针对单片机数据采集系统中经常出现的随机干扰，通过手动输入来模拟数据采集过程，验证了几种使用较为普遍的克服随机干扰的单片机数字滤波算法，并给出了相应的C程序，尤其对中位值滤波和中位值平均滤波算法程序进行了改进。同时也对这几种滤波算法进行了比较，并指出了每一种算法的具体适用范围和注意事项。

MATLAB利用理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器、指数低通滤波器、梯形低通滤波器分别对图像进行平滑处理

低通滤波器 用于低通滤波器的C ++库。 它可用于周期时间恒定且动态的应用中。 周期时间设置也可以即时取消。 请注意，使用动态循环时间要慢得多，因为必须一遍又一遍地计算e ^（cutOffFrequency * deltaTime）。 笔记 现在有一个更高级的库，其中包含更高阶的过滤器，请参见 。 静态循环时间示例 # include < iostream> # include " LowPassFilter.hpp " using namespace std ; int main ( int argc, char ** argv){ // Create a low pass filter with 1 * 2 * pi Hz cuttoff freqency. DetltaTime for each cycle equals 0.01 seonds LowPassFilter l

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

实现巴特沃斯低通滤波器的小程序，大家看看有用不》

该程序使用 Butterworth滤波器提取正弦波形并对其进行频谱分析显示。在信号传输过程中，经常会混入高频噪声，噪声的能量甚至会超过信号能量。接收端收到信号后通常首先要进行低通滤波，然后对信号作进一步的处理。通过滤波能够有效提高信号的信噪比。 该例中原始信号是一个叠加了高频噪声的正弦波，该正弦波信号频率为10，幅度为1，产生高频噪声的方法是将高频均匀白噪声叠加正弦信号通过一个 Butterworth高通滤波器滤去低频分量，再使用 Butterworth低通滤波器对原始信号滤波,滤掉高频噪声。截止频率为20Hz，即滤掉频率大于20Hz的噪声分量，提取出正弦波形，并对其进行频谱分析显示

基于恒定速度模型和恒定过程噪声范围的卡尔曼滤波器在几个样本后处于稳态。 在稳态下，卡尔曼的实际位置估计给出与应用于测量位置的零+双极低通滤波器相同的性能，而速度估计是测量位置的导数加低通滤波器的结果。 过程噪声值会改变滤波器的带宽。 通过将 Z 变换应用于恒速卡尔曼滤波器方程，您可以找到等效的滤波器传递函数。 此示例显示等效滤波器方程及其波特图。 它还表明，几秒钟后卡尔曼滤波器和等效滤波器的结果是相同的。 对于基于恒定加速度模型的卡尔曼滤波器，您可以获得类似的结果。

微带低通滤波器的设计与仿真，刘颖颖，，在实际的应用中，射频信号的频率范围非常广，通常所用的有用信号只在很小的频段内，因此需要通过滤波器来实现。滤波器是用来选择

CDMA工程手册中给出的fir低通滤波器的simulink仿真，包含设计文件与参考文档。仿真中输入了两个信号，滤波器能够滤掉高频信号，基本实现滤波器功能。

最简单的 IIR 低通滤波器