实现信号的倒谱分析和同态滤波处理

通过图像灰度处理，获得图像的黑白版。在上面叠加不同频率的正弦噪声，最后通过滤波处理得到结果

下一代交通仿真中2005年采集的101道路数据和滤波程序，可以利用该滤波程序处理其他车辆轨迹数据。适合入门学习智能交通的朋友。

设计步骤： 1、语音信号的采集 利用Windows下的录音机录制一段自己的话音，或采用其它软件截取一段音乐信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。 2、语音信号的频谱分析 在Matlab中，可以利用函数FFT对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。 3、对语音信号分别加入正弦噪声和高斯白噪声，使信噪比为（学号）dB，画出加噪信号的时域波形和频谱图；关于噪声信号，噪声类型分为如下几种：（1）白噪声；（2）单频噪声（正弦干扰）；（3）多频噪声（多正弦干扰）；（4）其他干扰，如低频、高频、带限噪声，或chirp干扰、充激干扰。 4、设计数字滤波器，并画出其频率响应。 对叠加噪声前后的信号进行频谱分析，确定降噪的滤波器指标；或者根据如下给定的滤波器性能指标： (1) 低通滤波器的性能指标： =1000Hz, =1200Hz, =1dB, =100dB； (2) 高通滤波器的性能指标： =4800Hz, =5000Hz, =100dB, =1dB. (3) 带通滤波器的性能指标： =1200Hz, =3000Hz, =1000Hz, =3200Hz, =100dB, =1dB。 采用窗函数法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应； 5、用滤波器对信号进行滤波 用自己设计的滤波器对加噪信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化； 6、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化，验证滤波效果

在MATLAB的编程环境下，设计了低通、高通、带通、带阻等一系列的FIR或IIR滤波器，成功地实现对加噪声序列的滤波处理！

本课程设计利用matlab对信号进行频谱分析、加噪、滤波及还原，在还原语音信号时采用巴特沃斯低通滤波器仿真程序，并得出仿真波形，分析仿真结果。

用IDL编写的SG滤波，用于对遥感影像数据的时间序列处理

图像处理 逆滤波处理 C/C++语言实现..........................

本源码设计中主要有MPU-6050传感器数据的滤波处理、电机PID控制、编码器测速、超声波测距、蓝牙通信、OLED显示以及主电源的电压测量等。同时也可以实现蓝牙遥控功能，只需将手机APP与作品上的蓝牙模块连接即可实现控制。代码书写规范，注释特别详细，适合PID入门、自平衡入门

利用电脑对声音实时采集，并对采集到的声音进行滤波处理。