几种滤波器跟踪性能的比较

滤波器主要参数

滤波器的主要参数（Definitions）： 中心频率（CenterFrequency）： 滤波器通带的频率f0，一般取f0=（f1+f2）/2，f 1、f2为带通或带阻滤波器左、右相对下降1dB或3dB边频点。窄带滤波器常以插损最小点为中心频率计算通带带宽。 截止频率（Cutoff Frequency）： 指低通滤波器的通带右边频点及高通滤波器的通带左边频点。 通常以1dB或3dB相对损耗点来标准定义。相对损耗的参考基准为： 低通以DC处插损为基准，高通则以未出现寄生阻带的足够高通带频率处插损为基准。 通带带宽（BWxdB）： 指需要通过的频谱宽度，BWxdB=（f2-f1）。f 1、f2为以中心频率f0处插入损耗为基准，下降X（dB）处对应的左、右边频点。通常用X= 3、1、 0.5即BW3d B、BW1d B、BW 0.5dB表征滤波器通带带宽参数。分数带宽（fractionalbandwidth） =BW3dB/f0×100[%]，也常用来表征滤波器通带带宽。 插入损耗（InsertionLoss）：

由于滤波器的引入对电路中原有信号带来的衰耗，以中心或截止频率处损耗表征，如要求全带内插损需强调。 纹波（Ripple）： 指1dB或3dB带宽（截止频率）范围内，插损随频率在损耗均值曲线基础上波动的峰-峰值。 带内波动（PassbandRiplpe）： 通带内插入损耗随频率的变化量。1dB带宽内的带内波动是1dB。 带内xx（VSWR）： 衡量滤波器通带内信号是否良好匹配传输的一项重要指标。理想匹配VSWR=1：1，失配时VSWR<1。对于一个实际的滤波器而言，满足VSWR<1 BWdBdiv>在入射波和反射波相位相同的地方，电压振幅相加为最大电压振幅Vmax，形成波腹；在入射波和反射波相位相反的地方电压振幅相减为最小电压振幅Vmin，形成波节。其它各点的振幅值则介于波腹与波节之间。这种合成波称为行驻波。驻波比是驻波波腹处的电压幅值Vmax与波节处的电压幅值Vmin 之比。 回波损耗（Return Loss）： 端口信号输入功率与反射功率之比的分贝（dB）数，也等于|20Log10ρ|，ρ为电压反射系数。输入功率被端口全部吸收时回波损耗为无穷大。 回波损耗，又称为反射损耗。是电缆链路由于阻抗不匹配所产生的反射，是一对线自身的反射。 从数学角度看，回波损耗为-10 lg [(反射功率)/(入射功率)]。 回波损耗愈大愈好，以减少反射光对光源和系统的影响。 阻带抑制度： 衡量滤波器选择性能好坏的重要指标。该指标越高说明对带外干扰信号抑制的越好。通常有两种提法：

模拟滤波器_各类滤波器特性

测试技术实验二 模拟滤波器专题实验 1 实验目的 1.1 了解滤波器特性参数的含义及测定方法； 1.2 了解跟踪滤波器——恒百分比， 了解相关滤波器——恒带宽； 1.3 比较模拟滤波器及其选择； 1.4 掌握基础模拟仪器仪表的使用 2 实验设备 2.1滤波器综合实验台，相关滤波器实验台，数字示波器； 2.2 信号发生器2个，电源。 实验1 各种滤波器特性实验 1 实验目的 1.1 了解典型滤波器LP和BP的特性； 1.2 观察滤波器阶次增加带来的影响； 1.3 加深对各种滤波器原理及特性方面的理解以备今后应用。 2 实验设备 2.1滤波器综合实验台，数字示波器； 2.2 信号发生器2个，±5V电源。 3 实验步骤 3.1 低通滤波器特性及阶次影响实验 3.1.1 在断电状态下检查电源是否是士5V，接线并确认提供的电源电压和接线无误； 3.1.2 在断电状态下，正确设置开关以确定二阶和四阶低通滤波器形成； 3.1.3 上电后监视CLK，确认为方波，并将其频率调整为3kHz，则滤波器中心频率是 3000/100=30Hz； 3.1.4 用信号发生器正弦接在滤波器输入端，峰峰值为3V，保持幅值不变，令频率从低 频到高频变化，用示波器观察输出波形并记录相关参数； 。 3.1.5 根据记录的相关数据做出低通滤波器的幅频和相频曲线，并求出 c 3.2 带通滤波器特性实验 3.2.1 断电状态下检查电源； 3.2.2 断电状态下正确设置开关； 3.2.3 通电后检查CLK应是方波，并调整其频率为3kHz，则滤波器中心频率为 3000/100=30Hz； 3.2.4 输入峰峰值为3V正弦信号，改变其频率，观察滤波波形并记录数据，作出幅频 和相频图，并计算其带宽；

