3、卡尔曼滤波一步递推法模型

该语音通信过程的由matlab录音产生一段语音信号，加一正弦噪声，经自适应对消滤波器后，再经一完成的通信系统到达接收端，并恢复出语音信号。这一过程包括了A /D采样、自适应滤波、A /D采样、PCM、信道编码、BPSK调制、OFDM技术、高斯信道、多径瑞利衰落信道、Viterbi译码等。最后给出结果分析

在经典的IIR滤波器设计中，数字滤波器的设计是非常接近理想滤波器的。理想数字滤波器模型规范在数学上转换成一组模拟滤波器模型的规范，所采用的方法为下面公式给出的双边z变换： 　　经典模拟Butterworth、Chebyshev或者是椭圆模型都可以由这些规范合成。然后利用双边线性z变换映射到数字IIR滤波器中。 　　模拟Butterworth滤波器的幅值平方的频率响应如下： 　　｜F（ω）｜2的极点沿着圆周分布，分别相隔冗胛弧度。再具体地说就是传递函数在ω＝0处N次可微。这一结论说明传递函数在0 Hz附近是局部光滑的。图1（上图）给出了—个Butterworth滤波器模型的例子。注

0 引言 IIR数字滤波器在很多领域中都有着广阔的应用。与FIR数字滤波器相比，IIR数字滤波器可以用较低的阶数获得较高的选择性，而且所用存储单元少，经济效率高。一个N阶IIR数字滤波器的系统函数为： 其线性常系数差分方程为： 用FPGA实现滤波的基本思想就是基于式(2)来实现的。如果知道了系统的输入序列(滤波器的输入)，那么，只要根据所给的滤波器的指标，然后通过MATLAB仿真出系数矢量b和a，再采用递推算法求解差分方程，就能求出输出序列(滤波器的输出)。 1 滤波器的MATLAB设计 由于本文采用巴特沃斯滤波器，故需要在工具箱中调用的两个

语音降噪-自适应滤波器，内含数据集以及源码

本书从数学的角度对随机信号进行了详尽描述；对卡拉曼滤波及其在INS、GPS中的应用进行了阐述

空间域滤波，包括线性滤波非线性滤波，并对此进行详细介绍

卡尔曼滤波轨迹预测代码

在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。

完全可行的中值滤波代码。用MATLAB编写，下载后直接可以使用。理解容易使用方便。