三阶高通滤波器设计参数 C 、 D、E、F 、 、 、 、 、 K 参数 说明 作为频率函数的运算放大器电压增益 作为频率函数的电路的电压增益 归一化的电容值 实际的电容值 式1中使用的变量 滤波器的转折频率 滤波器设计中使用的常数 实际的电阻值 未换算的归一化电阻值 电路的输入电压 电路的输出电压

基于MATLAB和ccs联合仿真的iir数字滤波器设计

卡尔曼滤波算法相关论文

卡尔曼滤波是前面的介绍可知卡尔曼滤波的目的是利用卡尔曼增益来修正状态预测值，而观测器设计通过状态重构，以便实现反馈控制。

. . . 一设计目的 1. 掌握窗函数法设计 FIR 滤波器的原理和方法观察用几种常用窗函数设计的 FIR 数字滤波器技术指标 2. 掌握 FIR 滤波器的线性相位特性 3. 了解各种窗函数对滤波

xilinx fir ip的工程和仿真 可直接使用于项目应用中。

数字图像复原旨在由降质图像重建清晰图像，运动模糊是最常见的降质模式，模糊参数的正确估计是去模糊的前提。文章提出了新的运动模糊角度估计方法，该方法基于Gabor滤波的角度估计，运动模糊尺度采用自相关函数算法求解，进而采用Wiener滤波进行图像复原。对一系列模糊图像进行测试，结果表明，该方法比现有的方法具有视觉上的优越性。

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卡尔曼滤波与状态估计例题python实现 关于卡尔曼滤波的原理这里就不赘述了，很多大佬说的很棒，这里就把网课上看到的例题在这里做一下 巩固一下 卡尔曼滤波的两个步骤 预测更新（Predict): 预测状态量： x^=(t∣t−1)=A~x(t−1)+Bu(t)\hat x=(t|t-1)=\widetilde{A}x(t-1)+Bu(t)x^=(t∣t−1)=Ax(t−1)+Bu(t) 预测误差协方差矩阵： P(t∣t−1)=AP(t−1)AT+QP(t|t-1)=AP(t-1)A^T+QP(t∣t−1)=AP(t−1)AT+Q 测量更新（Correct）: 最优估计状态量： x~(t)=x^

在雷达目标跟踪中，系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法 实现有效目标跟踪，通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测 转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题，提出了一种基于预测值的 量测转换方法，并将其与卡尔曼滤波算法相结合，获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟 踪算法。仿真结果表明，与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比， 该算法能在不提高运算量 的情况下有效改善目标跟踪效果，跟踪精度提升约 20%