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

粒子滤波算法的matlab案例。粒子滤波算法不受线性高斯模型的约束，与卡尔曼滤波器一样，粒子滤波算法同样需要知道系统的模型，如果不知道系统的模型，也要想办法构建一个模型来逼近真实的模型。这个真实模型就是各应用领域内系统的数学表示，主要包括状态方程和量测方程。

二阶有源低通滤波器simulink模型，能够正常仿真运行。

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 利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。

受定位分站和定位卡时钟同步误差、时钟计时误差、多径效应、非视距传播(NLOS)时延误差和电磁骚扰等影响,现有煤矿井下人员定位方法定位误差大,难以满足煤矿事故应急救援、运输和机电事故防治等需求。为提高定位精度,实现煤矿井下人员二维精确定位,提出了基于卡尔曼滤波的矿井人员二维精确定位方法:以定位分站测量到的定位卡到定位分站之间的距离作为卡尔曼滤波中的测量结果,根据建立的矿工在井下移动的数学模型推算出矿工的位置,并作为卡尔曼滤波中的预测结果,通过对测量结果和预测结果进行合理加权,根据上一步卡尔曼滤波后的最佳估计值得出当前时刻的最佳估计值,实现煤矿井下人员二维精确定位。

2．学习构建有源滤波器的有关知识 2．测量人体的心电（1） 将底板上的开关拨到ECG端 3．结果分析：滤波模块电路实物如下图所示

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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