5G通信是当前通信技术发展的焦点，而FBMC（Filter Bank Multi-Carrier，滤波器组多载波）技术作为5G通信中的核心技术之一，具有超越传统OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）技术的潜力。FBMC技术起源于20世纪70年代，但在当时由于实现上的复杂性，并没有受到广泛关注。直至90年代随着数字信号处理技术的发展，特别是快速傅立叶变换和大规模集成电路的出现，FBMC技术开始得到广泛应用。其在多载波调制、信号处理、图像编码压缩等领域均有着重要的应用。 在5G通信中，频谱资源的有效利用是关键问题之一。由于某些频段难以获得连续的宽带资源，而存在一些不连续的频谱资源（空白频谱），传统OFDM技术难以高效利用这些频谱。相比之下，FBMC技术以其在频域上将带宽划分为多个子带的特点，能够在不同子带间实现灵活的频率使用，从而有效利用这些不连续的频谱资源。 OFDM技术虽具有一些优势，例如在载波之间具有正交性，能够有效抵御窄带干扰和频率选择性衰落，但它也存在局限性。例如，其滤波方式为矩形窗滤波，需要插入循环前缀以对抗多径衰落，这导致无线资源的浪费和数据传输速度下降。OFDM信号的旁瓣较大，在载波同步不能保证的情况下，会增加相邻载波之间的干扰。这些问题使得OFDM技术在频谱利用率和系统可靠性方面存在不足。 为了应对这些问题，FBMC技术引入了多相位分解和余弦调制滤波器组等创新设计，可以提供完全重构的能力，减少了混迭和相位失真。此外，FBMC技术能够通过灵活地对信号进行频率分集，增强通信的可靠性。这些特性使FBMC技术在面对多径衰落和频率选择性衰落时，能够提供更为鲁棒的解决方案。 FBMC技术的发展历史表明，它在通信信号处理领域的应用范围从最初的语音处理逐步扩展到图像编码压缩、自适应滤波、雷达信号处理等多个领域。随着理论的完善和技术的进步，FBMC技术在5G通信中的应用前景被广泛看好，有望实现更加高效的频谱利用和更高的数据传输速率。 FBMC技术的优势在于能够更加灵活地适应复杂的通信环境，提供更高的频谱利用率和降低系统峰均比。相比于OFDM，FBMC可以更有效地处理频谱资源的非连续性问题，这对于5G通信系统设计来说，具有非常重要的意义。随着5G网络的不断部署和优化，FBMC技术将作为关键技术之一，为未来无线通信的发展做出重要贡献。

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用matlab实现完全重建两通道滤波器组的程序详解

Gabor 的这种实现的特点： - 有参数来控制过滤器的大小、方向、位置和频率- 具有补偿直流分量的能力- 内核包含提取幅度、相位、实部和图像部分的函数- 可以显示滤波器组和响应- 卷积（和特征提取）可以通过只调用一个函数来完成 警告： 需要 Matlab >=7.6（OOP 语法）

多速率信号处理通过内插和抽取方法来变化系统中不同节点处的信号速率。分析了在抽取和内插中采用的抗混叠滤波器如CIC，HB，多相滤波器组等，提出一种128倍多级抽取器设计方案，通过在MATLAB中建模，并编写verilog HDL代码，在ModelSim中进行仿真，仿真结果验证了这一结构的合理性。

自编的余弦调制滤波器组MATLAB程序，带有测试程序。

% melfilter 创建梅尔频率滤波器组% % [Filter,MelFrequencyVector] = melfilter(N,FrequencyVector,hWindow) % % 生成具有 N 个线性间隔滤波器组的滤波器组矩阵， % 在 Mel 频域中，重叠了 50%。 % % `N` 要构建的滤波器组的数量。 % % `FrequencyVector` 一个向量，指示频率% 评估滤波器组系数。 % % `hWindow` 确定形状的窗口函数的句柄滤波器组的百分比。 默认为 hWindow = @triang % % `Filter` 是大小为 [N numel(FrequencyVector)] 的稀疏矩阵。 % % `MelFrequencyVector` 是一个包含 Mel 频率值的向量% ％ 例子% N = 50; % Fs = 10000; % x = sin(2*

在 SIMULINK 中开发了一个简单的 FBMC 实现。 该模型基于 MATLAB 脚本“FBMC-vs-OFDM-modulation”帮助示例https://www.mathworks.com/help/comm/examples/fbmc-vs-ofdm-modulation.html 还上传了根据该帮助示例开发的修改后的 MATLAB 脚本，该脚本在 MATLAB 中模拟了 FBMC。 另一方面，SLX 文件在 SIMULINK 中模拟相同。

PyFilterbank 适用于Python的滤波器组和声学工具包 该软件包提供了滤波器组和其他用于声学家日常工作的有用工具。 主要特点是： 分数倍频程滤波器组（适用于IEC-61260：1995） 频谱加权滤波器（IEC 61672：2003） A加权 B和C加权 梅尔频率滤波器组（三角滤波器组） 作为转换矩阵 计划中的：使用STFT 二阶截面/双二阶滤波器和滤波器设计 巴特沃思SOS RBJ音频均衡器滤波器设计模块 γ滤光片库 文献资料 该放在github页面上，可以在找到。 安装 要安装，请pip install git+https://github.com/SiggiGue/pyfilterbank.git 。 地位 该项目处于开发状态，请注意。 如果您发现一些错误或想要帮助，请加入并加入！ 执照 BSD许可的第4条适用。

特征对应在图像处理和计算机视觉中至关重要。 为了有效地找到对应的对，在本文中提出了从相同的八边形滤波器组（DFOB）构造特征检测器和描述符。 DFOB方法是一种用于特征点的检测，方向计算和描述的新颖方法，并且在通过积分图像进行计算时非常有效。 DFOB的匹配能力接近诸如SIFT和SURF之类的流行方法，因为它们都将斑点样图像结构检测为感兴趣的特征，并使用定向梯度的直方图描述了这些特征。 在基准数据集上的实验结果表明，DFOB的匹配性能可与SIFT和SURF算法相媲美，而计算成本却低得多，尤其是所提出的描述符比SURF描述符快约50倍。