内插滤波器 数字调相信号的定时恢复及Matlab实现 *

基于LabVIEW的FIR数字 滤波器课程设计

单相并网逆变器+负载+并网，LCL滤波器，重复PI控制，模型贴近实际应用场景。

Matlab LMS 算法性能曲面等高线 权值收敛轨迹 失调

针对Kinect镜头采集的深度图像一般有噪声和黑洞现象，直接应用于人体动作跟踪和识别等系统中效果差的问题，提出一种基于联合双边滤波器的深度图像滤波算法。算法利用联合双边滤波原理，将Kinect镜头同一时刻采集的深度图像和彩色图像作为输入，首先，用高斯核函数计算出深度图像的空问距离权值和RGB彩色图像的灰度权值；然后，将这两个权值相乘得到联合滤波权值，并利用快速高斯变换替换高斯核函数，设计出联合双边滤波器；最后，用此滤波器的滤波结果与噪声图像进行卷积运算实现Kinect深度图像滤波。实验结果表明，所提算法应

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