D=abs(fft(d，2048))。
