滤波器设计，数据采集滤波，LC,RC,π形滤波器的设计，

由于电力调节中使用的电力电子设备，电力系统的质量日益下降。 因此无源分流滤波器是通过这个 Simulink 模型设计和实现的

针对现有梯度算子在图像边缘检测中存在的对噪声比较敏感的问题，提出了一种改进的高斯—拉普拉斯算子的边缘检测方法。噪声图像中的边缘检测是一项关键任务，然而目前常用的几种梯度算子，包括已经提出的高斯—拉普拉斯算子都没能取得理想效果。提出的方法对传统的拉普拉斯边缘检测算子作了改进，并与高斯滤波器相结合，应用高斯滤波器平滑图像，抑制噪声，再基于拉普拉斯梯度边缘检测器进行边缘检测。最后，在imagenet数据集中选取了10幅图像进行实验，将提出的高斯梯度边缘检测器与传统的边缘检测器进行比较。评估结果显示，提出的方法所获得的峰值信噪比（PSNR）高于对比算法，而均方误差（MSE）更小。实验结果表明，提出的方法在实际应用中能够有效提高噪声图像边缘检测的质量。

运行 M 文件并放置系统的极点，然后按 ENTER。 之后，插入系统的零，然后按 ENTER。 结果是具有相同阶数的 NUM 和 DEN 的滤波器归一化频率响应的波德图。

N=15,33 N=15; wc=pi/4; a=(N-1)/2; n=0:(N-1); m=n-a+eps; hdn=sin(wc*m)./(pi*m); wn=hanning(N); hn=hdn.*(wn'); [H,w]=freqz(hn,[1],1024,'whole'); dbH=20*log10((abs(H)+eps)/max(abs(H))); figure(1);subplot(2,2,1); stem(n,hn,'.'); xlabel('n');ylabel('h(n)');title('N=15时设计汉宁窗h(n)'); subplot(2,2,2); plot(w,abs(H));

matlab匹配滤波代码仅通过MMSE估计实现的自适应脉冲压缩 作者：Pardhu M 接触： 描述 此方法基于最小均方误差（MMSE）公式，其中从接收信号中自适应估计每个单个距离单元的脉冲压缩滤波器，以减轻大目标附近匹配滤波导致的掩蔽干扰。 代码详细信息 所有代码均以Matlab 2015版本编写。 参考文件 Blunt，Shannon D.和Karl Gerlach。 “通过MMSE估计进行自适应脉冲压缩。” IEEE航空航天和电子系统学报42.2（2006）：572-584。 免责声明 提及的作者对上述论文没有任何版权。

针对传统电磁干扰源定位方法定位误差较大的问题，提出基于卡尔曼滤波的无线电台电磁干扰源定位方法。根据无线电台信号传输波束覆盖范围，确定干扰源经纬度定向，将卡尔曼滤波方法应用到干扰源定位过程中。通过状态方程离散化结果获取差分方程，估计该状态的滤波增益矩阵，计算预测误差的方差矩阵，递推计算得到状态估计值。依据能量压制度、时域吻合度、频域吻合度和空域吻合度分析干扰源定位要素，确定电台无线传输线路增益与干扰源指向关系，计算有效干扰距离，完成无线电台电磁干扰源定位。在测试参数支持下，将两种方法对比分析可知，该方法在无异常误差情况和有异常误差情况下定位误差都相对较小，为无线电台正常运行提供支持。

带通滤波器应用非常广泛，下面列举几个典型带通滤波器的应用电路。　　1．高Q值的带通滤波器　　如图所示为高0值的带通滤波器。图中，A１，A2是高输人阻抗型集成运放SF356。第一级是普通单级滤波器，其Q值较低，R3的值较小，信号衰减较大，放大倍数小.第二级是反相器，放大倍数为10倍。为了提高整个电路的Q值，用反馈电阻R2引入一定量的正反馈，所以此电路有较好的选频特性。 　　2．频率可调的带通滤波器 　　如图所示为频率可调的带通滤波器。在此电路中，A，，AL，，A，均是集成运放pA748，电位器RP1，RP2是同轴电位器。通过调节同轴电位器调节滤波器的中心频率，在调节中心频率时，其Q值基本保持不

针对煤矿电网谐波问题,提出利用有源滤波的方式来实现抑制谐波。研究的对象是三相三线制并联型有源滤波器,采用三电平的方式还可以提高负载容量,达到对大容量谐波源的治理要求。基于SVPWM算法的三电平电压空间矢量调制策略,将三电平转化为两电平,简化计算,并且对直流侧中点电位的波动进行分析。最后用MATLAB仿真,达到了预期的效果。

电工电子技术基础