利用MATLAB软件设计数字陷波器，用来滤除50hz工频信号干扰

课程作业用matlab写了个基于自适应滤波的数字陷波器，能画伯德图（只有幅度谱），写的不咋地，但能用（应该），就是为了任务奖励啦

50Hz陷波器的设计 matlab实现 %陷波器的设计%陷波器的传输函数为% B(1/z) (z-exp(j*2*pi*f0))*(z-exp(-j*2*pi*f0)) %H(z) = -------- = -------------------------------------------- % A(1/z) (z-a*exp(j*2*pi*f0))*(z-a*exp(-j*2*pi*f0)) %其中f0为陷波器要滤除信号的频率，a为与陷波器深度相关的参数，a越大，深度越深。%%已知信号中50Hz工频干扰，信号为x=sin(2*pi*50*n*Ts)+sin(2*pi*125*n*Ts);%要求通过陷波器滤除50Hz干扰信号%参数设置：采样率Ts=0.001s，采样长度：512点

可以实现数字信号处理中50Hz干扰信号的滤除！

振动信号频率跟踪的反馈修正自适应陷波频率器法

陷波滤波器，通过原始信号和噪声信号的叠加，设计陷波滤波器，将噪声信号滤除，并通过fft查看和分析其结果

本资源是数字图像处理作业之一，构建陷波滤波器Python+OpenCV实现，滤除图像的周期性条纹，结果可显示滤除前后的频谱信息与图像信息。

全光连续可调平带通微波光陷波滤波器

这是基于UAF42的50Hz陷波器设计与仿真文件，由Wayne Xu编写的。

为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。