根据中值滤波的定义，完成中值滤波过程。选择了3X3的矩形窗对加了椒盐噪声的图像进行中值滤波。自己跑过，亲测有效。

Matlab简易小波滤波程序及演示程序-plusx.m 这是一个简易使用的小波滤波程序。理论基础来自陈仲英的《小波分析》。出于简化编程和实用的目的，和理论算法有一点出入，其结果是，完全重构的数据和原始数据两端有点差异。这个程序主要是用于去噪，不会返回完全重构的数据。演示程序直观地显示低通波产生过程。在最后的低通波的图形中，你会看到，D2尺度函数（或D2小波）的影子,这是因为默认滤波器（尺度序列）就是D2的尺度序列。

中值过滤代码matlab 中值过滤器 用于MATLAB的快速中值滤波器 用于MATLAB中深度帧中值滤波的C ++兼容代码。 RGBD相机会收集一个深度框，该深度框可能包含缺少的像素值。

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

被动目标跟踪不相关转换非线性滤波研究，郗瑞卿，兰剑，针对被动目标系统中的非线性估计问题，本文采用最近提出的不相关转换滤波（Uncorrelated Conversion Based Filter , UCF）非线性估计器，对运动