Kalman滤波在运动跟踪中建模

目录 一、kalman滤波简介 (1) 二、kalman滤波基本原理 (1) 三、Kalman滤波在运动跟踪中的应用的建模 (3) 四、仿真结果 (6) 1、kalman的滤波效果 (6) 2、简单轨迹的kalman的预测效果 (7) 3、椭圆运动轨迹的预测 (9) 4、往返运动归轨迹的预测 (10) 五、参数的选取 (11) 附录： (13) Matlab程序： (13) C语言程序： (13)

Kalman滤波在运动跟踪中的应用 一、kalman滤波简介 最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。 Kalman滤波是卡尔曼(R.E.kalman)于1960年提出的从与被提取信号的有关的观测量中通过算法估计出所需信号的一种滤波算法。他把状态空间的概念引入到随机估计理论中，把信号过程视为白噪声作用下的—个线性系统的输出，用状方程来描述这种输入—输出关系，估计过程中利用系统状态方程、观测方程和白噪声激励(系统噪声和观测噪声)的统计特性形成滤波算法，由于所用的信息都是时域内的量，所以不但可以对平稳的一维随机过程进估计，也可以对非平稳的、多维随机过程进行估汁。 Kalman滤波是一套由计算机实现的实时递推算法．它所处理的对象是随机信号，利用系统噪声和观测噪声的统计特性，以系统的观测量作为滤波器的输入，以所要估计值(系统的状态或参数)作为滤波器的输出，滤波器的输入与输出之间是由时间更新和观测更新算法联系在一起的，根据系统方程和观测方程估计出所有需要处理的信号。所以，Kalman滤波与常规滤波的涵义与方法不同，它实质上是一种最优估计法。 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法），对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的 二、kalman滤波基本原理 Kalman滤波器是目标状态估计算法解决状态最优估计的一种常用方法具有计算量小、存储量低、实时性高的优点。实际应用中，可以将物理系统的运行过程看作是一个状态转换过程，卡尔曼滤波将状态空间理论引入到对物理系统的数学建模过程中来。其基本思想是给系统信号和噪声的状态空间建立方程和观测方程，只用信号的前一个估计值和最近一个观察值就可以在线性无偏最小方差估计准则下对信号的当前值做出最优估计。 设一系统所建立的模型为：

各种滤波器及其典型电路.(DOC)

第一章滤波器 1.1 滤波器的基本知识 1、滤波器的基本特性 定义：滤波器是一种通过一定频率的信号而阻止或衰减其他频率信号的部件。 功能：滤波器是具有频率选择作用的电路或运算处理系统，具有滤除噪声和分离各种不同信号的功能。 类型： 按处理信号形式分：模拟滤波器和数字滤波器。 按功能分：低通、高通、带通、带阻、带通。 按电路组成分：LC无源、RC无源、由特殊元件构成的无源滤波器、RC有源滤波器 按传递函数的微分方程阶数分：一阶、二阶、…高阶。 如图1.1中的a、b、c、d图分别为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器传输函数的幅频特性曲线。

