陷波滤波器指的是可以将某一频率迅速衰减的滤波器，直接上效果图，如下图所示在常数100的信号上叠加了一个幅值为10的100Hz的频率，通过Notch filter后就得到了稳定的信号100，相当于抑制了振荡。可以用来抑制系统的其振点或者消除周期性的振荡等。仿真包含了传递函数实现和差分方程实现

系统主要使用由北京师范大学2000级计算机系张人杰开发制作的基于多叉树的查找的Java工具包：alex-word-filter.jar，工具包自带有2445敏感词的词库。我只是做了简单的应用，写了个小系统。

pandoc-crossref：用于交叉引用的Pandoc过滤器

基于中值滤波的残差去马赛克算法

加速度计原始数据卡尔曼滤波

跨域问题，后台解决方法依赖包

matlab生成维纳过程代码介绍 我尝试在此存储库中实现给定的wiener过滤器变体。 用法 运行main.m matlab代码。 结果保存在./result/ 。 main.m使用wiener_filter.m和Sxx_train.m ，它们包含主过滤器和PSD估计器（首先使用多个图像进行训练）。 要查看以前运行中保存的一些结果，请查看./saved_results/ 。 理论 在维纳滤波器中，我们尝试重建已与已知误差函数h(t)卷积的图像。 卷积图像还包含加性白噪声（高斯）。 该滤波器使重建的去噪图像和原始图像之间的均方根误差最小。 Weiner滤波器减小的误差度量是MSE与重构图像和原始图像之间的L2距离成正比。 在计算需要与变形图像卷积的“去模糊滤波器”时，滤波器需要S_xx，即原始图像的PSD。 但这不可能，因为我们要生成原始图像本身。 过滤器通过多种方式解决此问题，我在实现中使用的方式是利用以下经验事实：所有自然图像的PSD几乎相似，因此可以使用另一个未损坏图像的PSD来估计PSD。原始图像。 我们计算10个尺寸相似的图像的PSD，将其平均化，并将该值用作Weiner滤波器

提取滤波器耦合矩阵:利用特征值和T向量构造M矩阵，并进行相似变换求得不同结构的滤波器耦合矩阵

matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器项目 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 在该项目中，利用无迹卡尔曼滤波器通过嘈杂的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的移动物体的状态。 通过项目需要获得低于项目标准中列出的容差的 RMSE 值。 该项目涉及可下载的 Term 2 Simulator。 此存储库包含两个文件，可用于为 Linux 或 Mac 系统设置和安装。 对于 Windows，您可以使用 Docker、VMware，甚至可以安装 uWebSocketIO。 请参阅 EKF 项目课程中教室中的 uWebSocketIO 入门指南页面，了解所需的版本和安装脚本。 uWebSocketIO 安装完成后，可以通过从项目顶级目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir 构建 光盘构建 .. 制作 ./无味KF 可以在 EKF 项目的课堂课程中找到设置环境的提示。 注意完成项目需要编写的程序是src/ukf.cpp、src/ukf.h、tools.cpp、tools.h 程序main.cpp已经填写好了，可以随意修改。 这是 main.cpp 用于 uWebSocketIO 与模拟器通信

EWF(Enhanced Write Filter-增强型写过滤器)。是微软出的工具，通过把部分内存虚拟成硬盘或u盘，用来防止windows直接写数据到存储设备。 u盘有写入次数限制，超过以后u盘就坏了，所以要装系统的话必须要ewf来保护。