传统的微波滤波器诊断模型构建方法不适用于严格的滤波器综合。提出了一种改进方法，对广义Chebyshev滤波器的传输函数和反射函数分子多项式系数均做了合理限制，继而求出响应对应的耦合矩阵，并与理论综合结果比较，确定出滤波器调试的方向和幅度。最后用该方法分别对四阶开环微带滤波器和八阶波导滤波器进行诊断调试，调试后回波损耗和群时延均满足预期指标，调试时间缩短了一半。

级联型有源电力滤波器的设计 级联型有源电力滤波器的设计

可以用c去实现低通滤波器，通俗易懂。易于上手，掌握

TI官方的滤波器设计软件，很实用

提出了一种完整的降采样FIR滤波器的设计和硬件实现方法。该方法首先利用matlab工具箱自带的FDAtool设计出降采样FIR滤波器的系数，然后采用横向抽头式结构进行硬件实现。硬件实现时，先利用FIR滤波器系数对称的特点将乘法器的数目减半进行初步优化，然后采用移位相加的硬件结构来取代所有的乘法器，从而使降采样通过在滤波器中加入降采样控制单元来一并完成。

摘要1目 录 3第 1 章 绪 论 11.1 引言 11.2 SLAM 研究的背景 31.3SLAM 技术研究现状

用卷积滤波器matlab代码KiU-Net-Pytorch | | | 在MICCAI 2020及其上发表的论文的官方Pytorch编码 期刊扩展： 关于此仓库： 此存储库托管以下网络的代码： KiU-Net 2D KiU-Net 3D Res-KiU网 致密网 它还具有组织用于通用2D图像分割和BraTS，LiTS数据集的3D体积分割的数据加载器； 便于对医学图像和体积分割算法进行基准测试。 介绍 在通用的“编码器-解码器”体系结构中，编码器的最初几个块学习数据的低级特征，而后面的块学习高级数据。 最终，编码器学会了将数据映射到较低维度（在空间意义上）。 随着网络深度的增加，接收场的大小也限制了网络将更多的精力放在更高层次的功能上。 在我们提出的体系结构中，我们引入了Ki-Net，其中我们使用了过完整的表示形式，这限制了接收域的增加。 这是通过对编码器的体系结构进行简单的更改来完成的，其中最大池化被上采样替代。 这有助于深层过滤器将更多的注意力集中在低级细节上，从而有助于细分。 当使用U-Net增强时，该网络称为KiU-Net，在分割较小的解剖标志和模糊的噪声边界的情况下，可以带来显

T3PRF：R的三通回归滤波器 三通回归过滤器 考虑具有大量预测变量的线性回归模型。 如果预测变量的数量接近观察数量或更大，则OLS估计行为不佳或不存在。 一个典型的解决方案是假设一个潜在因素结构。 就是说，人们会以有限数量的潜在因素来解释预测变量。 主成分回归（PCR）是这种方法的一个例子，其中因素是预测变量的一些主成分。 在预测PCR的批评的背景下，提取的因子将不针对靶标进行选择。 选择因素（主要成分）以最大程度地减少重建误差，但不考虑与目标的相关性。 通过假定相同的潜在因素可以解释目标和预测变量，三通回归滤波器（T3PRF）选择组件的方式应尽可能减少重构误差，同时最大程度地提高与目标的相关性。 参考： Kelly，Bryan T.和Pruitt，Seth，三遍回归过滤器：一种使用许多预测变量进行预测的新方法（2014年5月）。 Fama-Miller工作文件； 芝加哥展位研究

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