多种滤波器算法，扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF和粒子滤波（PF

近几年，一种基于左手介质概念的人工混合型材料在固体物理、材料科学、光学和应用电磁学等领域引起了国内外学术界的广泛关注。这种介质在某一频段表现为负的等效介电常数和负的等效磁导率，在其内传播的电磁波满足左手螺旋定则，故经常被称为双负介质( DNG) 。 　　它所表现出的特殊电磁特性，如负介电常数、负磁导率、负折射率、相位与能量传播方向相反、完美透镜成像、逆多普勒频移等在实际应用中具有重要的价值。 　　自从T . Itoh，C. Caloz 等人提出了混合左右手( Composite Rig ht / Left Handed，CRLH) 介质的传输线理论，并利用微带结构制成混合左右手传输线后，它

二阶有源低通滤波器simulink模型，能够正常仿真运行。

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基于FIR的RLS自适应滤波器的设计，李国峰，马世亮，本文在MATLAB平台上实现了基于FIR的RLS自适应滤波器，并对模拟结果进行了分析讨论，证明了所编程序的正确性，其结果为将来硬件实现RLS

详细介绍了滤波器的知识，专业的讲述了如何设计一个滤波器

IIR 滤波器设计 - 巴特沃斯滤波器 - 高通和低通滤波器

matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器 写上去 优达学城课程，2017 年 10 月 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 “无味卡尔曼滤波器”项目，2018 年 3 月 克劳斯·H·拉斯穆森 使用 CTRV 运动模型在 C++ 中实现无迹卡尔曼滤波器。 两个自行车模拟数据集，数据集 1 和数据集 2（Ascii 文本文件），与 Term 2 Simulator 一起使用。 与扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 一样，无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 具有相同的三个步骤： 初始化 预言 更新 这些步骤编码在 ukf.cpp 文件中。 本项目使用了以下初始化参数： 初始状态协方差矩阵P_ = 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1 过程噪声标准偏差纵向加速度，单位为 m/s^2 std_a_ = 5 过程噪声标准偏差偏航加速度 rad/s^2 std_yawdd_ = 0.4 通过将预测的 UKF 值与测试数据集提供的 Ground True 值进行比较，计算位置 X & Y 和速度 VX

lms滤波器matlab代码可参数化的LMS自适应滤波器DSP IP核 该项目基于FPGA / DSP。 该项目的主要目的是设计LMS滤波器算法以及FIR滤波器，其权重适应环境噪声，从而为每个权重的每个更新值生成一个误差信号。 可以根据所需信号更新值，以最小化误差值。 使用24抽头FIR滤波器，该误差信号收敛到零。 因此，达到了消除噪声的目的。 在该项目中，LMS自适应滤波器设计用于8、16、32位并行和顺序输入数据。 我已经附上了该项目的整个报告文件。 其中包括项目的所有方面，包括代码，输出和结论。 工具：Altera Quartus Prime，ModelSim，MATLAB编程语言：Verilog 项目报告文件：LMS_Adapt.pdf

C#数字滤波器实例及算法