众文网1.我毕业论文（大学）是滤波器,我已经做出实物了
标题
背景：你为什么要做这个
概述：简单介绍
滤波器的背景和意义：
应用现状与发展：
实现方法：
小结：
第二章
基本结构
过程：
原理：
性能参数指标：
你的滤波器与其他滤波器的对比
小结
第三章主要写你用到的算法，还有什么巴特，椭圆，雪夫什么的再说说函数，就是弄一些专业知识，你设计的时候用到的算法，还有介绍一下其他的滤波器算法
第四章
总结，心得体会写一下
2.最近写关于粒子滤波方面的论文,想知道他的几种算法与原算法之间进
粒子滤波（PF: Particle Filter）的思想基于蒙特卡洛方法（Monte Carlo methods），它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。
其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法（Sequential Importance Sampling）。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数 进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。
这里的样本即指粒子，当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。 尽管算法中的概率分布只是真实分布的一种近似，但由于非参数化的特点，它摆脱了解决非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约，能表达比高斯模型更广泛的分布，也对变量参数的非线性特性有更强的建模能力。
因此，粒子滤波能够比较精确地表达基于观测量和控制量的后验概率分布，可以用于解决SLAM问题。 粒子滤波的应用 粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。
另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛有原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。
在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。 粒子滤波的缺点 虽然粒子滤波算法可以作为解决SLAM问题的有效手段，但是该算法仍然存在着一些问题。
其中最主要的问题是需要用大量的样本数量才能很好地近似系统的后验概率密度。机器人面临的环境越复杂，描述后验概率分布所需要的样本数量就越多，算法的复杂度就越高。
因此，能够有效地减少样本数量的自适应采样策略是该算法的重点。另外，重采样阶段会造成样本有效性和多样性的损失，导致样本贫化现象。
如何保持粒子的有效性和多样性，克服样本贫化，也是该算法研究重点。 粒子滤波的发展 1.MCMC改进策略 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法通过构造Markov链，产生来自目标分布的样本，并且具有很好的收敛性。
在SIS的每次迭代中，结合MCMC使粒子能够移动到不同地方，从而可以避免退化现象，而且Markov链能将粒子推向更接近状态概率密度函数（probability density function,(PDF)）的地方，使样本分布更合理。基于MCMC改进策略的方法有许多，常用的有Gibbs采样器和MetropolisHasting方法。
2.Unscented粒子滤波器（UPF） Unscented Kalman滤波器（UKF）是Julier等人提出的。EKF(Extended Kalman Filter)使用一阶Taylor展开式逼近非线性项，用高斯分布近似状态分布。
UKF类似于EKF，用高斯分布逼近状态分布，但不需要线性化只使用少数几个称为Sigma点的样本。这些点通过非线性模型后，所得均值和方差能够精确到非线性项Taylor展开式的二阶项，从而对非线性滤波精度更高。
Merwe等人提出使用UKF产生PF的重要性分布，称为Unscented粒子滤波器（UPF），由UKF产生的重要性分布与真实状态PDF的支集重叠部分更大，估计精度更高。 3.Rao-Blackwellised粒子滤波器（RBPF） 在高维状态空间中采样时，PF的效率很低。
