滤波算法是一种数据处理技术,用于从包含噪声或其他干扰因素的数据中提取有用信息。它广泛应用于信号处理、图像处理、通信等领域。通过特定的算法,滤波算法可以平滑数据,消除噪声,提高数据质量。 ,理想股票技术论坛
1、限幅消抖滤波法(又称程序判断滤波法) 2、中位值滤波法 3、算术平均滤波法 4.一阶滞后滤波法 5.加权递推平均滤波法 6.消抖滤波法 7、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法) 8、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法) 9、限幅平均滤波法 在嵌入式开发中经常会用到一些滤波算法,我整理了一些资料把...
平均值滤波算法是比较常用,也比较简单的滤波算法。在滤波时,将N个周期的采样值计算平均值,算法非常简单。当N取值较大时,滤波后的信号比较平滑,但是灵敏度差;相反N取值较小时,滤波平滑效果差,但灵敏度好。 优点:算法简单,对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高,适用于高频振动的系统。 缺点:对异常信号的抑制作用...
集合卡尔曼滤波算法是一种集合数据同化算法，被广泛运用于气象预报、大气污染预报等领域。该方法是传统卡尔曼滤波方法的延申，克服了卡尔曼滤波仅限于处理线性问题的弱点，不再需要线性模型和伴随模式，而且解决了卡尔曼滤波方法对于预报误差协方差矩阵的估计问题。集合数据同化不仅可以给出最优估计的分析结果，还可以给出...
①卡尔曼滤波是一个算法，它适用于线性、离散和有限维系统。每一个有外部变量的自回归移动平均系统(ARMAX)或可用有理传递函数表示的系统都可以转换成用状态空间表示的系统，从而能用卡尔曼滤波进行计算。②任何一组观测数据都无助于消除x(t)的确定性。增益K(t)也同样地与观测数据无关。③当观测数据和状态联合...
《Unscented卡尔曼滤波算法及其在通信中的应用》是依托华南理工大学，由冯久超担任项目负责人的面上项目。项目摘要 Unscented（无先导）卡尔曼滤波（UKF）算法是一种新的状态跟踪和估计算法，是经典的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的一种理想取代者，它能克服EKF 算法的固有缺陷，具有较高的估计精度，已在状态估计和滤波等...
《组合导航滤波算法》是2017年电子工业出版社出版的图书，作者是高怡。内容简介 组合导航已成为一个必然趋势，而滤波算法是实现组合导航的关键技术，高精度的滤波解算方法能提高组合导航系统的解算精度。本书介绍了组合导航滤波理论的新思想，分析和阐述了各种滤波器的特点，针对目前滤波器存在的问题和理论局限性，提出了...
简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。尽管算法中的概率分布只是真实分布的一种近似，但由于非参数化的特点，它摆脱了解决非线性滤波...
《一种改进的均值滤波算法》是朱士虎、游春霞撰写的一篇论文。论文摘要 针对均值滤波在抑制噪声的过程中会损失图像的边缘等细节信息从而导致整幅图像模糊的问题,提出一种均值滤波改进算法。算法中局部窗口内中心像素灰度均值的计算既考虑了窗口内各像素与中心像素间的灰度值差异,又顾及了窗口内各像素与中心像素间的距离...