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实际应用中，我们的系统获取的原始图像并非完美：例如系统获取的原始图像，由于噪声、光照等原因，使得图像的质量不高，需进行预处理，以达到利于我们提取感兴趣的信息的目的．图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化等内容。图像的预处理既可以在空间域实现，也可以在频域内实现，其中空间域内实现是对图像进行点运算，它是一种既简单又重要的图像处理技术，它能让用户改变图像上像素点的灰度值，这样通过点运算处理将产生一幅新图像． MATLAB是一种简单，高效、功能强大的高级语言，在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途。在数字图像处理领域，可应用MKILAB数字图像处理技术进行系统分析与设计。本文介绍了MATLAB提供的图像处理工具箱函数的用法指南，并辅以应用示例，说明了基于MATLAB，进行数字图像处理的方法。

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1.人机交互系统搭建与数据采集。首先通过Kinect体感摄像机采集深度信息和人体骨骼数据，然后利用计算机视觉的相关知识处理信息，从而完成用户和计算机之间的互动。关于深度数据的采集，Kinectv2采用的是飞行时间测距技术，相比v1，精度提高，效果更佳； 2.在骨骼关节点信息的基础上实现了人体摔倒行为检测。Kinectv2可以根据深度图像数据确定人体25个骨骼关节点。我们从骨骼关节点信息中提取脊柱中心点和两骻中心点作为关键点，计算每10帧的中心点下降速度和当前帧两骻中心的高度，当满足阈值条件时，则可判定检测到摔倒行为，进而进行报警提示； 3.在深度图像的基础上实现了实时抠像，并实现了基于肢体动作交互的背景切换和拍照功能。首先根据Kinectv2提供的深度图像、彩色图像、骨骼数据等原始数据流，确定是否出现人体，当检测到人体后，进行彩色图像和深度图像映射，“剥离”人像并与背景融合。同时，根据手势动作，可执行背景切换和拍照保存的操作；

BCH码是循环码的一个重要子类，它具有纠多个错误的能力，BCH码有严密的代数理论，是目前研究最透彻的一类码。它的生成多项式与最小码距之间有密切的关系，人们可以根据所要求的纠错能力t很容易构造出BCH码，它们的译码器也容易实现，是线性分组码中应用最普遍的一类码。

OFDM即正交频分复用技术，是由多载波调制发展而来。它既可以被看作一种调制技术,也可以被当作是一种复用技术｡OFDM技术可以大大降低系统的误码率，并且有很强的抗干扰能力及较高的频谱利用率等特点，因此越来越多的人开始关注该技术。 首先简单介绍了OFDM技术的发展和应用，分析了OFDM系统的优缺点以及发展前景。然后简单描述了OFDM的原理和OFDM系统实现模型及MATLAB软件，并且以此作为系统仿真的理论基础。最后利用MATLAB软件在输入不同信噪比下对OFDM系统进行仿真，并且对其仿真出来的数据图形进行分析理解和总结｡

在数字控制系统中输入信号中所含的干扰对系统的性能会产生很大的影响，因此需要对输入信号进行处理，以提取有用信号。有限长冲激响应（FIR）滤波器在数字信号处理中发挥着重要作用，采用Matlab软件对FIR数字滤波器进行仿真设计，简化了设计中繁琐的计算。本文采用窗函数法，频率采样法和优化设计方法，通过调用Matlab函数设计FIR数字滤波器。绘制对应的幅频特性曲线。最后用基于Matlab函数设计的FIR数字滤波器进行语音滤波处理，通过滤波前后信号的频谱图和生成的声音文件的对比，分析不同滤波方法的效果。

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