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MATLAB滤波器工具
MATLAB滤波器工具
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MATLAB
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MATLAB滤波器工具,相关设计的一些资料,方便学习下
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用Matlab的FDAtool生成IIR滤波器参数以及参数生成C 语言文件.pdf
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MATLAB滤波器设计与分析工具(FDATool)
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基本学习使用MATLAB软件中FDAtool工具箱对滤波器的设计与分析
MATLAB滤波程序
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对一段信号的滤波程序,MATLAB实现的,不仅仅一种滤波啊
基于MATLAB的滤波器设计
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要求录制一段自己的语音信号后,对所采集的语音信号加入干扰噪声,设计相应的数字滤波器滤除噪声并进行验证,最后设计GUI界面。
各种滤波器程序 matlab
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各种实用的滤波器程序,很有用的,做数字信号处理必备,希望对你有用,绝对值得一下
MATLAB各种滤波程序
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线性平滑滤波器 中值滤波器 .状态统计滤波器 二维自适应除噪滤波器 特定区域滤波
MATLAB带通滤波器程序
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应用切比雪夫滤波器,设计了带通滤波器 function y=bandp(x,f1,f3,fsl,fsh,rp,rs,Fs) %带通滤波 %使用注意事项:通带或阻带的截止频率与采样率的选取范围是不能超过采样率的一半 %即,f1,f3,fs1,fsh,的值小于 Fs/2 %x:需要带通滤波的序列 % f 1:通带左边界 % f 3:通带右边界 % fs1:衰减截止左边界 % fsh:衰变截止右边界 %
基于MATLAB的数字滤波器设计
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基于MATLAB的数字滤波器设计,基于MATLAB的数字滤波器设计
带通滤波器matlab程序
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自己编写的小程序,matlab程序,带通滤波器,可设置最小截止频率和最大截止频率。 ps。不附带信号文件,很简单的原理,旨在指导带通滤波器的编程思路与原理
matlab模板实现对图像的平均滤波处理
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均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
滤波软件工具
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可以利用该软件根据参数设置自动生成滤波电路
粒子滤波matlab工具箱
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粒子滤波的matlab工具箱,用来学习粒子滤波的
一个带通滤波的matlab小程序
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一个混合正弦信号包含5Hz,15Hz、30Hz的3种频率信号,现要求设计适当的滤波器,保留15Hz频率分量信号,给定采样频率100Hz。
MATLAB滤波器设计工具箱函数.doc
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MATLAB滤波器设计工具箱函数
MATLAB高通滤波器程序
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本程序是基于MATLAB软件数字高通滤波器
常用滤波器 MATLAB代码
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MATLAB编写的常用滤波器算法,实现图像平滑
Filter 滤波器
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besself 贝塞尔模拟滤波器设计 %butter 比特沃思模拟和数字滤波器设计 % yulewalk 递归数字滤波器设计% FIR滤波器设计
低通滤波器 matlab 实现
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采用自带的buttord 和butter函数实现对信号的低通滤波
matlab Fdatool
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设计滤波器
滤波器设计实例及Matlab代码
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数字滤波器设计原理公式及其实例,包括各种窗函数、带通滤波、高通、低通滤波;有限脉冲(FIR)滤波器
matlab低通滤波源程序
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matlab低通滤波器源代码 可以直接运行 注解详细 中文 一看就会 程序部分: %实现了对频率为20和200Hz单频叠加cos信号的低通滤波,使输出仅含有20Hz分量 clear; fs=1200; %采样频率 N=1200; % N/fs 秒数据 n=0:N-1; t=n/fs; %时间 fL=20; fH=200; sL=cos(2*pi*fL*
基于MATLAB的IIR滤波器的设计与仿真
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1. 学习双线性变换法及脉冲响应不变法设计IIR数字滤波器的具体设计方法及其原理,利用双线性变换法或脉冲响应不变法设计低通、高通和带通其中一种IIR数字滤波器。 2. 观察双线性变换或脉冲响应不变法设计的滤波器的频域特性,了解双线性变换法或脉冲响应不变法的特点。 3. 了解Butterworth滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器的频率特性。 要求:设计巴特沃斯数字低通滤波器,要求通带边界频f
matlab自相关除噪
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利用matlab进行自相关除噪的经典方法。代码用来说明相关的基本问题
低通滤波器 MATLAB程序
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Kalman滤波与H-infinity滤波的对比
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一篇关于滤波不错的文章,着重介绍了Kalman与H无穷滤波的异同
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Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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