针对医院对住院患者人体基础体温高精度、连续24小时实时监测的需求。采用ZigBee无线通信技术，实现多节点的自动组网与数据传输；利用4X1DS18B20温度传感器阵列采集温度数据并对该组数据进行算术平均运算，结合最小二乘法数据拟合算法，提高体温测量精度；通过利用支持向量机分类算法结合卡尔曼滤波算法，实现对干扰脉冲的有效滤除。通过与传统水银温度计体温测量、手持式电子体温计体温测量对比试验，验证了该系统连续测量的可靠性，在人体主要体温测量段35~39 ℃，测量精度为0.06 ℃。

在现代通信系统中，滤波器的使用越来越广泛。本文通过两种仿真软件的协同仿真分析，来实现一个耦合线带通滤波器的设计。首先通过理论计算公式得到耦合线的奇偶模阻抗，然后在ADS软件中进行初次仿真分析。考虑到实际损耗的以及环境的影响，由ADS得到的结果作为HFSS的初始参数再在HFSS软件中进行优化设计。优化设计结果表明该耦合线带通滤波器在1 db损耗内的带宽为1.57~2.17 GHz，且在该频率范围内的回波损耗小于-10 dB，可以满足射频微波通信系统的要求。

matlab匹配滤波代码libDirectional libDirectional是一个用于方向统计以及方向流形的递归估计的库。 支持的歧管包括 单位圆 单位超球 复杂单位超球 圆环面 SE（2） 对于这些流形中的每一个，库都包含某些概率分布以及递归过滤算法。 安装 要求： Matlab 2014a或更高版本 合适的编译器（Visual Studio 2013 Update 4或更高版本，Visual Studio 2015，Visual Studio 2017，gcc 4.7或更高版本，XCode） 要使用libDirectional，请将包括子目录在内的整个lib文件夹添加到Matlab的搜索路径中。 然后，切换到lib文件夹并运行compileAll.m脚本。 该脚本应编译libDirectional使用的所有mex文件。 如果遇到任何问题，请运行mex -setup和mex -setup C++以确保选择了正确的编译器。 如果您在使用gcc进行编译时遇到问题，请确保您使用的是MATLAB正式支持的版本。 示例：绘制概率密度函数 例如，我们可以通过键入以下两个命令来生成参数为mu

基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪.doc

AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和荷电状态（SOC）。

数字图像处理——平滑滤波处理 数字图像处理中的平滑滤波是一种常用的图像处理技术，用于去除图像中的噪声和细节，使图像变得更加平滑。平滑滤波可以通过在图像上应用不同的滤波算子来实现。 最常用的平滑滤波器包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。 平滑滤波在图像处理中具有广泛的应用，包括图像增强、边缘检测前的预处理、降低噪声等。选择适当的滤波器和参数取决于噪声类型、图像特点以及期望的平滑程度。 请注意，平滑滤波虽然可以减少噪声，但也会损失一些细节信息。因此，在应用平滑滤波时需要权衡平滑效果和细节保留之间的关系。

可变分数延迟FIR滤波器WLS设计的矩阵迭代算法

基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行，基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行，基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行基于时变滤波的经验模态分解TVF-EMD 附案例数据 可直接运行

使用IMM算法并结合无迹卡尔曼滤波实现机动目标的跟踪，所采用主要模型集为匀速CV模型和匀速转弯CT模型，实现机动目标的跟踪，可以看到跟踪的精度相比于单模型更高，均方根误差更小，跟踪精度更高，适应更多情况，可以参考部分仿真结果图。

传统语音增强——最小方均(LMS)自适应滤波算法