/// <summary>
/// Маркирование
/// </summary>
/// <param name="bm">Изображение</param>
/// <returns>Регионы</returns>
public Bitmap Marking(Bitmap bm)
{
Matrix matr = ImgConverter.BmpToMatr(bm);
Matrix filter = new Matrix() - 1;
filter[1, 1] = 8;
matr = NeuroFunc.Threshold(matr, 0.5);
matr = 1 - ImgFilters.SpaceFilter(matr, filter);
matr = NeuroFunc.Threshold(matr, 0.9);
BinaryImg bi = new BinaryImg(1 - matr);
Matrix img = bi.ToMatrixInvers();
//img.MatrixShow();
x = 0;
y = 0;
m = img.M;
n = img.N;
couter = 0;
while (x < m - 1 && y < n - 1)
{
SerchNotMark(img);
while (Area(img))
{
}
}
img /= couter;
return(ImgConverter.MatrixToBitmap(img));
}
/// <summary>
/// ФНЧ
/// </summary>
/// <param name="st">Отсчеты сигнала</param>
/// <param name="sr">Частота среза</param>
/// <param name="f">Вектор частот</param>
/// <returns>Фильтрованный сигнал</returns>
public static Vector FilterLow(Vector st, double sr, Vector f)
{
double srNew = Statistic.MaximalValue(f) - sr;
Vector kw = NeuroFunc.Threshold(f, srNew).Revers();
//kw.Visual();
return(Filter(st, kw));
}
/// <summary>
/// Полосовой фильтр
/// </summary>
/// <param name="st">Отсчеты сигнала</param>
/// <param name="sr1">Частота среза 1</param>
/// <param name="sr2">Частота среза 2</param>
/// <param name="f">Вектор частот</param>
/// <returns>Фильтрованный сигнал</returns>
public static Vector FilterBand(Vector st, double sr1, double sr2, Vector f)
{
double srNew = Statistic.MaximalValue(f) - sr2;
Vector kw = NeuroFunc.Threshold(f, srNew).Revers();
Vector kw2 = NeuroFunc.Threshold(f, sr1);
kw *= kw2;
return(Filter(st, kw));
}
/// <summary>
/// Создание АЧХ нужного типа
/// </summary>
/// <param name="f">Вектор частот</param>
/// <param name="param">параметры</param>
/// <param name="afh">Тип АЧХ</param>
public Vector GetAFH(Vector f, double[] param, AFHType afh)
{
Vector kw = new Vector(f.N);
if (afh == AFHType.Band)
{
for (int i = 0; i < f.N; i++)
{
if ((f.DataInVector[i] >= param[0]) && (f.DataInVector[i] <= param[1]))
{
kw.DataInVector[i] = 1;
}
}
}
if (afh == AFHType.High)
{
kw = NeuroFunc.Threshold(f, param[0]);
}
if (afh == AFHType.Low)
{
double srNew = f.DataInVector[f.N - 1] - param[0];
kw = NeuroFunc.Threshold(f, srNew).Revers();
}
if (afh == AFHType.Rezector)
{
kw += 1;
for (int i = 0; i < f.N; i++)
{
if ((f.DataInVector[i] >= param[0]) && (f.DataInVector[i] <= param[1]))
{
kw.DataInVector[i] = 0;
}
}
}
return(kw);
}
/// <summary>
/// ФВЧ
/// </summary>
/// <param name="st">Отсчеты сигнала</param>
/// <param name="sr">Частота среза</param>
/// <param name="f">Вектор частот</param>
/// <returns>Фильтрованный сигнал</returns>
public static Vector FilterHigh(Vector st, double sr, Vector f)
{
Vector kw = NeuroFunc.Threshold(f, sr);
return(Filter(st, kw));
}
/// <summary>
/// Прямоугольный сигнал
/// </summary>
/// <param name="t">Вектор отсчетов времени</param>
/// <param name="f">Вектор частот</param>
/// <returns>Отсчеты сигнала</returns>
public static Vector Rect(Vector t, Vector f)
{
return(NeuroFunc.Threshold(Sin(t, f), 0.1));
}
/// <summary>
/// Прямоугольный сигнал
/// </summary>
/// <param name="t">Вектор отсчетов времени</param>
/// <param name="A">Вектор амплитуда</param>
/// <param name="f">Вектор частот</param>
/// <returns>Отсчеты сигнала</returns>
public static Vector Rect(Vector t, Vector A, double f)
{
return(A * NeuroFunc.Threshold(Sin(t, 1, f), 0.1));
}
/// <summary>
/// Прямоугольный сигнал
/// </summary>
/// <param name="t">Вектор отсчетов времени</param>
/// <param name="A">Амплитуда</param>
/// <param name="f">Частота</param>
/// <param name="fi">Вектор фаз</param>
/// <returns>Отсчеты сигнала</returns>
public static Vector Rect(Vector t, double A, double f, Vector fi)
{
return(A * NeuroFunc.Threshold(Sin(t, 1, f, fi), 0.1));
}