滤波技术

粒子滤波技术概述

粒子滤波是一种广泛应用于机器人、计算机视觉及信号处理等领域的状态估计算法。它利用随机样本（粒子）来近似表示状态变量的概率分布，适用于处理复杂的非线性问题。粒子滤波的计算复杂度较高，但能够有效地处理实时数据流。介绍了粒子滤波的基本原理及其在不同领域的应用，同时讨论了其相关的计算方法和工具。

算法与数据结构 8 2024-10-10

自适应滤波技术应用

这篇资源提供了MATLAB代码，适用于处理非平稳信号的自适应滤波技术。

Matlab 11 2024-07-18

Matlab中的粒子滤波技术

Matlab中的粒子滤波技术是一种用于非线性和非高斯系统状态估计的强大工具。它通过使用一组随机粒子来逼近系统的状态分布，从而有效地解决了传统方法难以处理的复杂问题。粒子滤波在信号处理和机器人技术等领域广泛应用，展示出了其在实时应用中的高效性和准确性。

Matlab 14 2024-07-21

方差分析和滤波技术

本章包含方差分析、回归分析、卡尔曼滤波、h∞滤波和非线性滤波等主题。

算法与数据结构 11 2024-05-15

bilateral双边滤波技术应用详解

验证通过。将灰度图像输入，按照matlab语言直接操作，非常适合新手使用。

Matlab 12 2024-09-29

IMM-KAlman滤波技术应用探索

IMM-KAlman滤波技术是一种先进的状态估计方法，结合了交互式多模型（IMM）和卡尔曼滤波技术。它在实时系统中的应用已经展示出显著的优势，特别是在需要处理多模型和不确定性的环境中。IMM-KAlman滤波技术不仅提高了系统的状态估计精度，还有效地降低了误差累积的风险，适用于需要动态调整模型以适应变化条件的场景。

Matlab 12 2024-07-28

MATLAB心电信号滤波技术

MATLAB心电信号滤波技术 此示例展示了多种用于心电信号滤波的技术，包括： Hanning窗滤波： 一种常用的低通滤波方法，可用于平滑信号并减少高频噪声。 5点多项式拟合： 通过拟合多项式曲线来平滑数据，有效去除噪声。 陷波滤波： 用于去除特定频率的噪声，例如工频干扰（50Hz）或采样频率的倍数（1/3 fs）。 中值滤波： 一种非线性滤波方法，有效去除尖峰噪声。 求导算法： 用于计算心电信号的导数，提取重要的特征信息，如QRS波群。 通过结合这些技术，可以有效地滤除心电信号中的各种噪声和干扰，提高信号质量，方便后续分析和诊断。

Matlab 16 2024-04-30

卡尔曼滤波技术的应用

滤波技术中的卡尔曼滤波，广泛应用于多个领域，包括工程和科学研究。卡尔曼滤波通过数学模型，有效处理传感器数据，提高信息处理精度和效率。

算法与数据结构 14 2024-08-02

Matlab imfilter函数及滤波技术解析

详细讲解了Matlab imfilter函数的使用方法以及常见的滤波技术。通过对imfilter函数的深入分析，展示了如何在图像处理中使用该函数进行图像滤波操作，包括常见的滤波类型如均值滤波、高斯滤波等。文章还着重介绍了滤波操作中涉及的核心参数设置，并通过具体示例阐述如何利用这些参数获得最佳效果。

Matlab 7 2024-11-05

Matlab中的邻域均值滤波技术

Matlab中的邻域均值滤波技术涵盖了两种处理边界情况的方法：边界处理时限制在图像内部和超出边界时用0填充处理。

Matlab 14 2024-07-16