增强Learning_（ML）_PPO_Microwave滤波器调谐 制造的RF滤波器需要经过滤波器调谐过程，以保证性能而不影响性能 有许多因素，例如繁琐/困难的手动调整过程和过滤器特性，使过滤器调整过程更加复杂 机器学习方法用于缩短滤波器调优过程所花费的时间，提高调优结果的准确性 选择强化学习算法中的近端策略优化（PPO）作为其连续动作空间和连续控制任务中突出的发散速度 强化学习环境：HFSS（由PyCharm中的Python和IronPython脚本自动化） 应用操作后，状态（S 参数的距离）和奖励（距离之和）作为对代理的反馈 强化学习代理：PPO 代理（根据稳定基线 3 文档源代码修改） 代理学习并更新策略以提供要在环境中执行的最佳操作（HFSS 中的筛选器调整过程）

kalman滤波器ppt讲义-KalmFilter.ppt 希望对大家有所帮助

LTCC微波滤波器的设计与仿真，采用特殊结构实现相应的带宽下，指标的要求提升，减小设计的体积，优化技术指标，采用电路结构相结合的设计思路，完成指标优化

维纳滤波器在Matlab环境下，进行的仿真，没有调用库函数，而是自己按原理做出来的。

最小二乘法滤波器的vc++代码，可以移植到自己的程序中去的‘

平行耦合微带线带通滤波器在微波电路系统中广泛应用。为了提高带通滤波器性能，缩短设计周期，采用奇偶模原理分析与ADS（Advanced Design System）仿真相结合的方法，设计出一个中心频率为2.5 GHz，相对带宽为10%的平行耦合微带线带通滤波器。进一步优化参数，得到电路版图。最终结果证明，这种方法具有设计周期短、可靠性高的特点，且各项参数满足设计要求。

从滤波器到锁相放大器的应用，是测量电子电路设计——模拟篇的姊妹篇。主要介绍了如何从放大了的信号中除去噪声。

对非线性非Gauss 系统, 粒子滤波是一种有效的状态估计方法。粒子滤波的关键是建议分布的选择, 好的 建议分布会改进粒子贫化和样本耗尽等粒子滤波存在的普遍问题。该文用迭代无迹Kalman 滤波产生粒子滤波的 建议分布, 提出了一种新的粒子滤波算法—— 迭代无迹Kalman 粒子滤波。给出的建议分布将最新的观测融入样本 过程并修正该过程, 从而改进了滤波性能

matlab中的dft过滤代码该项目的目的是研究h [n] = [1,1,1,1]的2通道DFT滤波器组的实现，以了解其在实现单独滤波器方面的计算效率。 该代码是使用MATLAB编写的，文档也可以在此处找到。

图像去噪追求的目的是既能去除图像中的噪声，同时又能较完整的保持图像的细节信息。在研究几种基于中值的椒盐噪声去除方法基础上，设计了一种有效去除图像椒盐噪声的开关中值滤波器。提出的算法首先利用图像灰度值的两个极值把像素点分为信号点和可能噪声点。在滤波阶段，对于信号点保持其灰度值不变， 对于可能噪声点分两步进行处理: 根据噪声密度决定滤波窗口尺寸并判断滤波窗口内是否包含信号点，如果无信号点则以窗口内像素的中值作为可能噪声点的恢复值，这一步可对误判噪声点进行纠正; 而其余可能噪声点采用极值舍弃滤波和递归滤波估计其灰度值，滤波窗口尺寸固定为3×3，这一步用来去除噪声和保持图像细节。实验结果表明，本文算法在主客观方面都优于相比较的方法，且对不同水平的椒盐噪声都具有较好的去除性能。