内容包含状态观测器设计分类及其特点 状态观测器设计与状态反馈之间的关系问题 带补偿器动态输出反馈与带状态观测器的状态反馈等价原理 由于第二部分频域部分较为简单,因此仅整理时间域部分

内容包含线性系统的运动求解,系统矩阵特征值和特征向量对运动的影响,脉冲响应矩阵与传递函数之间的关系

  -------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.两种滤波器都是数字滤波器.根据冲激响应的不同,将数字滤波器分为有限冲激响应(FIR)滤波器和无限冲激响应(IIR)滤波器.对于FIR滤波器,冲激响应在有限时间内衰减为零,其输出仅取决于当前和过去的输入信号值.对于IIR滤波器,冲激响应理论上应会无限持续,其输出不仅取决于当前和过去的输入信号值,

原文链接:Thresholded Smoothed l0 Norm for Accelerated Sparse Recovery http://ieeexplore.ieee.org/document/7069222/ 带阈值的平滑l0范数加速稀疏恢复 Han Wang, Qing Guo, Member, IEEE, Gengxin Zhang, Guangxia Li, and Wei Xiang, Senior Member, IEEE 译者:柳如风   摘要:平滑l0范数(Smooth

在工程实际中遇到的信号经常伴有噪声,为了消除或减弱噪声,提取有用信号,必须进行滤波,能实现滤波功能的系统称为滤波器.严格地讲,滤波器可以定义为对已知的激励提供规定响应的系统,响应的要求可以在时域或频域内给定.滤波器的功能主要由其系统函数决定.滤波技术在通信测量.数据采集.控制系统及电力系统等领域得到了广泛的应用.滤波器的设计在这些领域中必不可少, 甚至是至关重要的环节, 其优劣将直接影响整个系统的性能.滤波器设计的关键是找到一个稳定可实现的逼近函数, 其频率特性满足所需滤波器的所有要求.虽然目前

要用到FIR滤波器和抽样器下面研究这两个的Matlab实现: Fir滤波器: matlab上fir滤波器的关键字是fir1 在command窗口输入help fir1出现帮助文档: >> help fir1 fir1 FIR filter design using the window method.                                              fir滤波器使用窗函数法设计 B = fir1(N,Wn) designs an N'th order

pulseIn函数用于读取引脚脉冲的时间长度,脉冲可以是HIGH或LOW.如果是HIGH,函数将先等引脚变为高电平,然后开始计时,一直到变为低电平为止.返回脉冲持续的时间长短, 单位为ms.如果超时还没有读到的话, 将返回0. pulseIn函数返回值类型为无符号长整型(unsigned long),3个参数分别表示脉冲输入的引脚.脉冲响应的状态(高脉冲或低脉冲)和超时时间.函数原型在wiring_pulse.c中,如下:unsigned long pulseIn(uint8_t pin, ui

滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程.滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算.只有完成了滤波器的设计和实现,才能最终完成数据的滤波. 滤波器设计的目标是实现数据序列的频率成分变更.严格的设计规格需要指定通带波纹数.阻带衰减.过渡带宽度等.更准确的指定可能需要实现最小阶数的滤波器.需要实现任意形状的滤波器形状或者需要用fir滤波器实现.指定的要求不同,滤波器的设计也不同. Matlab的信号处理工具箱软件提供了两种方式设计滤波器:面向对象的和非面向对象的.面向对象的方

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

1. 直接量化的过采样AD转换 此类系统的模型可以用下图表示. 图中xa(t)是输入信号,e(t)是量化引入的噪声,xd[n]是最终得到的数字信号,包含分量xda和xde. 对于M倍过采样,信号与量化噪声的功率谱如下图. 从上图可以看出,M越大,信号与噪声之间的重叠部分就越少. 现在将上面的信号通过一个截止频率为PI/M的理想数字滤波器,信号功率不受影响,而PI/M之外的量化噪声将被滤除.再经过M倍降采样后,信号与量化噪声的功率谱就变成下面的样子(量化噪声只有滤波降采样前的1/M): 计算表明(

"利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值“ 教学效果: 策略: 1. 拉普拉斯,突出小细节: . 梯度,突出边缘: . 平滑过的梯度图像用于掩蔽: . 灰度变换,增加灰度动态范围. 扩展阅读: 使用模糊技术进行 灰度变换 和 空间滤波 . 线性空间滤波 Some neighborhood operations (邻域算子): (a) original image; (b) blurred; (c) sharpened; (d) smoothed with edge-preservin

Libfilth使用说明 winshton 2009年2月 (*本文大部分翻译自libfilth,还有一部分是个人使用实践 *时间水平均有限,翻译的不完整,尤其第二章可以忽略) 版本历史修改记录 版本 作者 日期 备注 V1.0 winshton 2009-2-1 创建               目 录 版本历史修改记录    1 1. 概述    5 2. 库文件分析    5 2.1. filth.h/filth.c    6 2.1.1. quantize()    6 2.1.2. f

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

时间序列(time series)是一系列有序的数据.通常是等时间间隔的采样数据.如果不是等间隔,则一般会标注每个数据点的时间刻度. time series data mining 主要包括decompose(分析数据的各个成分,例如趋势,周期性),prediction(预测未来的值),classification(对有序数据序列的feature提取与分类),clustering(相似数列聚类)等. 这篇文章主要讨论prediction(forecast,预测)问题. 即已知历史的数据,如何准确

首先,因为FIR的脉冲响应是有限长,所以总是可以非递归实现的: 其次,也可以用递归系统来实现它. 以滑动平均做例子,最直观的想法就是,每次来一个新的值,丢掉最老的,加上最新的: y[n]=y[n-1] - x[n-N]/N + x[n]/N

[笔记一:单载波传输与多载波传输] MIMO-OFDM技术是3G-LTE,WiMAX通信系 统,以及WLan比如IEEE802.11a,IEEE802.11n等标准的关键技术,作为一枚通信狗,这些应该是必须掌握的知识.然而表示本科的通信 课程又枯燥无聊又脱离实际系统,上课的时候,老师总是罗列一大堆专业术语,什么都讲,但前后联系以及细节处理是很难讲清楚的,再加上本身我自己作为大学渣 经常翘课,所以通信基础显然是不怎么牢靠的,整好最近boss在给本科生上一门相关的课程,让我帮忙写一些上课演示的小程序

http://blog.163.com/xiaheng0804@126/blog/static/1205282120132129471816/ 创建两个混合信号,便于更好测试滤波器效果.同时用七中滤波方法测试.混合信号Mix_Signal_1 = 信号Signal_Original_1+白噪声. 混合信号Mix_Signal_2 = 信号Signal_Original_2+白噪声. 1.巴特沃斯低通滤波器去噪巴特沃斯滤波器适合用于信号和噪声没有重叠的情况下.下图是巴特沃斯对两个信号的滤波效果.

本文的目的是用C实现生成Gabor模版,并对图像卷积.并简单提一下,Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用. 一.什么是Gabor函数(以下内容含部分翻译自维基百科) 在图像处理中,Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器.Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似.研究发现,Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离.在空间域中,一个二维Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的高斯核函数. 还有,生物学实验发现,Gabor滤波器可以很好地近似单细胞的感受野函数(光强刺激下的传递函数),

======= Wikipedia的解释 ======= 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器.作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数. 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理.在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应. 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的