说明：自适应滤波器的研究是现今自适应信号处理中较为活跃的课题之一。自适应滤波器与传统滤波器的最大区别是自适应滤波器能够自动地迭代调节自身的滤波器参数，以满足某种准则的要求，从而实现最优滤波。被广泛应用于航天航空、遥感、医疗等各科各领域，几乎涉及信号传输和接收过程的学科，都要应用到自适应滤波器。自适应滤波器...
说明：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307...
说明：机动目标跟踪源代码，粒子滤波 主要是关于基于粒子滤波器的目标跟踪算法及实现。粒子滤波是以贝叶斯推理和重要性采样为基本框架。贝叶斯推理就是类似于卡尔曼滤波的过程。而卡尔曼滤波是线性高斯模型，对于非线性非高斯模型，就采用蒙特卡洛方法（Monte Carlo method,即以某时间出现的频率来指代...
说明：与EKF（扩展卡尔曼滤波）不同,UKF是通过无损变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准Kalman滤波体系,而不是像EKF那样,通过线性化非线性函数实现递推滤波。目标跟踪有两个理论基础,即数据关联和卡尔曼滤波技术 . 由于在实际的目标跟踪中,跟踪系统的状态模型和量测模型多是非线性的,因此采用非线...
说明：卡尔曼滤波matlab程序。 卡尔曼滤波是解决以均方误差最小为准则的最佳线性滤波问题，它根据前一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值。它是用状态方程和递推方法进行估计的，而它的解是以估计值（常常是状态变量的估计值）的形式给出其信号模型是从状态方程和量测方程得到的。
说明：数字信号处理 传统的宽带信号中抑制正弦干扰的方法是采用陷波器(notch filter),为此我们需要精确知道干扰正弦的频率.然而当干扰正弦频率是缓慢变化时,且选频率特性要求十分尖锐时,则最好采用自适应噪声抵消的方法.下图是用一个二阶FIR的LMS自适应滤波器消除正弦干扰的一个方案。
说明：leeinsar干涉图滤波算法,利用16个窗口选取最佳滤波方向，并利用MMSE估计实现最小均方误差。该滤波器应用广泛，去噪效果好，为进一步的相位解缠提供高质量的干涉图。是目前应用较为广泛的干涉图滤波方法之一。
说明：用于滤波反投影重建，式(2·27)又称“滤波反投影方程”，它集中体现了滤波(卷积)反投影算法的 各个步骤。把它分解出来得到图2．14所示的框图。具体说来有下述三大步【11J： 1．把在固定视角鹏下测得的投影p@，识)经过滤波，得到滤波后投影 g“，呜)； 2．对每一个舜，把g瓴，瞻)反投射于...
说明：无迹卡尔曼滤波UKF摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法，采用卡尔曼线性滤波框架，对于一步预测方程，使用无迹变换UT来处理均值和协方差的非线性传递问题。UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似，用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，而不是对非线性函数进行近似，不需要对Jacobian矩阵...