自适应kalman滤波

中文版的，特别清晰，十分难得的好书，全面讲述了各种自适应滤波算法

从自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。本文从自适应滤波器研究的

自适应滤波算法的研究 第1章绪论 1.1课题背景 伴随着移动通信事业的飞速发展自适应滤波技术应用的围也日益扩 大早在20世纪40年代就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论根据有 用信号和干扰噪声的统计特性

自适应滤波算法与实现;第一节 什么是数字信号 处理;数字信号处理基础;DSP 的定义;DSP 的定义;信号; 信号的最基本的参数;信号的最基本的参数;信号分类;连续信号和离散信号;模拟信号和数字信号;

包含了lms,rls等多种算法. 例如lms: %LMS4 Problem 1.1.2.1 % % 'ifile.mat' - input file containing: % I - members

专业资料 自适应滤波算法的研究 第 1 章 绪论 1.1 课题背景 伴随着移动通信事业的飞速发展 自适应滤波技术应用的范围也日益扩 大早在 20世纪 40年代 就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论 根据

用matlab编写的自适应维纳滤波器，并且给出了迭代曲线、性能曲面等性能侧视图。

主要讲解自适应数字滤波器的原理,简单应用

自适应滤波器

重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法。针对这3种滤波算法,对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验。结果表明:改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节,PSNR保持在25 dB