为了提高模型的精确度,建模分析得到的数据需要经过处理,以进一步消除噪声并降低随机因素的影响。利用卡尔曼滤波器对某石化厂支持向量机模型进行校正,达到了预期效果。仿真实验表明:卡尔曼滤波器在测量数据处理中有明显的去噪效果,在软测量模型校正中应用此方法,可以有效提高模型的精确度和可靠性。

图像处理作业，自适应中值滤波器的实现，根据数字图像处理 第三版（冈萨雷斯 著）此书所描述的算法实现编码

程序给出了高斯高通滤波实例分析，其中， 高斯高通滤波器只需要修改sigma的值，即可非常方便地生成任意尺寸的高斯高通滤波器。

微波仿真论坛_微波仿真论坛_hfss中文教程 458-483 微带带阻滤波器.rar

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KNN均值滤波器的效果（椒盐噪声）

离散卡尔曼滤波器用于去除传感器输出上的噪声

运用基于小波系数相关性的多尺度 Kalman滤波器组算法处理 GPS共视观测数据。在假设 GPS共视钟差数据具有1/ f分形特性的条件下,用基于小波变换的算法估计 GPS钟差数据的自相似参数 H。当0 H 1时, GPS共视钟差数据是一个具有1/ f分形特性的高斯、零均值、非静态随机过程。在此条件下,在多尺度 Kalman滤波器参数估计过程中讨论小波系数列的相关性。并在考虑相关性的基础上进行钟差数据的估计。分别对单通道和多通道共视数据进行处理,并与 Circular T数据进行了比对。结果表明本文方法

电源的工作原理 电源→输入滤波器→全桥整流→直流滤波→开关管（振荡逆变）→开关变压器→输出整流与滤波

主要使用C++ 代码编写 ，仅仅使用了opencv的读入图片和保存图片功能，代码非常优化，易读懂，双边滤波是计算机视觉领域必不可少的技术，最经典的技术，此代码能共助你100%理解双边滤波器的工作原理。