对某些状态空间模型，状态向量的一部分在其余部分的条件下的后验分布可以用解析方法求得，例如某些状态是条件线性高斯模型，可用Kalman滤波器得到条件后验分布，对另外部分状态用PF，从而得到一种混合滤波器，降低了PF采样空间的维数，RBPF样本的重要性权的方差远远低于SIR方法的权的方差，为使用粒子滤波器解决 SLAM问题提供了理论基础。而Montemerlo等人在2002年首次将Rao-Blackwellised粒子滤波器应用到机器人SLAM中，并取名为FastSLAM算法。
该算法将SLAM问题分解成机器人定位问题和基于位姿估计的环境特征位置估计问题，用粒子滤波算法做整个路径的位姿估计，用EKF估计环境特征的位置，每一个EKF对应一个环境特征。该方法融合EKF和概率方法的优点，既降低了计算的复杂度，又具有较好的鲁棒性。
最近几年，粒子方法又出现了一些新的发展，一些领域用传统的分析方法解决不了的问题，现在可以借助基于粒子仿真的方法来解决。在动态系统的模型选择、故障检测、诊断方面，出现了基于粒子的假设检验、粒子多模型、粒子似然度比检测等方法。
在参数估计方面，通常把静止的参数作为扩展的状态向量的一部分，但是由于参数是静态的，粒子会很快退化成一个样本，为避免退化，常用的方法有给静态参数人为增加动态噪声以及Kernel平滑方法，而Doucet等提出的点估计方法避免对参数直接采样，在粒子框架下使用最大似然估计（ML）以及期望值最大（EM）算法直接估计未知参数。
3.几种滤波器跟踪性能的比较
摘 要：现阶段，卡尔曼滤波是信息融合领域中广泛使用的融合算法，它在线性高斯模型下能得到最优估计，但在非线性非高斯的模型下不能达到理想的效果。
在这种情况下，非线性目标跟踪已被人们广泛重视。扩展卡尔曼滤波器（EKF）是将卡尔曼滤波器（KF）进行Tay-lor展开，算法简单，计算快捷，适用于非线性程度不强，高斯的环境下。
不敏卡尔曼滤波（UKF）是先对状态向量的后验概率密度函数（PDF）进行近似化然后再在标准卡尔曼滤波框架下进行递推滤波。粒子滤波是一种基于蒙特卡罗模拟和递推贝叶斯估计的滤波方法。
这种滤波的方法和其他滤波的方法一样，都是可以通过系统的模型方程从测量空间一步步递推得到其相应的状态空间。它可以处理模型方程为非线性、噪声分布为非高斯分布的问题，在许多领域得到了成功的应用。
论文中通过仿真试验，进行跟踪性能的比较，结果证明在复杂的非高斯非线性环境中，粒子滤波器的性能要明显优于扩展卡尔曼滤波器。
4.图像处理中的线性滤波算法与非线性滤波算法的区别、高斯噪声与椒盐
线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种算术运算，即用加减乘除等运算实现，如均值滤波器（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波器（高斯加权平均值）等。
由于线性滤波器是算术运算，有固定的模板，因此滤波器的转移函数是可以确定并且是唯一的（转移函数即模板的傅里叶变换）。 非线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种逻辑关系，即用逻辑运算实现，如最大值滤波器、最小值滤波器、中值滤波器等，是通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的，没有固定的模板，因而也就没有特定的转移函数（因为没有模板作傅里叶变换），另外，膨胀和腐蚀也是通过最大值、最小值滤波器实现的。
高斯噪声是指噪声服从高斯分布，即某个强度的噪声点个数最多，离这个强度越远噪声点个数越少，且这个规律服从高斯分布。高斯噪声是一种加性噪声，即噪声直接加到原图像上，因此可以用线性滤波器滤除。
椒盐噪声类似把椒盐撒在图像上，因此得名，是一种在图像上出现很多白点或黑点的噪声，如电视里的雪花噪声等。椒盐噪声可以认为是一种逻辑噪声，用线性滤波器滤除的结果不好，一般采用中值滤波器滤波可以得到较好的结果。
本人非大神，互相学习，希望能帮到你。
5.有源滤波器的设计论文要做的论文,希望高手指点一下,谢谢,本人将
摘 要 交流异步电动机在从变频拖动切换到工频拖动的时候，必须满足两个电源之间保持频率、相位、电压基本一致。
