Alpha-beta-gamma滤波器是一种用于对时间序列数据进行滤波的算法。它综合了三个滤波器的优点，可以在一定程度上抑制噪声，并且对快速变化的信号具有较好的响应速度。 Alpha滤波器可以用于平滑数据，减少瞬时波动。Beta滤波器可以用于响应中等频率的变化，适用于去除缓慢变化的趋势。Gamma滤波器可以对快速变化的信号进行平滑，有利于提取高频信息。 将这三个滤波器组合起来，可以在不同时间尺度上对数据进行平滑处理，从而获得更准确的结果。使用alpha-beta-gamma滤波器需要选择合适的滤波器参数，根据实际情况进行调整。 alpha-beta-gamma滤波器在最基础的alpha-beta滤波器上进行一定的改进，加入了另一个调整参数gamma，使得该滤波器可以对匀加速运动的目标进行跟踪和滤波，其效果明显优于普通的alpha-beta滤波器，了解此种滤波器对于后续的卡尔曼滤波器具有一定的帮助，本程序对其进行了MATLAB仿真，程序正确，结果较好，大家可以自行下载查看学习

雷达数据处理精典书籍，讨论雷达网系统，计算机模拟及应用，介绍了空中交通管制系统，海上监视系统，防御系统等应用案例。

数据预处理-IMU数据滤波 在飞控领域中，主要针对飞行器在某一个高频点幅值较大，换句话来说，就是常见的飞机有共振的现象时。简单来说，陷波滤波器主要针对的某一个特定频率而不影响其他频率段的滤波。

点云的数据滤波去噪的处理实现，程序简单易懂。希望能帮助大家。

包含了雷达数据的读取，lee滤波，frost滤波，kuan滤波，斜坡校正

基于渐进三角网的机载LiDAR 点云数据滤波

机载激光雷达(Lidar)点云数据滤波是Lidar 数据后处理研究的重点和难点之一，也是首要解决的问题。传统曲面约束滤波算法利用最小二乘法拟合地形曲面，易受种子点粗差影响。针对这一问题，引入抗差估计理论改善曲面拟合效果，并设计自适应阈值确定的方法区分地面点与地物点。使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)测试数据进行实验，与传统的8 种经典滤波方法进行对比，实验结果表明，抗差估计能得到更为合理的拟合曲面，获取的滤波结果非常可靠，对各种地形的适应性较强，具备较高实用价值。

中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ，其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为3*3，5*5区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等

工业实时数据滤波算法 工业实时数据滤波算法

采用5点3次函数和7点3次函数实现的数据平滑法，可直接调用应用，已验证。采用C++实现。