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。

使用由一阶全通结构构造的五阶巴特沃斯半带滤波器实现 4 通道树结构 PR 滤波器组。 采用双缓冲、非因果IIR合成滤波技术处理和播放原始多声道音频文件，使用上述统一16位量化和PR结构重构的音频文件，以及误差信号。

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。