DerivativeFilter

DerivativeFilter[data,{n1,n2,}]

计算 data 在第 i 层的 ni 阶导数.

DerivativeFilter[data,{n1,n2,},σ]

计算标准差为 σ 的高斯尺度上的导数.

DerivativeFilter[data,{der1,der2,},]

计算多个导数 der1der2.

更多信息和选项

  • DerivativeFilter 是一个线性滤波器,根据样条插值模型计算数据的导数. 可以使用标准偏差为 σ (默认为 0)的高斯核的正则化来降低对噪声的敏感性.
  • data 可以为以下形式:
  • list任意阶数的数值数组
    tseries时态数据,如 TimeSeriesTemporalData
    image任意 ImageImage3D 对象
    audioAudio 对象
  • DerivativeFilter 分别对 data 的每一层进行运算.
  • DerivativeFilter[image,] 使用数组坐标系统,其中第一个坐标从 image 的顶部到底部,第二个坐标从左到右增加.
  • DerivativeFilter 给出与 data 有同样维度的结果.
  • DerivativeFilter 可以采用下列选项:
  • InterpolationOrder Automatic插值阶数不高于 9
    Padding "Fixed"填充方法
  • 设置为 Padding->{pad1,pad2,} 时,可以对 data 的不同维度使用不同的填充方案.
  • 导数的阶数必须小于指定的插值阶数.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

图像的水平导数:

图像的正则化水平方向上的导数:

数值列表的导数:

范围  (13)

数据  (5)

二维数组的一阶导数:

获取 TimeSeries 对象的一阶导数:

Audio 信号进行滤波:

彩色图像在垂直方向上的导数:

三维图像在垂直方向上的导数:

参数  (8)

列表的零阶导数:

阶跃序列的第一、第二和第三阶导数:

图像在垂直方向上的导数:

水平方向上的导数:

两个维度上的二阶导数:

计算图像的几个导数:

三维图像在垂直方向上的导数:

水平方向上的导数:

用高斯平滑来规整导数:

不同高斯尺度下水平方向上的导数:

选项  (3)

InterpolationOrder  (1)

用不同的 InterpolationOrder 值来对数组滤波:

Padding  (2)

用不同的填充方案进行导数滤波:

用不同的填充方案对灰度图像进行一阶导数滤波:

在每个空间方向上使用不同的填充方案:

应用  (5)

计算图像的梯度:

计算标度 σ=6 的图像的拉普拉斯:

尺度 σ=2 时的脊探测:

T-junction 滤波:

从彩色地图中获取边界:

属性和关系  (4)

较大的情况下,GaussianFilterDerivativeFilter 的结果收敛:

DerivativeFilter 和样条插值的相应导数返回相同的值:

将滤波器结果绘制在插值函数的导数的上方:

二进制图像的导数滤波给出了实数类型的灰度图像:

DerivativeFilter 是线性滤波器:

Wolfram Research (2010),DerivativeFilter,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/DerivativeFilter.html (更新于 2016 年).

文本

Wolfram Research (2010),DerivativeFilter,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/DerivativeFilter.html (更新于 2016 年).

CMS

Wolfram 语言. 2010. "DerivativeFilter." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2016. https://reference.wolfram.com/language/ref/DerivativeFilter.html.

APA

Wolfram 语言. (2010). DerivativeFilter. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/DerivativeFilter.html 年

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_derivativefilter, author="Wolfram Research", title="{DerivativeFilter}", year="2016", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/DerivativeFilter.html}", note=[Accessed: 17-November-2024 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_derivativefilter, organization={Wolfram Research}, title={DerivativeFilter}, year={2016}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/DerivativeFilter.html}, note=[Accessed: 17-November-2024 ]}