本文讲述了一种实现比较两者频率、相位的实用方法，并探讨如何通过锁相技术使得变频电源能与工频电源保持频率与相位的一致。 变频器的输出电压经分压、隔离、放大、带通滤波后恢复出正弦波信号，再经过过零比较器得到方波信号 ，方波信号 的频率和相位与正弦波保持一致；工频电压通过和上面电路参数完全相同的电路，经分压、隔离放大、滤波、过零比较后得到另外一路方波信号 。
两路方波信号 、通过鉴相-鉴频电路后，经低通滤波器滤波反馈到变频器的模拟量输入端，控制变频器的输出频率和相位，使得它能与工频电源达到同步，能在一定的范围内跟随工频电源的变化而变化，从而为同步切换创造条件。
6.matlab自适应滤波器毕业论文
数字滤波器分为两类IIR和FIR。
FIR和IIR的滤波原理都是进行卷积，说白了就是对数入信号进行某种计算。FIR用处就在于对数字信号进行必要的处理，得到所需的输出信号。
iir滤波器有以下几个特点 1 iir数字滤波器的系统函数可以写成封闭函数的形式。 2 iir数字滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。
iir滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。由于运算中的舍入处理，使误差不断累积，有时会产生微弱的寄生振荡。
3 iir数字滤波器在计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，其设计工作量比较小，对计算工具的要求不高。在设计一个iir数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，然后通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。
4 iir数字滤波器的相位特性不好控制，对相位要求较高时，需加相位校准网络。 在matlab下设计iir滤波器可使用buttterworth函数设计出巴特沃斯滤波器，使用cheby1函数设计出契比雪夫i型滤波器，使用cheby2设计出契比雪夫II型滤波器，使用ellipord函数设计出椭圆滤波器。
下面主要介绍前两个函数的使用。 与fir滤波器的设计不同，iir滤波器设计时的阶数不是由设计者指定，而是根据设计者输入的各个滤波器参数（截止频率、通带滤纹、阻带衰减等），由软件设计出满足这些参数的最低滤波器阶数。
在matlab下设计不同类型iir滤波器均有与之对应的函数用于阶数的选择。 iir单位响应为无限脉冲序列fir单位响应为有限的 iir幅频特性精度很高，不是线性相位的，可以应用于对相位信息不敏感的音频信号上； fir幅频特性精度较之于iir低，但是线性相位，就是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变。
这是很好的性质。 另外有限的单位响应也有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。
7.帮忙找下关于滤波器的论文
摘 要 FIR数字滤波器是数字信号处理的经典方法，其设计方法有多种，用DSP芯片对FIR滤波器进行设计时可以先在MATLAB上对FIR数字滤波器进行仿真，所产生的滤波器系数可以直接倒入到DSP中进行编程，在编程时可以采用DSP独特的循环缓冲算法对FIR数字滤波器进行设计，这样可以大大减少设计的复杂度，使滤波器的设计快捷、简单。
关键词 FIR;DSP；循环缓冲算法1 引言在信号处理中，滤波占有十分重要的地位。数字滤波是数字信号处理的基本方法。
数字滤波与模拟滤波相比有很多优点，它除了可避免模拟滤波器固有的电压漂移、温度漂移和噪声等问题外，还能满足滤波器对幅度和相位的严格要求。低通有限冲激响应滤波器（低通FIR滤波器）有其独特的优点，因为FIR系统只有零点，因此，系统总是稳定的，而且容易实现线性相位和允许实现多通道滤波器。
2 FIR滤波器的基本结构及设计方法2.1 FIR滤波器的基本结构设a i(i=0,1,2，…，N一1)为滤波器的冲激响应，输入信号为 x(n)，则FIR滤波器的输入输出关系为： FIR滤波器的结构如图1所示： 图12.2 FIR滤波器的设计方法 （1） 窗函数设计法 从时域出发，把理想的无限长的hd(n)用一定形状的窗函数截取成有限长的h(n)，以此h(n)来逼近hd(n)，从而使所得到的频率响应H(ejω)与所要求的理想频率响应Hd(ejω) 相接近。优点是简单、实用，缺点是截止频率不易控制。