图1.1 几种滤波器传输特性曲线 .2、模拟滤波器的传递函数与频率特性 （一）模拟滤波器的传递函数 模拟滤波电路的特性可由传递函数来描述。传递函数是输出与输入信号电压或电流拉氏变换之比。经分析，任意个互相隔离的线性网络级联后，总的传递函数等于各网络传递函数的乘积。这样，任何复杂的滤波网络，可由若干简单的一阶与二阶滤波电路级联构成。 （二）模拟滤波器的频率特性 模拟滤波器的传递函数H(s)表达了滤波器的输入与输出间的传递关系。若滤波器的输入信号Ui 是角频率为w 的单位信号，滤波器的输出Uo(jw)=H(jw)表达了在单位信号输入情况下的输出信号随频率变化的关系，称为滤波器的频率特性函数，简称频率特性。频率特性H(jw)是一个复函数，其幅值A(w)称为幅频特性，其幅角∮(w)表示输出信号的相位相对于输入信号相位的变化，称为相频特性 （三）滤波器的主要特性指标 1、特征频率： （1）通带截止频f p=wp/(2)为通带与过渡带边界点的频率，在该点信号增益 下降到一个人为规定的下限。 （2）阻带截止频f r=wr/(2)为阻带与过渡带边界点的频率，在该点信号衰耗 (增益的倒数)下降到一人为规定的下限。 （3）转折频率f c=wc/(2)为信号功率衰减到1/2(约3dB)时的频率，在很多 情况下，常以fc 作为通带或阻带截频。 （4）固有频率f0=w0/(2)为电路没有损耗时，滤波器的谐振频率，复杂电路 往往有多个固有频率。 2、增益与衰耗 （1）对低通滤波器通带增益Kp 一般指w=0时的增益也用A （0）表示；高 通 指w→∞时的增益也用表示；带通则指中心频率处的增益。 （2）对带阻滤波器，应给出阻带衰耗，衰耗定义为增益的倒数。 ()A

针对数字滤波器主要参数对滤波性能影响的仿真分析07

科研训练 设计题目：针对数字滤波器主要参数对滤波性能影响 的仿真分析 专业班级：科技0701 姓名：朱岩 班内序号： 07 指导教师：梁猛 地点：三号实验楼236 时间：2010.9.14~2010.11.09 电子科学与技术教研室

目录摘要 第一章、绪论 1、1数字滤波器的研究背景与意义 1、2数字滤波器的应用与发展趋势 第二章、数字滤波器的概述 2、1数字滤波器的基本结构 IIR滤波器的基本结构 FIR滤波器的基本结构 2、2数字滤波器的基本原理 滤波器的主要性能指标 IIR数字滤波器的设计方法 FIR数字滤波器的设计方法 IIR滤波器与FIR滤波器的分析比较 第三章、典型数字滤波器及仿真思路 3、1由模拟滤波器设计IIR数字滤波器 3、2巴特奥兹滤波器 3、3切比雪夫滤波器 3、4椭圆滤波器 3、5用matlab设计数字滤波器方法简介 第四章、总结 参考文献

摘要 本文分析了国内外数字滤波技术的应用现状与发展趋势，介绍了数字滤波器的基本结构，在分别讨论了IIR与FIR数字滤波器的设计方法的基础上，文中深入分析了该滤波器系统设计的功能特点、实现原理以及主要参数对滤波性能影响，阐述了使用MATLAB进行带通滤波器设计及仿真的具体方法。最后用Matlab 仿真来直观的说明各主要滤波器的滤波情况 关键词带通滤波器；IIR；Matlab仿真;

