电磁干扰滤波器的设计和选用，主要依据噪声干扰特性和系统电磁兼容性的要求，在了解电磁干扰的频率范围，估计干扰的大致量级的基础上进行。首先要了解滤波器的使用环境(使用电压、负载电流、环境温湿度、振动冲击、安装方式和位置等)，要重点考虑其安全性能参数，因为关系到设备及人身安全。还要使滤波器对EMI噪声产生最佳的抑制效果。

本文主要讲了EMI噪声滤波器的类型结构，希望对您的学习有所帮助。

对于噪声数据，可以采用MATLAB实现，同时对于噪声数据要采用相关的滤波方式。

基于脉冲耦合神经网络，提出了一种有效的椒盐噪声图像滤波算法。首先利用PCNN相似群神经元同步发放脉冲的特性检测噪声，并给出了神经元参数的估计方法。然后考虑到噪声点应和最近的非噪声点最相似，提出了一种扩展窗口中值滤波算法对噪声点进行滤波。仿真表明，本文提出的方法对不同强度的噪声图像均体现了优异的滤波性能，和相关的中值滤波算法相比也体现了相当明显的优势。

白噪声MATLAB代码过滤器估计 包含估计输入白噪声滤波器脉冲响应的代码。 响应h = inverse(Rxx) * Ryx 。 因为 X 是白人，所以Rxx是托普利茨。 与具有 O(n^3) 复杂性的 Gauss-Jordan 相比，使用具有 O(n^2) 复杂性的 Levinson 算法可以更快地解决涉及 Toeplitz 矩阵的线性系统。 MATLAB 代码使用函数inv 。 python 代码实现了莱文森算法。 附上结果图。 'o' 是实际的。 'x' 是估计值。

分别在2幅灰度图像中加入一定量的高斯噪声和椒盐噪声，噪声强度自定。然后采用3×3的均值滤波器和3×3中值滤波器分别对噪声图像进行处理，给出两种处理方法的峰值信噪比(PSNR)；仿效“中值滤波”的方法，对原图像分别进行“极大值滤波”和“极小值滤波”，对所形成的图像给出说明。

白噪声MATLAB代码陷波滤波器 这是使用 matlab 对图像进行 Notch 过滤。 :backhand_index_pointing_down: 在这个例子中，我处理这张图片： 在这个练习中，我处理这张图片，最后我们过滤图像，最后你会看到结果和图片一样好和有用的图片，而不会对此产生噪音，然后当我们程序在脚本中间暂停时，你应该使用paint使用它，你应该把显示为亮星的白色地方变暗。 去除噪音前： 去除噪音后： 最后，当您输入任何键以继续您的代码操作时，您应该看到以下结果： :memo: 添加一名作者

本模块实现低电平噪声滤波功能，即将低电平持续时间低于阈值的脉冲滤除。 输出脉冲与输入脉冲间有1个阈值长短的时间延迟。 程序中时钟为1MHz，阈值FilterThreshold为100us，可根据实际情况进行设置。 敬请注意，由于时延影响，若FilterThreshold为100，则低于101的都被滤除，大于等于102的才能通过。

本模块实现高电平噪声滤波功能，即将高电平持续时间低于阈值的脉冲滤除。 输出脉冲与输入脉冲间有1个阈值长短的时间延迟。 程序中时钟为1MHz，阈值FilterThreshold为100us，可根据实际情况进行设置。 敬请注意，由于时延影响，若FilterThreshold为100，则低于101的都被滤除，大于等于102的才能通过。

对于水下图像预处理的滤波中，采用Non-localmeans算法，其效果很好，在保持图像边缘的同时，较大程度地剔除了噪声，适合于水下颗粒噪声较明显的图像预处理?通过与中值滤波?均值滤波等常用算法对比，也证明了这一点，较大地提高了信噪比?