C#端上位机在此，完全开源https://download.csdn.net/download/zzw5945/10397194 STM32F1单片机+MPU6050驱动+HMC5883L驱动+MS5611驱动+串口打印曲线+滤波

为了解决声表面波滤波器插损太大，造成有用信号衰减严重，弥补插损又会引起底部噪声抬高的问题。该文设计了一种用LC集总元件实现的窄带带通滤波器，其特点是插入损耗小，成本低，带外衰减大，较好解决了因声表面波滤波器插损大而引起的一系列问题，不会引起通道底部噪声的抬高。仿真结果证明了该设计方案的可行性。

FIR滤波器在数字信号处理（DSP）领域扮演着至关重要的角色，特别是在FPGA（Field-Programmable Gate Array）实现中。FPGA因其可编程性和灵活性，常被用于高性能、实时的信号处理任务，比如FIR滤波。FIR滤波器是一种全零点系统，意味着它没有极点，因此系统始终稳定。其特性之一是线性相位，这意味着在指定频率范围内，信号相位不会失真，这对于保持信号质量非常重要。 在无线通信中，FIR滤波器经常用于Downsample/Upconversion（DDC/DUC）模块，以防止频率混叠。例如，半带滤波器通常由FIR实现，用于抽取或插入操作。FIR滤波器的处理过程可以用数学公式表示，即输入信号x(n)乘以滤波系数h(n)，然后通过累加器求和，形成输出信号y(n)。滤波器的阶数N由滤波器的抽头数决定，N-1即为滤波器阶数。 在FPGA中实现FIR滤波器，一般采用直接型结构，也称为横向结构，由延迟单元、乘法器和累加器组成。这种结构直观且易于理解，但可能需要较多的硬件资源。 设计FIR滤波器时，通常使用像MATLAB这样的软件工具，如FDATool。在FDATool中，我们可以设定滤波器的类型（如低通、高通、带通或带阻），设计方法（如窗函数、等波纹或最小二乘法），滤波器阶数以及频率响应参数。对于实际应用，等波纹设计法因其在通带和阻带的波纹控制上有优势而常见。 滤波器阶数的设置会影响性能和资源消耗。指定阶数允许工程师精确控制资源，而最小阶数则让工具自动确定满足性能要求的最小阶数。频率响应参数包括采样频率、通带频率和阻带频率，它们共同决定了滤波器的频率特性。 完成设计后，FDATool会生成滤波系数，这些系数可以导出并用于FPGA的硬件实现。例如，使用Xilinx的System Generator工具，可以创建一个验证模型，连接MATLAB Simulink和FPGA模块，以测试和仿真FIR滤波器的功能。 在FPGA中，FIR滤波器的结构可以根据数据速率需求分为串行、半并行和全并行。全并行结构在处理高速数据时更常见，但需要更多的硬件资源。直接型全并行FIR滤波器如前所述，是数据并行处理的一种方式。 总之，FIR滤波器在FPGA中的实现涉及多个设计步骤，包括滤波器类型的选择、参数配置、系数生成以及硬件结构的设计。FPGA的灵活性使得它可以适应各种FIR滤波器设计需求，同时，高效的FIR滤波器设计对于确保数字信号处理系统的性能和效率至关重要。

本文深入探讨了电力系统动态状态估计的两种方法：扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。文章首先介绍了这两种滤波技术的基本原理和算法流程，接着通过实例分析和数值模拟，比较了它们在电力系统状态估计中的性能差异。此外，文章还讨论了如何根据电力系统的具体特点和需求，选择最合适的滤波方法。本文旨在为电力工程师和研究人员提供有关动态状态估计的实用指南，并推动相关领域的进一步研究和发展。 适用人群：电力工程师、控制系统研究人员、卡尔曼滤波技术爱好者 使用场景：电力系统状态监测、故障诊断、系统控制与优化 电力系统、动态状态估计、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波

声表面波带通滤波器设计仿真软件研究.pdf

模拟电子技术基础 PageA 加法器 PageB 带通滤波器 pspice仿真，仿真结果加设计说明

基于MATLAB的LMS自适应滤波器，参数可更改，绝对能用。

机器学习(变分贝叶斯、粒子滤波及边缘PF,内容包括大量课件、MATLAB代码)

包括带通、带组、低通、高通滤波的实现方式。

基于MATLAB的心电信号分析及滤波，刘明洋，李雅梅，本文主要介绍了心电信号的一些基本特点，并且利用FFT（快速傅里叶变换）对其进行频谱分析，然后采用FIR数字滤波器对心电信号进行去