第一章、绪论 1、1数字滤波器的研究背景与意义 当今，数字信号处理[1](DSP：Digtal Signal Processing)技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科。 数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势，而数字化是智能化和网络化的基础，实际生活中遇到的信号多种多样，例如广播信号、遥感遥测信号等。数字信号处理，就是用数值计算的方法对数字序列进行各种处理，把信号变换成符合需要的某种形式。 数字滤波技术是数字信号分析、处理技术的重要分支[2-3]。无论是信号的获取、传输，还是信号的处理和交换都离不开滤波技术，它对信号安全可靠和有效灵活地传输是至关重要的。在所有的电子系统中，使用最多技术最复杂的要算数字滤波器了。数字滤波器的优劣直接决定产品的优劣。 1、2数字滤波器的应用与发展趋势 在信号处理过程中，所处理的信号往往混有噪音，从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。根据有用信号和噪音的不同特性，提取有用信号的过程称为滤波，实现滤波功能的系统称为滤波器。在近代电信设备和各类控制系统中，数字滤波器应用极为广泛，这里只列举部分应用最成功的领域。 (1) 语音处理 语音处理是最早应用数字滤波器的领域之一，也是最早推动数字信号处理理论发展的领域之一。该领域主要包括5个方面的内容：第一，语音信号分析。第二，语音合成。第三，语音识别。第四，语音增强。第五，语音编码。近年来，这5个方面都取得了不少研究成果，并且，在市场上已出现了一些相关的软件和硬件产品。 (2) 图像处理 数字滤波技术以成功地应用于静止图像和活动图像的恢复和增强、数据压缩、去噪音和干扰、图像识别以及层析X射线摄影，还成功地应用于雷达、声纳、超声波和红外信号的可见图像成像。 (3) 通信 在现代通信技术领域内，几乎没有一个分支不受到数字滤波技术的影响。信源编码、信道编码、调制、多路复用、数据压缩等，都广泛地采用数字滤波器，特别是在数字通信、网络通信、图像通信、多媒体通信等应用中。 (4) 其他领域[5] 数字滤波器的应用领域如此广泛，还有很多其他的应用领域。例如，电视、雷达、声纳、生物医学信号处理、音乐、军事上被大量应用于导航、制导、电子对抗、战场侦察；在电力系统中被应用于能源分布规划和自动检测；在环境保护中被应用于对空气污染和噪声干扰的自动监测，在经济领域中被应用于股票市场预测和经济效益分析，等等。

滤波器的主要特性指标

电子知识 1、特征频率： ①通带截频fp=wp/(2p)为通带与过渡带边界点的频率，在该点信号增益下降到一个人为规定的下限。 ②阻带截频fr=wr/(2p)为阻带与过渡带边界点的频率，在该点信号衰耗(增益的倒数)下降到一人为规定的下限。 ③转折频率fc=wc/(2p)为信号功率衰减到1/2(约3dB)时的频率，在很多情况下，常以fc作为通带或阻带截频。 ④固有频率f0=w0/(2p)为电路没有损耗时，滤波器的谐振频率，复杂电路往往有多个固有频率。 2、增益与衰耗 滤波器在通带内的增益并非常数。 ①对低通滤波器通带增益Kp一般指w=0时的增益;高通指w→∞时的增益;带通则指中心频率处的增益。 ②对带阻滤波器，应给出阻带衰耗，衰耗定义为增益的倒数。 ③通带增益变化量△Kp指通带内各点增益的最大变化量，如果△Kp以dB为单位，则指增益dB值的变化量。 3、阻尼系数与品质因数 阻尼系数是表征滤波器对角频率为w0信号的阻尼作用，是滤波器中表示能量衰耗的一项指标。 阻尼系数的倒数称为品质因数，是*价带通与带阻滤波器频率选择特性的一个重要指标，Q= w0/△w。式中的△w为带通或带阻滤波器的3dB带宽，w0为中心频率，在很多情况下中心频率与固有频率相等。 4、灵敏度 滤波电路由许多元件构成，每个元件参数值的变化都会影响滤波器的性能。滤波器某一性能指标y对某一元件参数x变

