零基础入门Simulink建模仿真--通信领域的信号处理与滤波技术：基于Simulink的匹配滤波器仿真建模示例

最新推荐文章于 2025-06-28 23:15:29 发布
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分类专栏： 零基础入门simulink仿真实例 文章标签： 人工智能 算法 simulink matlab
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目录

手把手教你学Simulink——基于Simulink的匹配滤波器仿真建模示例

一、背景介绍

二、所需工具和环境

三、步骤详解

步骤1：创建Simulink模型

步骤2：设计信号源

步骤3：添加噪声

步骤4：混合信号

步骤5：设计匹配滤波器

步骤6：添加显示模块

步骤7：设置仿真参数

步骤8：运行仿真并分析结果

四、总结

手把手教你学Simulink——基于Simulink的匹配滤波器仿真建模示例

匹配滤波器（Matched Filter）是一种用于最大化信噪比（SNR）的线性滤波器，广泛应用于通信系统中的信号检测和解调。在本示例中，我们将使用Simulink搭建一个简单的匹配滤波器模型，并通过仿真验证其性能。

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手把手教你学Simulink——通信领域的信号处理与滤波技术：基于Simulink的卡尔曼滤波算法仿真建模示例
MHD0815的博客
03-25 128
卡尔曼滤波的核心思想是利用系统的动力学模型以及当前时刻的观测值来预测下一时刻的状态，并通过更新步骤修正预测误差，从而获得更准确的状态估计。卡尔曼滤波适用于线性系统且假设系统噪声和测量噪声均为高斯白噪声的情况。本示例将展示如何在Simulink中实现一个简单的线性系统及其卡尔曼滤波器，并进行仿真验证其性能。首先，在MATLAB中定义一个简单的离散时间线性系统模型。这里我们以一个简单的质量-弹簧-阻尼系统为例。matlab深色版本% 定义系统参数0, 1];% 状态转移矩阵B = [0;1];
零基础入门Simulink建模仿真--通信领域的信号处理与滤波技术：基于Simulink的带通滤波器设计与仿真建模示例
amy_mhd的博客
03-25 205
选择性：只允许特定频率范围内的信号通过。应用广泛：用于去除噪声、提取感兴趣的频率分量等。本示例将展示如何使用MATLAB设计一个IIR带通滤波器，并将其集成到Simulink模型中进行仿真。通过本指南，我们介绍了如何基于Simulink搭建一个简单的带通滤波器模型，并进行了仿真以验证其性能。背景介绍：理解带通滤波器的基本原理及其特性。所需工具和环境：列出进行仿真所需的工具和环境。步骤详解。
带有匹配滤波器的雷达信号调制和脉冲压缩Matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
12-15 4035
如果在宽脉冲内釆用附加的频率或相位调制,以增加信号带宽5,那么,当接收时用匹配滤波器进行处理,可将长脉冲压缩到宽度,这样既可使雷达用长的脉冲去获得大的能量,同时又可以得到短脉冲所具备的距离分辨力。它的提出很好的解决了这样的一个问题：在发射端发射大时宽、带宽信号，以提高信号的速度测量精度和速度分辨力，而在接收端，将宽脉冲信号压缩为窄脉冲，以提高雷达对目标的距离分辨精度和距离分辨力。匹配，这个词是个常识词，匹配肯定是要有对象的，那么和谁匹配呢，这里是和发射的信号相匹配呢。使用的是“频域上的共轭匹配”。
Simulink学习笔记(三)----一阶低通滤波器
m0_69611489的博客
03-01 1523
一阶低通滤波器，由于一阶低通滤波器具有连续时间域和离散时间域两种形式，因此分别考虑两种情况。
统计信号处理-匹配滤波器实现与验证（matlab仿真）
weixin_53750855的博客
05-30 6215
匹配滤波器是一种信号处理技术，它用于从噪声中提取信号，特别是在信号与噪声比率较低的情况下。最大化信噪比：匹配滤波器设计成最大化信号与噪声比率（SNR），这有助于信号的检测和估计。最优检测：在统计意义上，匹配滤波器提供了最优的信号检测性能，即在给定的信噪比下，它能够以最高的概率检测到信号。时间延迟：匹配滤波器能够提供最小的时间延迟，这意味着信号可以在尽可能短的时间内被检测到。波形匹配：匹配滤波器与预期信号的波形匹配，这使得它能够针对特定的信号进行优化。应用广泛。
MATLAB/Simulink第I类部分响应系统仿真
weixin_52308622的博客
05-21 3453
关于该题目的文章较少，通过查找资料实现了通过Simulink的第一类部分响应的仿真主要目标：通过Simulink实现（1）设计基于第I类部分响应数字基带传输系统；（2）画出第I类部分响应系统的时频域波形；（3）对原始基带信号进行预编码、相关编码，经过基带传输系统后进行模2判决恢复基带信号；（4）对比分析经过部分响应系统传输前后的基带信号理想低通系统与升余弦系统，这两种无码间干扰的基带系统都不够理想，两系统的有效性与可靠性是矛盾的。
零基础入门Simulink建模仿真--通信领域的信号处理和滤波技术：基于Simulink的FIR滤波器设计与仿真建模示例
amy_mhd的博客
03-26 91
