请注意，级联滤波器的解调信号比仅低通的情况要好

以摄像机获取的交通场景视频作为研究对象,以提取场景内的车辆速度为目的,对所涉及的多目标跟踪、速度测算等关键问题进行了深入研究,并在其基础上实现了一个车辆超速视频监控系统。实验结果证明,系统可靠性高、对环境变化适应性强,具有很好的应用前景。

一个很经典的卡尔曼滤波算法的MATLAB实现，有预测，有平滑

【老生谈算法】基于matlab的低通滤波器.doc

【老生谈算法】matlabIIR滤波器设计.doc

一、目的 1. 掌握数字基带传输系统的接收原理和误码率计算； 2. 熟悉升余弦传输特性的时域响应特征，观察不同信噪比下的眼图； 3. 掌握匹配滤波器的特性。 二、内容 1. 观察不同传输特性的基带系统的时域特性，观察码间干扰的情况； 2. 绘制不同信噪比下的眼图； 3. 对不同信噪比下数字基带系统的误码率进行仿真，并绘图； 4. 设计给定信号的匹配滤波器，并观察信号通过匹配滤波器后的输出。

整流滤波电路是直流稳压电源设备中常用电路，其中滤波电容的设计选取，直接影响到纹波电压的大小，关系到输出直流电压的质量。本文通过在设定条件下，依据整流滤波电路原理，阐述了纹波电压产生的过程，给出了一种滤波电容设计与选取计算方法，建立了电容选取的计算模型，描绘出了纹波电压、负载电阻与滤波电容之间关系曲线，并通过实验验证其科学性，有利于滤波电容的设计与选用。

中值滤波窗口大小影响滤波器性能，3×3滤波窗口可以很好地保持图像细节。提出一种新的自适应中值滤波方法。将3×3窗口中心的极值点作为候选噪声点，若候选噪声点仍然是7×7窗口的极值点，则该点即是噪声点。若以噪声点为中心的3×3滤波窗口的中值不是噪声，则噪声用中值替换。重复以上过程，直到没有噪声点被替换。如果图像申仍然存在大的噪声团块，则噪声用相邻的三个信号点的灰度均值替换。实验结果表明，该方法能够有效去除脉冲噪声，并在抑制噪声的同时很好地保护图像的细节。

基于 C语言图像处理开发环境 图形变换、滤波器、锐化 实验的分析报告（一）

用卷积滤波器matlab代码 杨凌霄 该存储库包含未发布的技术报告的Matlab代码（也包含在此存储库中）。 声明：该报告已被一些顶级会议拒绝。 作者是个懒惰的人，不会重新提交任何其他会议或期刊。 但是作者本人认为这是一件好事，可能对其他人有所帮助。 介绍 最先进的轻量级跟踪器（大约100 KB） 先前有关回归跟踪器的大多数研究主要是探索用于特征提取的深层模型，然后使用复杂的体系结构进行在线检测。 这样的系统具有大量可训练的参数，从而带来严重过度拟合的风险。 而且，日益复杂的模型严重损害了许多实际应用的速度。 最近，已经提出了几种基于轻型结构的判别相关滤波器（DCF）来跟踪问题，而它们的性能却远远落后于一些最新的跟踪器。 我们认为，DCF经常学习单个线性模板，无法很好地将目标与周围环境区分开。 此外，在此类跟踪器中通过线性插值进行的模板更新将包括许多嘈杂的示例，从而降低了训练后的模型的质量。 在本文中，我们提出了一个简单而有效的系统，称为LiteCNT。 对于整个跟踪过程，我们的算法仅包含三个卷积层。 另外，引入了多区域卷积算子以进行回归输出。 这个想法很简单，但是功能强大，因为它使我