小波包分析理论作为新的时频分析工具，在信号分析和处理中得到了很好的应用，它在信号处理、模式识别、图像分析、数据压缩、语音识别与合成等等许多方面都取得了很有意义的研究成果。平面图像可以看成是二维信号，因此，小波包分析很自然地应用到了图像处理领域，如在图像的压缩编码、图像消噪、图像增强以及图像融合等方面都很好的应用。本文将对小波包分析在图像处理中的应用作以简单介绍。

Kalman 滤波器理论与应用 ——基于 MATLAB 实现 （金学波 ）是学习Kalman滤波的优秀教材。

CIC Filter 实现的matlab源码

使用MATLAB软件实现简单的滤波器，两个不同频率的正弦信号，滤出一个

通过对理想滤波器的加矩形窗实现滤波器设计

FIR滤波器设计及简单应用，①已知原始信号 x(t)=sin(100*2pi*t)+2sin(140*2pi*t)； ②给信号加一随机高斯白噪声，得到受噪声污染的信号Xn(t)； ③设计一个FIR滤波器从噪声污染的信号Xn(t) 中恢复出源信号x(t) ； ④将此设计内容做成一个系统。

最近学习图像处理知识，总结了一种采用精致Lee滤波的基于边缘检测的自适应滤波算法，并通过MATLAB进行了代码调试。

matlab过滤源码dcm-imu DCM-IMU算法专为融合低成本三轴MEMS陀螺仪和加速度计而设计。 扩展的卡尔曼滤波器用于估计方向余弦矩阵（DCM）形成和陀螺仪偏置在线的姿态。 可变测量协方差方法用于加速度测量，以确保针对瞬态非重力加速度的鲁棒性，而瞬态非重力加速度通常会在常规IMU算法中引起姿态估计的误差。 如果您在任何科学背景下使用该算法，请引用：Heikki Hyyti和Arto Visala，“低成本MEMS IMU的基于DCM的姿态估计算法”，国际导航与观察杂志，第1卷。 2015，物品ID 503814，18页，2015。 如果要使用Sebastian Madgwick的比较算法，请从中下载它们并在c / MahonyAHRS /（MahonyAHRS.cpp和MahonyAHRS.h）和c / MadgwickAHRS /（MadgwickAHRS.cpp和MadgwickAHRS.h）文件夹下复制c实现。 为了使Matlab正确地编译它们，必须将c文件重命名为cpp文件。 此外，DCM_IMU c代码包括Eigen3矩阵库和Matlab标头。 请在编译之前安装Ei

MATLAB设计的简单滤波器程序源代码.rar

利用MATLAB实现滤波反投影技术，编写的一个程序。。。。