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级间匹配电路—基本要求 其基本任务是使后级微波管输入阻抗与前级微波管输出阻抗匹配，以获得较大增益。在达到级间共轭匹配时应有 Zin = ZT1* Zout = ZT2* 图6-10 放大器的级间匹配电路 由于级间匹配电路是电抗性匹配，它的输入和输出必然同时达到共轭匹配。 如果级间电路是第1级微波管后面的电路，除了增益匹配之外，对它还有两个要求： （1）按低噪声设计，使第2级要有足够低的噪声 （2）要兼顾第1级输入驻波比。

高光谱图像（HSI）通常在采集过程中由于各种噪声的混合而降低质量，这些噪声可能包括高斯噪声，脉冲噪声，虚线，条纹等。 本文介绍了一种基于低秩矩阵恢复（LRMR）的HSI恢复新方法，该方法可以同时去除高斯噪声，脉冲噪声，死线和条纹。 通过按字典顺序将HSI的补丁排序为二维矩阵，可以探索高光谱图像的低秩属性，这表明干净的HSI补丁可以视为低秩矩阵。 然后，我们将HSI恢复问题公式化为LRMR框架。 为了进一步消除混合噪声，应用了“分解”算法来解决LRMR问题。 在模拟和真实数据条件下都进行了一些实验，以验证所提出的基于LRMR的HSI恢复方法的性能。

基于恒定速度模型和恒定过程噪声范围的卡尔曼滤波器在几个样本后处于稳态。 在稳态下，卡尔曼的实际位置估计给出与应用于测量位置的零+双极低通滤波器相同的性能，而速度估计是测量位置的导数加低通滤波器的结果。 过程噪声值会改变滤波器的带宽。 通过将 Z 变换应用于恒速卡尔曼滤波器方程，您可以找到等效的滤波器传递函数。 此示例显示等效滤波器方程及其波特图。 它还表明，几秒钟后卡尔曼滤波器和等效滤波器的结果是相同的。 对于基于恒定加速度模型的卡尔曼滤波器，您可以获得类似的结果。

动态随机共振（DSR）是一种用于增强暗和低对比度图像的独特技术。 噪声对于基于DSR的图像增强来说是必需的，并且噪声水平会与亮度同时增大，这会大大降低增强图像的感知质量，并且还会增加后续降噪的难度，因为去除高水平的噪声通常会导致严重的噪声损失。图片细节。 本文提出在增强过程中逐步消除噪声，而不是在增强过程完成后消除噪声。我们首先在变分框架中重写了基于传统偏微分方程（PDE）的DSR模型，然后提出一种用于图像增强的新颖的总变化正则化（TV）DSR方法。 从理论上证明了TV正则化DSR模型解的存在性和唯一性。 此外，我们分别在变体框架和PDE框架中推广了电视正则化DSR模型，因此我们可以将更多现有的去噪方法纳入我们的方法中。 数值比较表明，所提出的技术在对比度和亮度增强以及噪声抑制方面具有显着的性能，因此可以获得具有良好感知质量的增强图像。

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