加权滤波模板

加权均值滤波的图像，用 Matlab 做起来还挺顺手的。imfilter配上fspecial('gaussian')，基本上就能快速做出不同模糊程度的效果图。用subplot直接把原图和 3 种滤波效果排一排，一目了然，方便对比，适合做教学演示或者算法调试。 图像里的加权均值滤波，其实就是对周围像素给点“亲疏有别”的权重，离得近的像素更重要。Matlab 里用fspecial('gaussian', [大小])就能直接搞定，像[3 3]或[7 7]都挺常用的。 你要是对图像平滑感兴趣，可以多试试不同核大小对细节的影响，比如5x5模糊得刚刚好，7x7就有点狠了。需要注意的是，边缘信息会被抹掉，前

浅水波模拟的 Fortran 代码包，适合初学者练手也方便老手快速测试模型。ShallowWaterWave.zip是个挺实用的小项目，专门做浅水线性波的数值模拟。核心代码写在main.f90和sub.f90里，Fortran 风格清爽利落，适合搞科研的你拿来就用。模拟结果输出在eta.dat、u.dat这些文件里，格式也简单，拿到Matlab里就能直接画图，配合线性波.mp4这个小视频，看着数据动起来更直观。param.f90是控制参数的地方，比如水深、波长都在这儿改，逻辑比较清晰，新手也能看懂。还有PowerLand.sln和.vfproj，配套用Visual Studio + Intel

加权叠加滤波器组在助听器技术中具有广泛应用，它是一种声音信号频域处理的特殊滤波器结构，以其简单实现、低复杂度、低延迟和低功耗而著称。随着技术的进步，其在提升声音处理效能方面发挥着重要作用。

使用 MATLAB 模拟视网膜波扩散模型

基于加权方向中值滤波器的随机值脉冲噪声去除算法及MATLAB实现。

在MATLAB开发中，图像的模板窗口会根据位置计算加权平均矩阵，将位置作为权重因子，并最终除以总权重。这种方法可以有效提高图像处理的精度和效率。

这是一个关于用于去除椒盐噪声的AWMF滤波器的源代码。结果显示出很大的潜力。参考文献是P. Zhang和F. Li的《A New Adaptive Weighted Mean Filter for Removing椒盐噪声》，发表于2014年的SPL。

2020年6月12-13日，土耳其伊斯坦布尔举行了第二届电气、通信和计算机工程国际会议(ICECCE)，Erkan等人在会议上发表了题为“改进的自适应加权平均滤波器去除椒盐噪声”的论文。研究介绍了一种名为改进的自适应加权平均滤波器（IAWMF）的新方法，用于有效去除图像中的椒盐噪声。IAWMF能够根据自适应窗口中的无噪声像素权重来计算新的灰度值，相比传统方法更接近中心像素的原始灰度值。此外，该方法利用了AWMF的优势，减少了误检噪声像素的情况。实验结果表明，IAWMF在图像去噪方面表现优异，超过了其他先进的方法。DOI：10.1109/ICECCE49384.2020.9179351。

GIS 里的地理加权回归工具，gwr4.0算是比较老牌的方案了。支持地理加权逻辑回归，对空间异质性建模还挺靠谱。尤其你用 Python、Matlab 做回归的同学，用它来补空间这一块，合适。安装包直接下就能跑，界面是老了点，但功能够用。 逻辑回归的活不少人都在做，比如用来做信用卡欺诈检测、健康数据建模、甚至城市热力图。常规线性模型搞不定空间偏差，用 gwr 就对了。嗯，它对位置相关的变量建模，还挺灵。逻辑回归的公式也都兼容，就别担心什么兼容性问题。 下载链接在资源页就有，顺手还能看看这几个资源：Python 逻辑回归合集、Matlab 四参数逻辑回归、还有基于逻辑回归的信用卡欺诈检测优化。都挺

Histwc是一个简单而实用的工具，用于构建加权直方图。