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高通滤波

高通滤波(high-passfilter)是一种过滤方式,规则为高频信号能正常通过,而低于设定临界值的低频信号则被阻隔、减弱。但是阻隔、减弱的幅度则会依据不同的频率以及不同的滤波程序(目的)而改变。它有的时候也被叫做低频去除过滤(low-cutfilter)。高通滤波是低通滤波的对立。
  • 低通滤波源码

    低通滤波源码,C与汇编嵌套,效率奇高。 为1K,FFT.基于54系列

    标签: 低通滤波 源码

    上传时间: 2014-01-08

    上传用户:lijianyu172

  • 使用DSP和MATLAB设计的一个低通FIR滤波器

    使用DSP和MATLAB设计的一个低通FIR滤波器,基本上实现了滤波的效果

    标签: MATLAB DSP FIR 低通

    上传时间: 2015-09-10

    上传用户:1966640071

  • 高斯白噪声瑞利信道的分析

    高斯白噪声瑞利信道的分析,通过眼图来分析信道的衰落

    标签: 高斯白噪声 信道

    上传时间: 2015-10-13

    上传用户:as275944189

  • 实现EKF滤波在导航重点的应用

    实现EKF滤波在导航重点的应用,精度相对较高,

    标签: EKF 滤波 导航

    上传时间: 2013-11-29

    上传用户:维子哥哥

  • :介绍了扩展卡尔曼滤波算法和无迹变换(unscented transformation

    :介绍了扩展卡尔曼滤波算法和无迹变换(unscented transformation,UT)算法,并对扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无 迹卡尔曼滤波算法(UKF)进行比较,阐明了UKF优于EKF。在此基础上,提出了一种基于Unscented变换(uT)的高斯和滤 波算法,该算法首先通过合并准则得到适当个数的混合高斯模型,逼近系统中非高斯噪声的概率密度

    标签: transformation unscented 扩展 卡尔曼滤波

    上传时间: 2015-11-25

    上传用户:bruce

  • /// ////HVDA高差压差动输入

    /// ////HVDA高差压差动输入,定时启动,由T2定时//////////////// /////////选择4,5通道为ADC0差动转化通道////////////// /////////仪表为某速度仪,输出Vout:0-10V,且带有参考电压输出Vref:5V//// /////////仪表特性:Vout-Vref与速度成线性关系,量程为-1m/s至1m/s/////// /////////对于电压超过3.6V的AD转化,只能采用HVDA通道//////////////// /////////仪表输出端与HVAIN+相连,仪表参考电平输出与HVAIN-相连//// /////////HVREF端与1V相连(可由DAC输出产生)////////////////////////// ///////////HVCAP连接30pf,滤波转折频率在1KHZ左右////////////////// /////////程序中对速度积分求取位移////////////////////////////////////// //////HVDA.c

    标签: HVDA 差压 输入

    上传时间: 2014-01-25

    上传用户:zwei41

  • 有关多相滤波的matlab的程序实现

    有关多相滤波的matlab的程序实现,是一个很高的学习例程,有助于对matlab和多相滤波的学习

    标签: matlab 多相滤波 程序

    上传时间: 2016-01-25

    上传用户:xiaodu1124

  • 由高斯正态分布序列产生

    由高斯正态分布序列产生 ,经(7,4)汉明编码,得到水印信号。能抵抗压缩 滤波等攻击

    标签: 高斯 分布 序列

    上传时间: 2016-02-02

    上传用户:秦莞尔w

  • 滤波的dap程序

    滤波的dap程序,已经调通的,很好用的,大家试试。

    标签: dap 滤波 程序

    上传时间: 2016-02-09

    上传用户:hn891122

  • 本文的题目是改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究。文档可用caj打开。 本课题首先研究了GPS/DR车载定位系统的组合模型

    本文的题目是改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究。文档可用caj打开。 本课题首先研究了GPS/DR车载定位系统的组合模型,然后在分析了非线性滤波的基础上,引入了粒子滤波。粒子滤波是一种基于递推计算的序列蒙特卡罗算法,它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来逼近后验概率密度,从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子滤波存在诸多优点,然而它仍然存在诸如粒子数匿乏、滤波性能不高、实时性差等问题。

    标签: caj GPS DR 粒子滤波

    上传时间: 2013-12-19

    上传用户:zhangliming420