现有一个信号：x(n)=1+cos(π*n/4)+ cos(2*π*n/3)设计及各种数字滤波器以达下列目的： 低通滤波器，滤除cos(2*π*n/3) 的成分，即想保留的成分为1+cos(π*n/4) 高通滤波器，滤除1+cos(π*n/4) 的成分，即想保留的成分为cos(2*π*n/3) 带通滤波器，滤除1+cos(2*π*n/3) 的成分，即想保留的成分为cos(π*n/4) 带阻滤波器，滤除cos(π*n/4) 的成分，即想保留的成分为1+cos(2*π*n/3) 1. 用MATLAB命令butterord求除滤波器的阶数,用命令butter设计各滤波器；画出滤波器幅度和相频相应 取各滤波器的系统函数H(z)。
上传时间： 2013-12-28
上传用户：daoxiang126
这是本人用Matlab实现音频噪声滤除的试验，要求分析并选用适当滤波器
上传时间： 2013-12-03
上传用户：wangzhen1990
初学习滤波器的有关知识，给出一个简单的卡尔曼滤波的matlab程序。vb语言实现的卡尔曼滤波源程序 （没有测试，输出部分要配合相应的过程）
标签： 滤波器
上传时间： 2014-01-24
上传用户：onewq
两个滤波器的代码，以及一个应用带通滤波器降噪的主程序，使用matlab制作了滤波器，滤波效果一般
上传时间： 2013-12-18
上传用户：evil
FIR Filter Design（有限冲击响应滤波器设计），包括ideal bandpass filter impulse response、Modified Bessel function、Kaiser window parameters for spectral analysis等12种FIR设计matlab源代码
上传时间： 2015-05-20
上传用户：Miyuki
基于小波变换模极大的多尺度图像边缘检测matlab源代码，该算法采用的是样条小波，为了更好的检测边缘，用多孔算法代替了mallat算法。该算法和mallat快速算法主要区别： 1 多孔算法不需要抽取偶数样本，所以奇异检测定位更准确，相应的重构是不需要插零。2 多孔算法需要对滤波器进行伸缩。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：561596
1.利用Matlab进行产生频率为1000Hz和6000Hz的正弦信号，利用FDATOOL设计FIR滤波器(fs=16000Hz)，以滤波6000Hz分量，并利用SPTOOL工具对信号滤波进行仿真与验证。 2.从MIC端口(J5)输入频率为1000Hz和6000Hz正弦信号的叠加信号，编写实时FIR滤波程序，选择合适的滤波器参数，滤除6000Hz的频率分量，利用示波器在SPEAKER端口(J6)观察输出波形。分析信号的频谱结构，设计满足要求的数字滤波器,
上传时间： 2014-11-29
上传用户：李彦东
在matlab中，采用RLS算法的自适用滤波器对信号进行均衡处理的源码。
标签： matlab
上传时间： 2015-06-03
上传用户：songyue1991
<小波分析理论与MATLAB 7实现>是“MATLAB应用技术”系列丛书之一，以最新推出的MATLAB中的小波分析工具箱Wavelet Toolbox 3.0版本为基础。全书共分为三部分，第1部分着重介绍了小波理论基础，包括小波基础知识、连续小波变换、离散小波变换、多分辨率分析与正交小波变换、小波变换和多采样滤波器组、二维小波变换与图像处理及小波包的基本原理等；第2部分重点说明了小波分析工具箱的详细使用方法，包括图形用户接口、小波通用函数、一维小波变换的MATLAB实现、二维小波变换的MATLAB实现、小波包变换的MATLAB实现、信号和图像的降噪和压缩，以及最新的信号和图像的提升小波变换等内容；第3部分主要介绍了小波工具箱的应用基础，以及小波变换在语音和生物医学信号处理中、故障诊断中、数字水印中的应用方法。 本书可作为理工科各专业的高年级本科生、研究生学习小波分析的辅助教材，也可作为研究和应用这一领域的科技工作者的参考书。
上传时间： 2015-06-04
上传用户：refent
<小波分析理论与MATLAB 7实现>是“MATLAB应用技术”系列丛书之一，以最新推出的MATLAB中的小波分析工具箱Wavelet Toolbox 3.0版本为基础。全书共分为三部分，第1部分着重介绍了小波理论基础，包括小波基础知识、连续小波变换、离散小波变换、多分辨率分析与正交小波变换、小波变换和多采样滤波器组、二维小波变换与图像处理及小波包的基本原理等；第2部分重点说明了小波分析工具箱的详细使用方法，包括图形用户接口、小波通用函数、一维小波变换的MATLAB实现、二维小波变换的MATLAB实现、小波包变换的MATLAB实现、信号和图像的降噪和压缩，以及最新的信号和图像的提升小波变换等内容；第3部分主要介绍了小波工具箱的应用基础，以及小波变换在语音和生物医学信号处理中、故障诊断中、数字水印中的应用方法。 本书可作为理工科各专业的高年级本科生、研究生学习小波分析的辅助教材，也可作为研究和应用这一领域的科技工作者的参考书。
上传时间： 2013-12-27
上传用户：lanhuaying
