matlab开发-具有分形延迟的混合滤波器组最小最大设计和应用于多通道采样。具有分数延迟的混合FB的实现与演示

基于迭代的线性相位DFT调制滤波器组的设计算法，蒋俊正，水鹏朗，本文提出了一种基于迭代的线性相位近似完全重构的DFT调制滤波器组的设计算法。在该方法中，原型滤波器的设计归结为一个无约束的、

滤波器

滤波器组是进行联合时频分析的好方法。 信号分别通过各种滤波器（以不同频率为中心），然后绘制滤波后的信号。 在此代码中有 6 个用于过滤信号的巴特沃斯带通滤波器。 您可以通过编辑适当的值来设置自己的截止频率。

这组文件可用于构建具有近乎完美重构的多相滤波器组。 滤波器组使用两个均匀调制的 DFT 滤波器组实现，这些滤波器组频移 1/2 通道宽度。 有效地，使用了两次过采样。 通道数必须是 2 的倍数。 可以自由选择每个通道的抽头数。 提供了用于设计原型过滤器的脚本，该脚本基于“root-raised-error-function”。 原型具有完全线性的相位。 每通道 128 个抽头，可实现 -300 dB 的平均重建误差。 相邻通道的通道分离度优于150 dB，相距较远的通道的通道分离度优于300 dB。 处理速度约为 200 kSamples/秒，对于 32 个抽头/通道，与通道数量无关。 有了足够的内存，大量的通道（例如 64K）是可行的。

通用空间模式（CSP）算法能够解决运动图像任务脑机接口（BCI）的二进制分类问题。 本文提出了一种基于滤波器组公共空间模式（FBCSP）的新方法，称为多尺度重叠FBCSP（MO-FBCSP）。 我们通过使用一对一（OvO）策略将CSP算法扩展到多类。 选择多个周期，并将其与包含有用信息的滤波器组的重叠频谱结合在一起。 在具有9个主题的基准BCI竞赛IV数据集2a上对该方法进行了评估。 随机森林（RF）分类器的平均准确度达到80％，相应的kappa值为0.734。 定量结果表明，该方案优于经典FBCSP算法超过12％。

小波与滤波器组题目总结（彭思龙老师Filter banks and Wavelet）

共轭正交镜像滤波器组 matlab程序 可直接运行

该程序设计了一个用于正交镜像滤波器滤波器组的原型滤波器。 这个双通道滤波器组有四个滤波器，每个都基于低通原型 H(z)。 该滤波器组具有混叠消除特性，但会在端到端频率响应中引入纹波。 设计过程最小化了低通原型滤波器的纹波能量和阻带能量的加权组合。 设计过程的灵感来自 Jain 和 Crochiere 的一篇论文。 VK Jain 和 RE Crochiere，“时域中的正交镜像滤波器设计”，IEEE Trans。 声学，语音，信号处理，卷。 32，没有。 2，第 253-361 页，1984 年 4 月。 此例程返回 N 系数对称原型滤波器 H(z) 的系数。 系数被归一化为具有能量 1/2。 当分析和合成滤波器配置如上所示时，整个系统在 N-1 个样本的延迟处具有单位系数的脉冲响应。 上面论文中描述的过程被修改为在迭代过程中采用谨慎的更新——没有这个修改，过程不会收敛。 QMFD

设计 QMF 滤波器组的分析和合成滤波器