Matlab数字滤波器-MATLAB数字低通滤波器仿真.pdf 贴篇论文。。

匹配滤波器入门简介，介绍了关于匹配滤波器的基本知识，匹配滤波原理以及匹配方法

为提高锁相环的性能，简化高阶锁相环中无源环路滤波器的设计过程，提出了三阶PLL中无源超前-滞后滤波器的一种设计方法。首先给出锁定状态锁相环的数学模型,选定使PLL特性稳定的无源滤波器的电路结构，根据结构求出锁相环的相位传递函数,确定使系统稳定的相位最大返回处频率,合理分配滤波器的零、极点，进而综合出环路滤波器的设计方法，以及电路中各元件的计算公式。给出了设计实例并进行了 PSPICE仿真，结果表明其性能完全能达到设计要求。该方法对任意三阶PLL无源滤波器的设计都是实用的。

掌握系统设计和建模的基本理论、基础知识、基本方法和基本技能，并能运用于满足特定需求的系统、单元（部件）的设计和建模。 能够运用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达、分析电子信息系统相关的复杂工程问题，以获得有效结论。 能基于对电子信息相关的复杂工程问题的分析，运用系统设计和建模的基础知识、基本方法和基本技能，设计复杂工程问题的解决方案；并能基于该复杂工程问题的整体解决方案，设计满足特定需求的系统、单元或流程。 能够基于科学原理建立相关工程问题的电子信息系统模型，并提出展开研究的方法、技术路线和实验方案；能设计不同的变量并正确采集和整理实验数据，能够理解实验结果；能解释理论模型和实验结果的差异，用实验结果解释理论模型，并通过信息综合得到合理有效的结论。 掌握电子信息系统的计算机辅助设计、调试工具，使用工具建立相关工程问题的电子信息系统模型，对模型的系统特性进行预测与模拟，并理解其局限性。

使用集成卡尔曼滤波器学习神经网络权重 该存储库包含用于使用Ensemble Kalman滤波器学习神经网络权重的代码。 有三个主要实验： 与反向传播的比较： generate_comparison.py 精度阈值的影响： varying_r.py 从ENKF到反向传播的转换： varying_pretrain.py 每个文件都接受一组命令行参数，这些参数确定数据集，模型体系结构和ENKF超参数。 例如： python generate_comparison.py --dataset=boston_housing --model=fcn --r=0.01 --initial_noise=0.03 --batch_size=16 --timesteps=25 --num_epochs=5 --num_particles=50 从命令行运行此命令，将使用指定的学习超参数，将波士顿房屋

常用滤波器相关指标介绍，借助 Matlab 设计符合我们需求的Butterworth 数字滤波器

由 Ian T. Nabney 编写的流行机器学习库“NetLab”的附加组件。 库为 NetLab 实现卡尔曼滤波器训练算法。

程序采用数字综合方法设计的MTD滤波器，网上有对应论文，可以对滤波器副瓣电平进行限制，可以对气象杂波的功率进行抑制

二阶滤波器通式： 其中Q为品质因数；α=1/ Q称为阻尼系数；ωn为特征角频率，对于带通和带阻滤波器是中心频率；当 时对于低通滤波器是高频截止频率ωH ，对于高通滤波器是低频截止频率ωL ， Avp是通带增益（品质因数等于中心频率与带宽之比） *

（1）五种模拟滤波器类型的比较 a) 巴特沃斯滤波器（Butterworth）：具有单调下降的幅频特性，过渡带最宽； b) 切比雪夫Ⅰ型滤波器（Chebyshev1）：在通带具有等波纹幅频特性，过渡带和阻带是单调下降的幅频特性； c) 切比雪夫Ⅱ型滤波器（Chebyshev2）：通道带幅频响应几乎与巴特沃斯滤波器相同，阻带是等波纹幅频特性； d) 椭圆滤波器（Ellipse）：过渡带最窄，通带和阻带均是等波纹幅频特性； e) 贝塞尔滤波器（Bessel）：在整个通带逼近线性相位特性，而其幅频特性的过渡带比其他四种滤波器宽得多。 （2）两种系统函数转换方法的比较 a) 双线性变换法 优点：频率变换关系是线性的，即 ，如果不存在频谱混叠现象，用这种方法设计得数字滤波器会很好地重现原模拟滤波器的频响特性。另外，数字滤波器的单位脉冲响应完全模仿模拟滤波器的单位冲激响应波形，时域特性逼近好。 缺点：会产生不同程度的频谱混叠失真，其适用于低通、带通滤波器的设计，不适用于高通、带阻滤波器的设计。 b) 脉冲响应不变法 优点：可由简单的代数公式 将 直接转换成 且不存在频谱混叠现象。 缺点：