% melfilter 创建梅尔频率滤波器组% % [Filter,MelFrequencyVector] = melfilter(N,FrequencyVector,hWindow) % % 生成具有 N 个线性间隔滤波器组的滤波器组矩阵， % 在 Mel 频域中，重叠了 50%。 % % `N` 要构建的滤波器组的数量。 % % `FrequencyVector` 一个向量，指示频率% 评估滤波器组系数。 % % `hWindow` 确定形状的窗口函数的句柄滤波器组的百分比。 默认为 hWindow = @triang % % `Filter` 是大小为 [N numel(FrequencyVector)] 的稀疏矩阵。 % % `MelFrequencyVector` 是一个包含 Mel 频率值的向量% ％ 例子% N = 50; % Fs = 10000; % x = sin(2*

DSP开发工具Code Compile Studio(CCS)开发数字信号处理程序DSP——实现IIR滤波器，IIR高通、低通、带通。

这是一个实现多相滤波器的程序，有参考价值

用无迹卡尔曼滤波算法对电机转速进行控制，相较传统PI控制超调量小

做地震数据处理的去噪程序，通过原始信号，加噪声的信号，以及小波变换的信号进行比较分析，并生成图像。

对含有1200hz和4800hz频率成分的信号进行了滤波，滤除了4800hz的信号

对语音信号进行采样，画出语音信号的时域波形和频谱图；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，然后进行频谱分析；设计FIR或IIR数字滤波器，对被噪声污染的语音信号进行滤波，画出滤波前后信号的时域波形和频谱，并进行比较，分析信号的变化；回放语音信号。

数字信号处理大作业：Matlab实现语音分析：加噪声，频谱分析，滤波器等等（内附报告.zip 大学生课程设计 基于MATLAB的课程设计 自己大二写的课程设计

数字滤波器的实现是数字信号处理中的重要组成部分,设计过程较复杂,牵涉到模型逼近,指标选 择,计算机仿真,性能分析及可行性分析等一系列的工作,本文从设计原理以及数学软件matlab出发阐述 数字滤波器的设计原理与方法。

在图像处理中，在进行如边缘检测这样的进一步处理之前，通常需要首先进行一定程度的降噪。中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号，使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序，位于观察窗中间的中值作为输出。然后，丢弃最早的值，取得新的采样，重复上面的计算过程。 中值滤波是图像处理中的一个常用步骤，它对于斑点噪声（speckle noise）和椒盐噪声（salt-and-pepper noise）来说尤其有用。保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用