毕业论文，word格式 1 引言 1 2 数字滤波器及MATLAB语言概述 2 2.1 数字滤波器的定义和分类 2 2.2 常用滤波器的性能指标 3 2.3 MATLAB概述 6 3 IIR滤波器设计 8 3.1 双线性变换法设计IIR数字滤波器 8 3.2 脉冲响应不变法 12 3.3 完全设计函数法 15 3.4 语音滤波实例 16 4 FIR滤波器设计 21 4.1 窗函数法 21 4.2 FIR滤波器滤波实例 25

通用的开关电容构建模块由采用图1所示配置的独立通用二阶滤波器构成。在单一封装内可包含多达四路的通用模块。这样的结构允许调整诸如中心频率、Q值、陷波位置和增益等滤波器参数。同时这些参数都可由电阻间的比值及所用的时钟频率来控制。图2所示为凌特公司的LTClO64和LTC1068的框图，其中包含四路二阶节。如果要了解这些器件更细节的应用信息请参看参考文献及厂商网站。 　　图1    例1的频率响应 　　图2    凌特公司LTC1064和LTC1068的框图 　　使用这些模块可以设计出不同复杂度的滤波器。设计过程包括把复杂的滤波器传递函数按需求变换成独立的一阶或二阶节。各节由诸如中心频

大数据-算法-非线性Hopf耳蜗滤波器的应用研究.pdf

利用SIMULINK做的自适应滤波器，可以很清楚的看到不同初始值的情况下的收敛情况

matlab代码循环运行## Kalman滤波器端口###基于Matlab的代码的移植，用于将Quadrotor的状态估计到C ++ / ROS框架。 （UKF / EKF）。 两种Kalman滤波器实现的状态向量均为14维：#### [位置，速度，方向，imu加速度计偏差，侧倾/俯仰偏差] ####实现使用Boost 1.49，C ++ 11 / STL和ROS Hyrdo ######信息卡尔曼滤波器是一种最佳估计器。 如果可以将系统和观测值的噪声建模为高斯模型，则卡尔曼滤波器可将估计值的均方误差降至最低。 此外，该过滤器是递归的，因此可以在新数据可用时提供状态估计。 如果您有一个很好的估计，那么将滤波器与增益学习的预处理步骤结合使用可以实现一个可靠的系统。 该项目的目的是使用带有IMU和单个摄像机作为系统输入的扩展卡尔曼滤波器或无味卡尔曼滤波器驾驶四旋翼飞行器。 一旦开发出良好的状态估计器，它将与PD控制器结合使用，PD控制器将使用位置和速度估计来计算到达所需位置所需的推力和力矩。 nanoplus四旋翼有一个机载姿态控制器，其运行频率高于位置和速度控制器。 这意味着定向估计将仅

（4） 增强型Frost滤波器 增强型Frost滤波器可以在保持雷达图像纹理信息的同时减少斑点噪声。它是Frost滤波器改进，也同 样根据单独滤波窗口中计算出的统计（方差系数）对数据进行滤波。每个像元都被分到3个类型中：相似 像元（homogeneous）、差异像元（heterogeneous）、指向目标的像元（point target）。 每种类型被区别对待。对于相似像元，像元值被滤波窗口中的像元均值代替；对于差异像元，以脉冲 响应作为变换核对像元进行卷积滤波，从而确定像元值；对于指向目标的像元，像元值不变。详细介绍， 请参阅以下参考文献： Lopes, A., R. Touzi, and E. Nezry, 1990. “Adaptive Speckle Filters and Scene Heterogeneity”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 28, No. 6, pp. 992-1000. 选择File >Adaptive >Enhanced Frost。选择一个输入文件，若需要，选取任意子集。将出现Enhanced Frost Filter Parameters对话框。在“Filter Size”文本框中，键入所需的滤波器大小。输入一个阻尼系数，用来反 向指定用于差异像元的权重均值的阻尼指数的范围，阻尼系数越大，生成结果越不均匀。输入用于限定每 一类像元的终止值，相似像元（方差系数≤Cu）；差异像元(Cu≤方差系数≤Cmax)；指向目标的像元（方差 系数≥Cmax）。 对于雷达图像，终止值可以根据观察次数（L）估算出来。 键入输出文件名并点击“OK”。结果将显示在可用波段列表中。 （5） Gamma滤波器 Gamma滤波器用于在雷达图像中保留边缘信息时，减少斑点噪声。它类似于Kuan滤波器，但是假定 数据呈γ分布（参见第375页的“Kuan滤波器”）。被滤除的像元值将被基于局部统计计算的值所代替。 详细介绍，请参阅以下参考文献： Zhenghao Shi and Ko B. Fung, “A Comparison of Digital Speckle Filters,” Proceedings of IGRASS 94, August 8-12, 1994, pp. 2129-2133. 选择Filters > Adaptive > Gamma。选择一个输入文件或波段，若需要，选取任意子集（参见第10页的 “选择用于处理的波段或文件”）。点击“OK”。当出现Gamma Filter Parameters对话框时，在“Filter Size” 文本框里键入所需的滤波器大小。在适当的文本框中键入观察次数。 “Number of Looks”参数用于通过“1/观察次数”来计算噪声的方差。 选择输出到“File”或“Memory”。点击“OK”，进行滤波。将出现一个状态窗口，显示操作进程。 （6） Kuan滤波器 Kuan滤波器用于在雷达图像中保留边缘的情况下，减少斑点噪声。它将倍增的噪声模型变换为一个

IIR滤波器用较少阶数就获得较高的频率选择特性。根据滤波器的技术指标，采用FDATool工具来设计阶数最小的滤波器，导出滤波器的抽头系数；然后用DSP汇编语言编程，实现IIR算法；用MATLAB产生合成输入信号，导入滤波系统；最后，用CCS软件观察滤波前后的波形变化。波形仿真结果和理论值相吻合。

Ku波段发夹型滤波器的设计与仿真 内容很详细喔

lms滤波器matlab代码主动噪音控制 概述 声学噪声在工业设备和汽车中产生了主要问题。 已经证明，控制噪声的无源技术价格昂贵，占用大量空间并且在低频时无效。 这使我们进入了主动噪声控制。 主动噪声控制涉及根据叠加原理，使用电声或机电系统消除不想要的噪声。 ANC解决了被动技术的大多数缺点。 ANC系统也更便宜且体积更小。 ANC系统必须具有适应性，以应对噪声的变化。 该项目的想法是检查此类ANC系统并分析其实现。 目标 了解有关自适应滤波的知识：对自适应信号处理和常见的自适应滤波方法有一个不错的了解。 检查用于ANC的常见自适应滤波算法：了解和分析LMS和Filtered-X LMS算法的工作。 实施一些算法并测试其工作原理：从头开始实施LMS和Filtered-X LMS算法。 请检查以获取有关该项目的更多详细信息。 该存储库的内容如下 ├── Code │   ├── Basic_LMS.m │   ├── Basic_NLMS.m │   ├── Filtered_X_LMS.m │   ├── Filtered_X_NLMS.m │   ├── anc.wav │   ├─

D类放大器是一种将输入模拟音频信号或PCM数字信息变换成PWM或PDM的脉冲信号，然后用PWM的脉冲信号去控制大功率开关器件通/断音频功率放大器。本文主要介绍了其设计方法。