模拟滤波器与电路设计手册

cors-filter-1.7.jar，java-property-utils-1.9.jar两个包供学习使用，如有侵犯，敬请告知

摄像机特效特效插件Camera Filter Pack 3.1.6 特效，Camera，眩晕，怀旧

一个使用 FFT 实现重叠和保存方法的简单文件。 样本数据（音乐、随机数、正弦波）用于证明该方法有效。 Overlap 和 Save 方法的结果与 Matlab 的线性过滤（filter(b,a,x)）进行了比较。 我将文件修改为一个函数，稍后将其修改为一个Gui以供学习

JSP 演示代码 技术：JSP Servlet JavaBean Filter 实现：过滤器实现权限登录功能。

对于噪声数据，可以采用MATLAB实现，同时对于噪声数据要采用相关的滤波方式。

用matlab实现完全重建两通道滤波器组的程序详解

通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul

出版日期和地址； Erkan, U., Enginoğlu, S., Thanh, DNH, Memiş, S., 2020. 改进的自适应加权平均滤波器去除椒盐噪声，Proc. 第二届电气、通信和计算机工程国际会议 (ICECCE)，第 1-5 页，6 月 12-13 日，土耳其伊斯坦布尔。 doi：10.1109/ICECCE49384.2020.9179351。 抽象的： 在这项研究中，我们提出了一种改进的自适应加权平均滤波器（IAWMF）来去除椒盐噪声。 IAWMF 最突出的优点是它能够考虑自适应窗口中无噪声像素的权重。 因此，新的灰度值比自适应加权平均滤波器 (AWMF) 计算的灰度值更接近中心像素的原始灰度值。 此外，所提出的方法利用AWMF的优势来减少检测噪声像素的误差。 在实验中，我们将所提出方法的去噪结果与其他最先进的图像去噪方法进行了比较。 结果证实 IAWMF

JAVAWEB学生信息管理系统(升级版)保姆级教程(增删改查+<普通用户和管理员>登录注册+Filter+mysql+批量删除信息+用户退出登录注销)eclipse版