matlab中的dft过滤代码该项目的目的是研究h [n] = [1,1,1,1]的2通道DFT滤波器组的实现，以了解其在实现单独滤波器方面的计算效率。 该代码是使用MATLAB编写的，文档也可以在此处找到。

基于DEHAZENET和HWD方向滤波器组的水下图像去雾与增强,matlab2021a测试或者高级版本测试。

处理语音信号的MFCC计算_倒谱计算_DCT系数_绘制Mel滤波器组的频率响应曲线,MATLAB2013b测试。

运用基于小波系数相关性的多尺度 Kalman滤波器组算法处理 GPS共视观测数据。在假设 GPS共视钟差数据具有1/ f分形特性的条件下,用基于小波变换的算法估计 GPS钟差数据的自相似参数 H。当0 H 1时, GPS共视钟差数据是一个具有1/ f分形特性的高斯、零均值、非静态随机过程。在此条件下,在多尺度 Kalman滤波器参数估计过程中讨论小波系数列的相关性。并在考虑相关性的基础上进行钟差数据的估计。分别对单通道和多通道共视数据进行处理,并与 Circular T数据进行了比对。结果表明本文方法

matlab开发-DTMfEncoderCoderWith GuizingFtGoertzel滤波器组。类似电话的DTMF编码/解码工具

王光宇编著的《多速率数字信号处理和滤波器组理论》全面系统地论述了多速率数字信号处理和滤波器组的基本原理，包括时变和非时变滤波器组。全书共十章，包括离散时间系统和滤波器、多速率系统的组成单元、多通道滤波器组、多通道滤波器组的相关理论、M通道DFT滤波器组、余弦调制滤波器组、时变滤波器组的基本理论、最一般的时变滤波器组、M通道时变滤波器组、时变余弦滤波器组。 　　《多速率数字信号处理和滤波器组理论》可供研究和工程部门从事数字信号处理和通信技术工作的广大科技人员参考，也可供高等学校相关专业的高年级学生、研究生学习参考。

实现 [1] 中给出的三角滤波器组。 返回 M 个三角滤波器矩阵（每行一个），每个 K 系数长。 三角滤波器介于 R (Hz) 给出的限制之间，并在由前向 (h2w) 和后向 (w2h) 翘曲函数定义的翘曲尺度上均匀间隔。 例如，h2w 和 w2h 可以分别是 hz2mel 和 mel2hz 函数，在这种情况下，tifbank 返回一个 mel 滤波器组，即在 mel 尺度上均匀间隔的三角形滤波器的滤波器组。 可以指定其他前向和后向扭曲函数以达到任意扭曲的三角形滤波器组。 [1] Huang, X., Acero, A., Hon, H., 2001. 口语处理：理论、算法和系统开发指南。 美国新泽西州上萨德尔河的 Prentice Hall（第 314-315 页）。

两通道滤波器组 分析合成滤波器 混叠误差

7.1 两通道滤波器组中各信号的关系 第 6.1 节已提及，滤波器组分为分析滤波器组和综合滤波器组。分析滤波器组将 )(nx 分成 M 个子带信号。若 M＝2，则分析滤波器组由一个低通滤波器和一个高通滤波器所组 成，它们把 )(nx 分成了一个低通信号和一个高通信号。我们可依据这两个子带信号所具有 的能量的不同，也即“重要性”的不同而分别给以不同的对待及处理。例如，分别赋以不 同的字长来实现信号的编码及压缩，或是别的处理。处理后的信号经传输后再由综合滤波 器组重建出原信号。由于分析滤波器组将原信号的带宽压缩为 1/M，因此，对每一个子带 信号均可作 M 倍的抽取，从而将抽样率减低 M 倍。这样可减小编码和处理的计算量，同 时，在硬件实现时也可以降低对系统性能的要求，从而降低成本。在综合滤波器组前面， 再作 M 倍的插值，以得到和原信号相同的抽样率。一个两通道滤波器组如图 7.1.1 所示。 图 7.1.1 两通道滤波器组 如果 )()(ˆ nxnx  ，或 )()(ˆ 0 nncxnx  ，式中c 和 0 n 为常数，我们称 )(ˆ nx 是对 )(nx 的“准确重建(Perfect Reconstruction，PR)”。本节首先讨论图 7.1.1 中各信号间的关系，然 后讨论实现准确重建的途径。也即，如何确定 )( 0 zH , )( 1 zH , )( 0 zG 和 )( 1 ZG 才能去除混 叠失真，幅度失真及相位失真。 由图 7.1.1 及第五章关于抽取与插值的输入、输出关系，对图中的分析滤波器组，有： )()()( 00 zHzXzX  ， )()()( 11 zHzXzX  ↓2 H0 (z) ↑2 G0 (z) H1 (z) ↓2 ↑2 G1 (z) )(zX )( 0 zX )( 1 zX )( 0 zV )( 1 zV )( 0 zU )( 1 zU )(ˆ zX

matlab开发-数字滤波器组图。使用matlab进行数字滤波器设计和实现的教程。