一、因果的维纳预测器 图7-6就是维纳预测器的模型，N>0， 是希望得到的输出，而 表示实际的估计值。 图7-6维纳预测器 本节和上节一样着重讨论预测器的系统函数以及预 测的均方误差，维纳预测器和维纳滤波器比较类似， 因而分析方法也都可以借鉴前面的内容。

要介绍了FIR数字滤波器的结构特点和基本原理，提出基于FPGA和DSP Builder的FIR数字滤波器的基本设计流程和实现方案。在Mat lab／Simulink环境下，采用DSP Builder模块搭建FIR模型，根据FDATool工具对FIR滤波器进行了设计，然后进行系统级仿真和ModelSim功能仿真，其仿真结果表明其数字滤波器的滤波效果良好。通过SignalCompiler把模型...

微带线计算工具 滤波器两边的引出线是特性阻抗为50欧姆的微带线，它的宽度W可由微带线计算工具得到，具体方法是点击菜单栏Tools -> LineCalc -> Start Linecalc，出现一个新的窗口(如下页图)。 在窗口的Substrate Parameters栏中填入与MSUB中相同的微带线参数。 在Cpmpnet Parameters填入中心频率(本例中为3.05GHz)。 Physical栏中的W和L分别表示微带线的宽和长。 Electrical栏中的Z0和E_Eff分别表示微带线的特性阻抗和相位延迟。 点击Synthesize和Analyze栏中的 箭头，可以进行W、L与Z0、E_Eff间的相互换算。 填入50 Ohm和90 deg可以算出微带线的线宽1.52 mm和长度13.63 mm(四分之一波长)。

Gabor 的这种实现的特点： - 有参数来控制过滤器的大小、方向、位置和频率- 具有补偿直流分量的能力- 内核包含提取幅度、相位、实部和图像部分的函数- 可以显示滤波器组和响应- 卷积（和特征提取）可以通过只调用一个函数来完成 警告： 需要 Matlab >=7.6（OOP 语法）

针对布匹瑕疵检测算法中运算量大、自适应差的问题,利用布匹纹理周期性变化特性,自适应地构建结构元素,实现形态学运算;采用基于像素面积的阈值选择定位瑕疵位置。在不改变检测准确率的同时减少了运算时间。实验结果表明,该算法所确定的瑕疵位置与主观视觉吻合,相比经典算法,误检率、错误率均降低了4%。

0102基于MATLAB的_切比雪夫I型_IIR低通滤波器的设计

耦合矩阵综合实例 五阶非对称滤波器各多项式的根 传输零点， 的根 反射零点， 的根 传输或反射奇点， 的根 1 -4.1429j -0.9479j -0.2074-1.1354j 2 1.9677j 0.9597j -0.5529-0.6759j 3 0.6389j -0.1523+1.1074j 4 -0.5599j -0.6619+0.0828j 5 0.0598j -0.4687+0.7717j

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

摘要： 给出了一种基于FPGA的数字滤波器的设计方法。该方法先通过MATLAB设计出一个具有具体指标的FIR滤波器， 再对滤波器系数进行处理， 使之便于在FPGA中实现， 然后采用基于分布式算法和CSD编码的滤波器结构进行设计， 从而避免了乘法运算， 节约了硬件资源，其流水线的设计方式也提高了运行速度。Matlab和Modelsim仿真表明， 该设计功能正确， 能实现快速滤波。 　　0 引言 　　数字滤波器在语音与图像处理、模式识别、雷达信号处理、频谱分析等应用中都具有重要作用。它能避免模拟滤波器所无法克服的温漂和噪声等问题， 同时比模拟滤波器精度高、稳定性好、体积小、更加灵活， 因而得到

基于matlab的低通滤波器参数：%巴特沃斯——滤波器设计 切比雪夫I ——滤波器设计 椭圆——滤波器设计