Snipermeng的博客

卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器简介MATLAB程序运行结果卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法，由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。卡尔曼滤波器的解是递归计算的，可以不加修饰地应用于平稳和非平稳环境，状态的每一次更新估计都是由前一次估计和新的输入数据计算获得，因此只需存储前一次估值，所以在计算上更加方便有效。卡尔曼滤波器假设一个系统的输出是经过线性过程得到的，这个过程可以用两个方程表示，即过程方

自适应滤波器自适应滤波器简介LMSNLMSRLSMATLAB程序运行结果自适应滤波器简介工程应用中为了保证绝对的稳定性，一般使用FIR滤波器来设计自适应滤波器。自适应滤波器的原理框图如下图所示，其中x(n)为输入信号，wn为FIR滤波器的系数，d(n)为期望信号，e(n)为误差信号。自适应滤波器的运行涉及两个基本过程：滤波过程和自适应过程。滤波过程即输入信号与滤波器系数的卷积过程，用来对一系列输入数据产生输出响应；自适应过程是通过特定的算法以不断缩小响应信号与期望信号的均方误差为目的，来实现对滤波器

短时频域分析短时傅里叶变换MATLAB程序运行结果短时傅里叶变换设时域信号为x(l)，分帧加窗处理后得到的第n帧信号为xn(m)，则xn(m)满足下式：其中N是每一帧信号的长度，n是帧序号，m是一帧中数据的序号。时域信号x(l)的离散短时傅里叶变换为：其中k是谱线号。当N是2的整数倍时，这个离散短时傅里叶变换可以使用FFT来计算。MATLAB程序MATLAB程序演示信号分帧、加窗、求离散短时傅里叶变换，并最终使用三维图展示结果。其中打开的test.wav文件是一个8kHz采样率的音频文

数字滤波器简介MATLAB程序运行结果简介数字滤波器是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种算法或装置。数字滤波器的功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理，以达到改变信号频谱的目的。数字滤波器的系统函数为：其对应的差分方程为：（其中x(n)为系统输入，y(n)为系统的输出）将H(z)公式中的z换为ejw，可以求得w在(0~π)区间的频域响应。使用MATLAB中的freqz函数可以直接绘制出数字滤波器的频域响应曲线。数字滤波器包括有限长冲激响应（FIR）滤波器、无限长冲激响应（II

频谱分析离散傅里叶变换MATLAB程序运行结果频谱分析离散傅里叶变换离散傅里叶变换（DFT）是傅里叶变换在时域和频域上都呈现离散的形式，将时域信号的采样变换为在频域的采样。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换（FFT）以高效计算DFT。DFT的定义为：其中N为DFT的点数，点数越大频率分辨率越高，k=0,1,2,…,N-1。离散傅里叶变换可以看做是离散时域信号与不同频率的离散正弦信号进行相关运算得到相应的频率对应的幅值（复数）。MATLAB程序clcclearclose all