对信号进行滤波处理、包括利用陷波器去除50Hz工频噪声

本文件是一个用HFSS软件设计的平和耦合微带带通滤波器的例子。 为防止文件过大，只上传一个模型文件，自行仿真即可得到结果。

该功能可用于恒速运行的滚动轴承的基于振动的故障诊断。 这是一个三步程序： (i) 倒谱预白化：减少齿轮等其他周期源的贡献。 (ii) 带通滤波：提高 SNR，尤其是在系统谐振附近执行时(iii) 平方包络谱：允许检测以特定循环频率的大分量为特征的（伪）循环平稳贡献此功能与简单的演示一起提供，它与 Octave 完全兼容。 参考文献：Borghesani P. 等人，倒谱预白化在变速条件下轴承故障诊断中的应用，MSSP，2013 年。

运行主 ####### 用于应用程序此 App 可用于广义切比雪夫带通滤波器的合成。 它具有完全图形用户界面，便于用户操作。 用户可以从多种优化器中进行选择，也可以选择耦合值边界进行自定义滤波器合成。 此应用程序为用户提供的规格和耦合拓扑生成所需的耦合矩阵。 它还显示了根据规范生成的 S 参数与匹配良好的优化耦合矩阵生成的 S 参数之间的比较。 还可以观察到合成滤波器的群延迟。 如何使用？ 1. 在 MATLAB 中安装应用程序。 2.以图形方式创建拓扑矩阵（其中节点1代表源，最后一个节点代表负载，其余节点被视为谐振器，其谐振器编号比图中的谐振器编号小1，例如节点3是谐振器2等）。 关闭图形窗口（这是进一步执行程序所必需的）。 根据所需的拓扑在节点（源、谐振器或负载）之间绘制边。 请注意，对于包含非零对角元素 (Mii ~=0) 的耦合矩阵，相应的第 i 个节点应在图上具有自循环。 请选

一种快速设计同轴腔带通滤波器的方法，李凯，黄建，本文采用综合加上优化的方法，应用CAD软件，建立电路模型，得到所需的耦合系数和有载品质因数，再将电路模型与腔体结构结合起来，

设计了一种同轴腔体带通滤波器,通过新型交叉耦合结构实现对边带高抑制.运用HFSS和microwave office 软件协同仿真的方法进行了整体仿真和优化,实现了同轴腔体带通滤波器的整个设计.应用的协同仿真方法提高了设计效率,尤其对于复杂滤波器,大大缩短了生产周期,节约了成本.在通信频段范围内,该结构设计尺寸小,频带宽,带外抑制高,带内差损小,这些特性使其在无线通信领域具有重要的发展前景.

基于混合耦合和交叉耦合的70 MHZ〜270 MHZ电动可调LC带通滤波器

基于混合耦合和交叉耦合的70 MHz〜270 MHz电可调LC带通滤波器

本文主要讲述了低通滤波器与带通滤波器原理，并讲解如何从低通到带通滤波器转换。

巴特沃斯带通滤波器的matlab代码EEG-P300Speller_Model-util 该存储库包含3部分。 包括PYTHON代码和MATLAB代码。 第一部分：具有深度学习模型（堆叠的CNN和RNN）-Keras的EEG信号分类 P300_CNN_1_GRU_A.py：一个Python文件，其中是CNN和GRU的组合模型，用于确定EEG信号序列是否包含P300波。 模型1的摘要（堆叠式CNN和RNN）：1，CNN负责空间域特征提取。 如图2所示，GRU负责时域特征提取。 3，引入了Dropout，以防止过度拟合并提高精度。 模型2（堆叠式CNN）的摘要-未包含在存储库中：1，CNN负责空间域特征提取。 如图2所示，CNN负责时域特征提取。 3，引入了Dropout，以防止过度拟合并提高精度。 第二部分：用于EEG信号预处理的工具包。 列表和简要说明：1，EEG_Preprocessor.py：一个python文件，其中包含一系列EEG Signals预处理程序的代码。 包括：load_data，extract_eegdata，extract_feature等。 分类前的操作： 1)