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如何用python实现图像的一维高斯滤波 建议你不要使用高斯滤波。 推荐你使用一维中值滤波 matlab的函数为 y = medfilt1(x,n); x为数组,是你要处理原始波形,n是中值滤波器的参数(大于零的整数)。y是滤波以后的结果(是数组) 后面再 plot(y); ...
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python filter内建函数
filter函数是python内建函数,可以操作任何可迭代类型,如list,tuple,string.
filter需要带上一个函数function和一个可迭代序列作为参数。filter()将调用该function作用于每一个可迭代序列的元素,并返回一个由该function验证后返回值为true的元素组成新的可迭代序列,新序列的类型保持与filter参数序列的类型一致
2.filter与数字
下面用这个例子来说明:
#建个数字列表
numbers = [1,5,9,8,4,6,3,7]
#定义一个过滤标准,取小于5的数
def lessThanFive(element):
return element 5
print filter(lessThanFive, numbers)
输出结果是列表:[1,4,3]
解说:此处的过滤函数lessThanFive必需带入一个参数(filter()会调用lessThanFive,参数是列表nembers中的每一个元素,一次一个)。filter()返回所有值都是小于5的列表
3.filter与字符串
下面用如下例子说明:
#定义元组类型
names = ('Jack', 'Jill, 'Steve', '')
#筛选出名字
new_names = filter(None, names)
print new_names
输出结果是元组:
('Jack', 'Jill, 'Steve')
在元组names最后一个名字是空字符串,而filter的第一个参数是None,这说明需要使用identity函数(该函数是简单的返回该元素的)
因为python对空字符串,0和None作为False,所以上面的filter的语句就是移除空元素。
4.filter和函数
目的:找出以J开头的名字
def startsWithJ(element):
if element:
return element[0] == 'J'
return False
j_names = filter(startsWithJ, names)
print j_names
输出结果是元组:('Jack', 'Jill')
注意到了吗,上面的2个结果都是tuple而不是list,再一次说明fliter的返回值类型与参数序列的类型保持一致
SciPy提供了firwin用窗函数设计低通滤波器,firwin的调用形式如下:
firwin(N, cutoff, width=None, window='hamming')
其中N为滤波器的长度;cutoff为以正规化的频率;window为所使用的窗函数。