化的灵敏度记作Sxy，定义为：Sxy=(dy/y)/(dx/x)。 该灵敏度与测量仪器或电路系统灵敏度不是一个概念，该灵敏度越小，标志着电路容错能力越强，稳定性也越高。 5、群时延函数 当滤波器幅频特性满足设计要求时，为保证输出信号失真度不超过允许范围，对其相频特性∮(w)也应提出一定要求。在滤波器设计中，常用群时延函数d∮(w)/dw*价信号经滤波后相位失真程度。群时延函数d∮(w)/dw越接近常数，信号相位失真越小。 IBIS模型是一种基于V/I曲线对I/O BUFFER快速准确建模方法，是反映芯片驱动和接收电气特性一种国际标准，它提供一种标准文件格式来记录如驱动源输出阻抗、上升/下降时间及输入负载等参数，非常适合做振荡和串扰等高频效应计算与仿真。 IBIS本身只是一种文件格式，它说明在一标准IBIS文件中如何记录一个芯片驱动器和接收器不同参数，但并不说明这些被记录参数如何使用，这些参数需要由使用IBIS模型仿真工具来读取。欲使用IBIS进行实际仿真，需要先完成四件工作：获取有关芯片驱动器和接收器原始信息源；获取一种将原始数据转换为IBIS格式方法；提供用于仿真可被计算机识别布局布线信息；提供一种能够读取IBIS和布局布线格式并能够进行分析计算软件工具。 IBIS模型优点可以概括为：在I/O非线性方面能够提供准确模型，同时考虑了封装寄生参数与ESD结构；提供比结构化方法更快仿真速度；可用于系统板级或多板信号完整性分析仿真。可用IBIS模型分析信号完整性问题包括：串扰、反射、振荡、上冲、下冲、不匹配阻抗、传输线分析、拓扑结构分析。

强跟踪滤波器(STF)进行信号处理及信号参数估计

%% 强跟踪滤波器 function test3_STF close all; clc; tic; %计时 %模型：y=A0+A1*cos(omega*t+phy1) %离散化：y(k)=A0(k)+A1(k)*cos(omega(k)*k*Ts+phy1(k)) %状态变量：x1(k)=A0(k),x2(k)=omega(k),x3(k)=A1(k)*cos(omega(k)*k*Ts+phy1(k) ),x4(k)=A1(k)*sin(omega(k)*k*Ts+phy1(k)) %下一时刻状态变量为(假设状态不突变)：A0(k+1)=A0(k),A1(k+1)=A1(k),omega(k+1)=omega(k),phy1(k+1)=phy1 (k); %则对应状态为：x1(k+1)=x1(k),x2(k+1)=x2(k),x3(k+1)=x3(k)*cos(x2(k)*Ts)- x4(k)*sin(x(2)*Ts),x4(k+1)=x3(k)*sin(x2(k)*Ts)+x4(k)*cos(x(2)*Ts); %状态空间描述：X(k+1)=f(X(k))+W(k);y(k)=H*X(k)+v(k) %f(X(k))=[x1(k);x2(k);x3(k)*cos(x2(k)*Ts)- x4(k)*sin(x(2)*Ts);x3(k)*sin(x2(k)*Ts)+x4(k)*cos(x(2)*Ts)] %偏导(只求了三个)：f`(X(k))=[1,0,0;0,1,0;0,-x3(k)*Ts*sin(x2(k)*Ts)-x4(k)*Ts*cos(x2(k)*Ts),cos(x2(k)*Ts);0,x3(k)*Ts*cos(x2(k)*Ts)- x4(k)*Ts*sin(x2(k)*Ts),sin(x2(k)*Ts)]

非常好的滤波器基础知识

非常好的滤波器基础知识 滤波器是射频系统中必不可少的关键部件之一，主要是用来作频率选择----让需要的频率信号通过而反射不需要的干扰频率信号。经典的滤波器应用实例是接收机或发射机前端，如图1、图2所示： 从图1中可以看到，滤波器广泛应用在接收机中的射频、中频以及基带部分。虽然对这数字技术的发展，采用数字滤波器有取代基带部分甚至中频部分的模拟滤波器，但射频部分的滤波器任然不可替代。因此，滤波器是射频系统中必不可少的关键性部件之一。滤波器的分类有很多种方法。例如：按频率选择的特性可以分为：低通、高通、带通、带阻滤波器等； 按实现方式可以分为：LC滤波器、声表面波/体声波滤波器、螺旋滤波器、介质滤波器、腔体滤波器、高温超导滤波器、平面结构滤波器。 按不同的频率响应函数可以分为：切比雪夫、广义切比雪夫、巴特沃斯、高斯、贝塞尔函数、椭圆函数等。 对于不同的滤波器分类，主要是从不同的滤波器特性需求来描述滤波器的不同特征。 滤波器的这种众多分类方法所描述的滤波器不同的众多特征，集中体现出了实际工程应用中对滤波器的需求是需要综