线性相位：在很多应用中，线性相位特性是非常重要的，因为它可以保证信号通过滤波器时不会产生相位失真。稳定性：由于FIR滤波器的脉冲响应是有限长的，因此总是稳定的。灵活性：可以通过调整滤波器系数来实现不同的频率响应。本示例将展示如何使用MATLAB设计一个FIR滤波器，并将其集成到Simulink模型中进行仿真。通过本指南，我们介绍了如何基于Simulink搭建一个简单的FIR滤波器模型，并进行了仿真以验证其性能。背景介绍：理解FIR滤波器的基本原理及其特性。所需工具和环境。
零基础入门Simulink建模仿真--通信领域的信号处理与滤波技术：基于Simulink的卡尔曼滤波算法仿真建模示例
amy_mhd的博客
03-26 169
卡尔曼滤波的核心思想是利用系统的动力学模型以及当前时刻的观测值来预测下一时刻的状态，并通过更新步骤修正预测误差，从而获得更准确的状态估计。卡尔曼滤波适用于线性系统且假设系统噪声和测量噪声均为高斯白噪声的情况。本示例将展示如何在Simulink中实现一个简单的线性系统及其卡尔曼滤波器，并进行仿真验证其性能。首先，在MATLAB中定义一个简单的离散时间线性系统模型。这里我们以一个简单的质量-弹簧-阻尼系统为例。matlab深色版本% 定义系统参数0, 1];% 状态转移矩阵B = [0;1];
零基础入门Simulink建模仿真--通信领域的信号处理与滤波技术：基于Simulink的自适应滤波器仿真建模示例
amy_mhd的博客
05-19 95
本文详细介绍了如何使用Simulink和MATLAB搭建一个基于LMS算法的自适应滤波器模型，并通过仿真验证其性能。文章首先介绍了自适应滤波器的背景和应用场景，如噪声消除、系统辨识和信道均衡。接着，列出了所需的工具和环境，包括MATLAB/Simulink和DSPSystemToolbox。随后，文章逐步讲解了创建Simulink模型、设计信号源、生成混合信号、添加自适应滤波器模块、提取输出信号、设置仿真参数以及运行仿真并分析结果的详细步骤。最后，总结了通过本指南学习到的内容，包括自适应滤波器的基本原理、模
零基础入门Simulink建模仿真--通信领域的信号处理与滤波技术：基于Simulink的IIR滤波器设计与仿真建模示例
amy_mhd的博客
05-19 39
高效：能够在较少的系数下实现复杂的频率响应。非线性相位：IIR滤波器通常不提供线性相位响应，这可能在某些应用中需要特别注意。潜在的不稳定性：由于反馈的存在，如果不谨慎设计，可能会导致系统不稳定。本示例将展示如何使用MATLAB设计一个二阶（biquad）低通IIR滤波器，并将其集成到Simulink模型中进行仿真。通过本指南，我们介绍了如何基于Simulink搭建一个简单的IIR滤波器模型，并进行了仿真以验证其性能。背景介绍：理解IIR滤波器的基本原理及其特性。所需工具和环境。
均值滤波_均值滤波_中值滤波_
09-29
matlab实现均值滤波，中值滤波，同时操作
DMF 数字匹配滤波器 simulink
09-06
DMF 数字匹配滤波器 simulink
中值滤波器(img)：中值滤波器-matlab开发
05-30
中值滤波器函数
卡尔曼滤波器的simulink仿真
09-10
卡尔曼滤波器的simulink仿真，简介明了，可以直接使用，挺好的学习资料
有源滤波器simulink仿真
07-17
用simulink仿真有源滤波器，可完美运行，可用于参考学习
【MATLAB】利用Simulink自带模块Analog Filter Design逼近设计
斯黄人民的博客
05-13 7928
需要注意的是，"Analog Filter Design"模块只能用于设计模拟滤波器，如果需要设计数字滤波器，需要使用Simulink中的"Digital Filter Designer"模块或者MATLAB中的"Filter Designer"工具。双击打开该模块，在"Design Method"中选择所需的滤波器类型（如Butterworth、Chebyshev、Elliptic、Bessel等），在"Filter Order"中设置滤波器的阶数，以及其他相关参数（如采样率、截止频率等）。
在Simulink中构建一个基于RLS算法的自适应滤波器模型
最新发布
xiaoheshang_123的博客
06-28 627
递归最小二乘（Recursive Least Squares, RLS）算法是一种用于参数估计和系统辨识的自适应滤波技术。与LMS算法相比，RLS通常提供更快的收敛速度和更高的精度，但计算复杂度也更高。在Simulink中实现RLS算法可以用于各种应用，如噪声消除、信道估计等。
实例讲解Simulink模拟信号滤波处理、信号解析及仿真测试验证方法
qq_43011586的博客
09-04 3621
本文通过制动踏板模拟信号滤波处理、制动开度值解析及仿真测试验证介绍了模拟信号滤波处理、信号解析及仿真测试验证的方法，类似的模拟信号，比如油门踏板信号、温度传感器信号、气压传感器信号等的滤波处理、信号解析仿真测试验证可以采用同样的方法进行处理。希望通过本文的介绍，可以给相关技术人员一些参考和帮助。
匹配滤波器的仿真——线性调频信号
weixin_44618906的博客
02-18 4853
1.使用线性调频信号的原因 线性调频信号的特点在于频率会随时间变化，所以作为测试信号可以测试不同频率的状态。 2.从一般信号推导出线性调频信号的时域表达式 推导原则：根据频率随时间变化的特点就可以推导出线性调频信号的时域表达式。 对于一个一般信号，其表达式为 x(t)=Acos⁡(ω0t+ϕ)x(t) = A\cos(\omega_0t+\phi)x(t)=Acos(ω0​t+ϕ)。从这个表达式中得到相位是 θ(t)=ω0t+ϕ\theta(t) = \omega_0t+\phiθ(t)=ω0​
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