（2） 频率抽样设计法从频域出发， 把给定的理想频率响应Hd(ejω)以等间隔抽样，所得到的H(k)作逆离散傅氏变换，从而求得h(k)，并用与之相对应的频率响应H(ejω)去逼近理想频率响应Hd(ejω)。优点是直接在频域进行设计，便于优化，缺点是截止频率不能自由取值。
（3） 等波纹逼近计算机辅助设计法前面两种方法虽然在频率取样点上的误差非常小，但在非取样点处的误差沿频率轴不是均匀分布的，而且截止频率的选择还受到了不必要的限制。因此又由切比雪夫理论提出了等波纹逼近计算机辅助设计法。
它不但能准确地指定通带和阻带的边缘，而且还在一定意义上实现对所期望的频率响应实行最佳逼近。3 循环缓冲算法对于N级的FIR滤波器，在数据存储器中开辟一个称之为滑窗的N个单元的缓冲区，滑窗中存放最新的N个输入样本。
每次输入新的样本时，一新样本改写滑窗中的最老的数据，而滑窗中的其他数据不需要移动。利用片内BK（循环缓冲区长度）寄存器对滑窗进行间接寻址，环缓冲区地址首位相邻。
下面，以N=5的FIR滤波器循环缓冲区为例，说明循环缓冲区中数据是如何寻址的。5级循环缓冲区的结构如图所示，顶部为低地址。
……由上可见，虽然循环缓冲区中新老数据不很直接明了，但是利用循环缓冲区实现Z-1的优点还是很明显的：它不需要数据移动，不存在一个极其周期中要求能进行一次读和一次写的数据存储器，因而可以将循环缓冲区定位在数据存储器的任何位置（线性缓冲区要求定位在DARAM中）。实现循环缓冲区间接寻址的关键问题是：如何使N个循环缓冲区单元首位相邻？要做到这一点，必须利用BK（循环缓冲器长度）器存器实现按模间接寻址。
可用的指令有：… *ARx+% ；增量、按模修正ARx:addr=ARx,ARx=circ(ARx+1)… *ARx-% ；减量、按模修正ARx:addr=ARx,ARx=circ(ARx-1)… *ARx+0% ；增AR0、按模修正ARx:addr=ARx,ARx=circ(ARx+AR0)… *ARx-0% ；减AR0、按模修正ARx:addr=ARx,ARx=circ(ARx-AR0)… *+ARx(lk)% ；加（lk）、按模修正ARx:addr=circ(ARx+lk),ARx=circ(ARx+AR0)其中符号“circ”就是按照BK（循环缓冲器长度）器存器中的值（如FIR滤波其中的N值），对（ARx+1）、（ARx-1）、（ARx+AR0）、（ARx-AR0）或（ARx+lk）值取模。这样就能保证循环缓冲区的指针ARx始终指向循环缓冲区，实现循环缓冲区顶部和底部单元相邻。
循环寻址的算法可归纳为：if 0 index + step < BK: index = index + stepelse if index + step BK: index = index + step – BKelse if index + step < BK: index = index + step + BK上述算法中，index是存放在辅助寄存器中的地址指针，step为步长（亦即变址值。步长可正可负，其绝对值晓予或等于循环缓冲区长度BK）。
依据以上循环寻址算法，就可以实现循环缓冲区首位单元相邻了。 为了使循环缓冲区正常进行，除了用循环缓冲区长度寄存器（BK）来规定循环缓冲区的大小外，循环缓冲区的起始地址的k个最低有效位必须为0。
K值满足2k>N,N微循环缓冲区的长度。4 FIR滤波器在DSP上的实现对于系数对称的FIR滤波器，由于其具有线性相位特征，因此应用很广，特别实在对相位失真要求很高的场合，如调制解调器（MODEM）。
例如：一个N=8的FIR滤波器，若a(n)=a(N-1-n)，就是对称FIR滤波器，其输出方程为：y(n)= a0x(n)+ a1x(n-1)+ a 2x(n-2)+ a 3x(n-3)+ a 3x(n-4)+ a 2x(n-5)+ a1x(n-6)+ a0x(n-7)总共有8次乘法和7次加法，如果改写成： y(n)= a0 [x(n)+ x(n-7)]+ a1 [ x(n-1)+ x(n-6)]+ a 2 [ x(n-2)+ x(n-5)]+ a 3 [ x(n-3)+ x(n-4)]则变成4次乘法和7次加法。可见，乘法运算的次数减少了一半。
这是对称FIR的又一个优点。对称FIR滤波器C54X实现的要点如下：（1）数据存储器中开辟两个循环缓冲。
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