合考量的，也就是说对于用户需求来做设计时，需要综合考虑用户需求。 滤波器选择时，首先需要确定的就是应该使用低通、高通、带通还是带阻的滤波器。 下面首先介绍一下按频率选择的特性分类的高通、低通、带通以及带阻的频率响应特性及其作用。 巴特沃斯切比雪夫带通滤波器 巴特沃斯切比雪夫高通滤波器 最常用的滤波器是低通跟带通。低通在混频器部分的镜像抑制、频率源部分的谐波抑制等有广泛应用。带通在接收机前端信号选择、发射机功放后杂散抑制、频率源杂散抑制等方面广泛使用。滤波器在微波射频系统中广泛应用，作为一功能性部件，必然有其对应的电性能指标用于描述系统对该部件的性能需求。对应不同的应用场合，对滤波器某些电器性能特性有不同的要求。描述滤波器电性能技术指标有： 阶数（级数） 绝对带宽/相对带宽 截止频率 驻波 带外抑制 纹波 损耗

(整理)Kalman滤波在运动跟踪中的建模.

目录一、kalman滤波简介 1 二、kalman滤波基本原理 (1) 三、Kalman滤波在运动跟踪中的应用的建模 (3) 四、仿真结果 (6) 1、kalman的滤波效果 (6) 2、简单轨迹的kalman的预测效果 (7) 3、椭圆运动轨迹的预测 (9) 4、往返运动归轨迹的预测 (10) 五、参数的选取 (11) 附录： (13) Matlab程序： (13) C语言程序： (13)

Kalman滤波在运动跟踪中的应用 一、kalman滤波简介 最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。 Kalman滤波是卡尔曼(R.E.kalman)于1960年提出的从与被提取信号的有关的观测量中通过算法估计出所需信号的一种滤波算法。他把状态空间的概念引入到随机估计理论中，把信号过程视为白噪声作用下的—个线性系统的输出，用状方程来描述这种输入—输出关系，估计过程中利用系统状态方程、观测方程和白噪声激励(系统噪声和观测噪声)的统计特性形成滤波算法，由于所用的信息都是时域内的量，所以不但可以对平稳的一维随机过程进估计，也可以对非平稳的、多维随机过程进行估汁。 Kalman滤波是一套由计算机实现的实时递推算法．它所处理的对象是随机信号，利用系统噪声和观测噪声的统计特性，以系统的观测量作为滤波器的输入，以所要估计值(系统的状态或参数)作为滤波器的输出，滤波器的输入与输出之间是由时间更新和观测更新算法联系在一起的，根据系统方程和观测方程估计出所有需要处理的信号。所以，Kalman滤波与常规滤波的涵义与方法不同，它实质上是一种最优估计法。 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法），对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的 二、kalman滤波基本原理 Kalman滤波器是目标状态估计算法解决状态最优估计的一种常用方法具有计算量小、存储量低、实时性高的优点。实际应用中，可以将物理系统的运行过程看作是一个状态转换过程，卡尔曼滤波将状态空间理论引入到对物理系统的数学建模过程中来。其基本思想是给系统信号和噪声的状态空间建立方程和观测方程，只用信号的前一个估计值和最近一个观察值就可以在线性无偏最小方差估计准则下对信号的当前值做出最优估计。 设一系统所建立的模型为：

滤波器分类及原理..

