基于FPGA的奎斯特升余弦数字滤波器设计、电子技术,开发板制作交流

无迹卡尔曼滤波（UKF）是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算，在不对非线性方程线性近似的条件下，达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。文中在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上，对机动目标的运动作了仿真实验。从仿真分析中可以看出，无迹卡尔曼滤波在跟踪方面有很高的精度，与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较，无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差。

中值滤波，基本思路是：将原来516*516的二维数组扩大到516*520的二维数组，多余的元素全部赋值为0，然后进行中值滤波运算。

为提升水下图像的视觉效果, 提出了基于红色暗通道先验(RDCP)和逆滤波的水下图像复原算法。该算法首先简化Jaffe-McGlamery水下光学成像模型, 在此基础上, 利用RDCP消除水下成像过程中后向散射引起的图像雾化效果；然后结合各通道透射率图与光学传递函数的数学关系, 采用逆滤波去除前向散射分量；最后采用基于高斯分布的线性拉伸提高图像对比度。使用该算法与几种主流的水下图像处理算法对多种水下环境拍摄得到的图像进行处理, 并计算信息熵等客观评价指标。实验结果表明, 该算法能够更好地平衡图像的色度、对比度及饱和度, 视觉效果更接近自然场景下的图像。

本程序包括读取心电信号，对肌电干扰、基频干扰、工频干扰等噪声进行滤波处理，然后进行峰值检测，检测出RST波。肌电信号的频率为20~5000HZ，其主要成分的频率与肌肉的类型有关，一般在30~300HZ，而心电信号的频率主要集中在5~20HZ，所以选择低通滤波器来滤除肌电干扰，选择低通滤波器来滤除肌电干扰。工频干扰是由城市电力系统所产生的电磁波以辐射的形式对人们的日常生活造成的干扰。设计一个带阻滤波器滤除60Hz的工频干扰。基线漂移是由于在心电信号采集过程中人体的微动或呼吸导致电极的接触不良, 引起电极与人体间的电阻变化进而使得心电信号波形发生形变。基线漂移属于超低频信号, 对基线漂移的滤除具有重要的意义。因此我们需要设计一个高通滤波器来消除基线偏移。Pan-Tompkins法检测R波峰值的具体步骤如下，流程图如图27所示。1）对滤波后的信号求一阶导数；2）对求导之后的信号进行平方运算；3）将信号通过滑动窗口进行积分；4）使用阈值法检测经过处理之后的R波峰值。使用双线性变换法设计的数字滤波器进行滤波。本采用的心电信号来源于MIT-BIH的数据库，从其中选取了一组适合预处理分析的信号。

好用的快速傅里叶变换，也可以播放WAVE波形 歌曲 实现回调。

并联型电压源型有源电力滤波器的无差拍控制的Matlab仿真。通过线性预测算法预测谐波电流在下一个时刻的参考值以实现谐波电流的跟踪。(Deadbeat control simulation of shunt type APF ,prediction control with linear prediction method to tracing the harmonic current.)

滤波器模拟代码（vc++6.0），可以参考一下，看之前先了解一下傅里叶变换的原理

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

本文档包含数字图像处理中的图像灰度变换和空间滤波两部分实验，包含整个实验过程和原理解释，以及详细的执行代码。代码复制后可在matlab中直接运行。