即使資料含有nan值，也可以直接處理
法一：空間中值高通低通濾波
% 空間濾波lon6°x lat6° 高通
lon_filt=6;lat_filt=6; %濾波的經緯度
mm_lon=lon_filt*4;
mm_lat=lat_filt*4;
mid=sla;
ngrid1=nan(size(mid));
ngrid2=nan(size(mid));
mid = padarray(mid, [mm_lon/2,mm_lat/2], 'symmetric', 'both');
for mm=mm_lon/2+1:size(mid,1)-mm_lon/2
for nn=mm_lat/2+1:size(mid,2)-mm_lat/2
domain=mid(mm-mm_lon/2+1:mm+mm_lon/2-1,nn-mm_lat/2+1:nn+mm_lat/2-1);
looc=find(isnan(domain));
if length(looc)/((mm_lon-1)*(mm_lat-1))<=1
domain=domain(~isnan(domain));
ngrid1(mm-mm_lon/2,nn-mm_lat/2)=mid(mm,nn)-median(domain); %表示高通
% ngrid2(mm-mm_lon/2,nn-mm_lat/2)=median(domain); %表示低通
endend
end
res=25;
%lamba=200,600,2000,空間2°*2°,6°*6°,20°*20°,高通低空濾波 使用資料解析度為0.25*0.25
對比顯示，中值濾波訊號更強一些，中尺度現象較為明顯
空間域 頻域 高通濾波 低通濾波
最近由於深度學習做影象，要看影象處理的知識，看了幾篇部落格，本文的圖和大部分的文字均來自於那些參考的部落格，在這把知識點總結了一下 通過 觀察灰度分布來描述一幅影象 稱為空間域 觀察影象變化的頻率被 稱為頻域。頻域濾波 是在頻率域對影象做處理的一種方法。步驟如下 濾波器大小和頻譜大小相同，相乘即可得...
高通 低通濾波
一 關於影象高頻和低頻 1.1 對影象高頻訊號和低頻訊號的理解 影象中的低頻訊號和高頻訊號也叫做低頻分量和高頻分量。簡單一點說，影象中的高頻分量，指的是影象強度 亮度 灰度 變化劇烈的地方，也就是 我們常說的邊緣 輪廓 影象中的低頻分量，指的是影象強度 亮度 灰度 變換平緩的地方，也就是大片色塊的地...
高通濾波與低通濾波公式
from 設 x n 為取樣資料 y n 為濾波結果 初始y 0 x 0 高通濾波 i從1到n 1迴圈操作 y i y i 1 x i x i 1 a 1,迴圈乘就不斷弱化上次濾波的值，使取樣間的差值相對強化，a 1時沒有濾波效果。在不斷變弱上次濾波值的基礎上，增加本次取樣值與上次取樣值之間的變化。...