滤波器原理 滤波器是一种选频装置，可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减其它频率成分。在测试装置中，利用滤波器的这种选频作用，可以滤除干扰噪声或进行频谱分析。 广义地讲，任何一种信息传输的通道（媒质）都可视为是一种滤波器。 因为，任何装置的响应特性都是激励频率的函数，都可用频域函数描述其 传输特性。因此，构成测试系统的任何一个环节，诸如机械系统、电气网 络、仪器仪表甚至连接导线等等，都将在一定频率范围内，按其频域特性， 对所通过的信号进行变换与处理。 本文所述内容属于模拟滤波范围。主要介绍模拟滤波器原理、种类、 数学模型、主要参数、ＲＣ滤波器设计。尽管数字滤波技术已得到广泛应 用，但模拟滤波在自动检测、自动控制以及电子测量仪器中仍被广泛应用。带通滤波器二、滤波器分类 ⒈根据滤波器的选频作用分类 ⑴低通滤波器 从0～f2频率之间，幅频特性平直，它 可以使信号中低于f2的频率成分几乎不受衰 减地通过，而高于f2的频率成分受到极大地 衰减。 ⑵高通滤波器 与低通滤波相反，从频率f1～∞，其幅 频特性平直。它使信号中高于f1的频率成分 几乎不受衰减地通过，而低于f1的频率成分 将受到极大地衰减。 ⑶带通滤波器 它的通频带在f1～f2之间。它使信号中 高于f1而低于f2的频率成分可以不受衰减地 通过，而其它成分受到衰减。 ⑷带阻滤波器 与带通滤波相反，阻带在频率f1～f2之间。它使信号中高于f1而低于f2的频率成分受到衰减，其余频率成分的信号几乎不受衰减地通过。 低通滤波器和高通滤波器是滤波器的两种最基本的形式，其它的滤波器都可以分解为这两种类型的滤波器，例如：低通滤波器与高通滤波器的串联为带通滤波器，低通滤波器与高通滤波器的并联为带阻滤波器。

常用滤波器的频率特性分析

常用滤波器的频率特性分析 摘要：滤波器是一种选频装置，可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减其它频率成分。在测试装置中，利用滤波器的这种选频作用，可以滤除干扰噪声或进行频谱分析。滤波器对实现电磁兼容性是很重要的。本文所述内容主要有滤波器概述及原理、种类等。尽管数字滤波技术已得到广泛应用，但模拟滤波在自动检测、自动控制以及电子测量仪器中仍被广泛应用。故对常见滤波器中低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器，EMI 滤波器，从频率出发，进行特性分析。 一、引言 滤波器，是一种用来消除干扰杂讯的器件，将输入或输出经过过滤而得到纯净的直流电。对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除的电路，就是滤波器，其功能就是得到一个特定频率或消除一个特定频率。 滤波器通常分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。 二、原理 滤波器一般有两个端口，一个输入信号、一个输出信号 利用这个特性可以将通过滤波器的一个方波群或复合噪波，而得到一个特定频率的正弦波。 滤波器是由电感器和电容器构成的网路，可使混合的交直流电流分开。电源整流器中，即借助此网路滤净脉动直流中的涟波，而获得比较纯净的直流输出。最基本的滤波器，是由一个电容器和一个电感器构成，称为L型滤波。所有各型的滤波器，都是集合L型单节滤波器而成。基本单节式滤波器由一个串联臂及一个并联臂所组成，串联臂为电感器，并联臂为电容器。在电源及声频电路中之滤波器，最通用者为L型及π型两种。就L型单节滤波器而言，其电感抗XL与电容抗XC，对任一频率为一常数，其关系为 XL·XC=K2 故L型滤波器又称为K常数滤波器。倘若一滤波器的构成部分，较K常数型具有较尖锐的截止频率（即对频率范围选择性强），而同时对此截止频率以外的其他频率只有较小的衰减率

基于强跟踪滤波器的电力系统频率测量算法

第41卷第7期电力系统保护与控制Vol.41 No.7 2013年4月1日Power System Protection and Control Apr.1, 2013 基于强跟踪滤波器的电力系统频率测量算法 赵仁德1，马 帅1,2，李海舰1，吴晓波1 （1.中国石油大学（华东）信控学院，山东 青岛 266555；2.莱芜供电公司，山东 莱芜 271100） 摘要：频率在电力系统保护与控制、电能质量监测等领域都起到了关键作用。建立了谐波和噪声干扰下的电压信号的复数状态空间描述，提出了基于强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter, STF)的电力系统频率测量算法。解决了扩展复数卡尔曼滤波(Extended Complex Kalman filter, ECKF)算法在算法收敛后，系统状态发生突变的情况下需要重置误差协方差阵来重新跟踪这些变化的问题，进一步提高了其动态跟踪速度。通过与鲁棒型扩展复数卡尔曼滤波(Robust Extended Complex Kalman Filter, RECKF)算法的对比仿真表明，STF测频算法在迅速跟踪电压频率、幅值和相位变化的同时又能够保持较低的跟踪误差。 关键词：频率测量；强跟踪滤波器；状态空间描述；复数扩展卡尔曼滤波 Strong tracking filter based frequency-measuring algorithm for power system ZHAO Ren-de1, MA Shuai1, 2, LI Hai-jian1, WU Xiao-bo1 (1. College of Information and Control Engineering, China University of Petroleum, Qingdao 266555, China; 2. Laiwu Electric Power Corporation, Laiwu 271100, China) Abstract: Frequency plays an important role in power system protection and control, power quality monitoring and other fields. The complex state space description of the voltage signal under harmonics and noise is established, then the strong tracking filter (STF) based frequency-measuring algorithm for power system is proposed. It is not necessary to reset the error covariance matrix for STF as it is for extended complex Kalman filter (ECKF) algorithm to track the sudden state mutation of power system after initial convergence, thus significantly improving its tracking speed. Results of comparative simulation studies of the proposed algorithm with robust extended complex kalman filter (RECKF) algorithm show that the STF-based algorithm is able to quickly track the frequency, amplitude and phase changes while maintaining a considerably low tracking error. This work is supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities (No. 10CX04036A). Key words: frequency-measuring; strong tracking filter; state space description; extended complex Kalman filter 中图分类号：TM74 文献标识码：A 文章编号：1674-3415(2013)07-0085-06 0 引言 频率在电力系统保护与控制、分布式发电系统并网，以及电能质量监测等应用领域都起到了关键作用。频率大小不但反映了供电设备与负载之间是否保持动态能量平衡，而且是电力系统其他参数（例如电压幅值、相位等）估计的前提。然而由于电力电子装置的广泛应用，电力系统中引入了大量谐波和噪声干扰。因此，需要在谐波和噪声干扰下准确测量电力系统频率。 基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助（10CX04036A） 目前国内外学者已提出多种方法来测量电力系统的瞬时频率[1]。过零检测法[1-3]原理简单，但对谐波和噪声干扰敏感。基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)的测频算法[4-7]在电力系统中广泛应用，但在电网频率不是额定工频时会产生频谱泄露和栅栏效应，测频结果不准确，改进的插值DFT测频算法[8-9]能提供比较准确的频率测量值，但实时性差，同时其计算量限制了其应用。最小均方误差法[10]、牛顿递归算法[11]、自适应陷波滤波法[12-13]、多频跟踪法[14]、正交分量滤波法[15]等方法也被广泛用于频率测量。这些方法各有特点，并被广泛应用于不同的领域当中，但在高噪声和谐波干扰条件下，多数不能兼顾稳态输出精度和动态响应

基于相关滤波器的目标跟踪方法综述

0引言 视觉跟踪是计算机视觉中引人瞩目且快速发展的领域,主要用于获取运动目标的位置、姿态、轨迹等基本运动信息,是理解服务对象或对目标实施控制的前提和基础。其涉及许多具有挑战性的研究热点并常和其他计算机视觉问题结合出现,如导航制导、事件检测、行为识 别、视频监控、自动驾驶、移动机器人等[1-4]。虽然跟踪方法取得了长足进展,但由于遮挡、目标的平面内/外旋 转、快速运动、模糊、光照及变形等因素的存在使其仍然是非常具有挑战性的工作。 近年来,基于相关滤波器CF(Correlation Filter)的跟踪 方法得到了极大关注[5-9]。CF 最大的优点是计算效率高,这归结于其假设训练数据的循环结构,因为目标和候选 区域能在频域进行表示并通过快速傅里叶变换(FFT)操作。Bolme [6]等首次将CF 应用于跟踪提出MOSSE 算法,其利用FFT 的快速性使跟踪速度达到了600-700fps 。瑞典林雪平大学的Martin Danelljan 在2016年ECCV 上提出的相关滤波器跟踪算法C -COT [7]取得了VOT2016竞赛冠军,2017年其提出的改进算法ECO [8]在取得非常好的精度和鲁棒性的同时,显著提高运算速度至C-COT 的6倍之多。 基于CF 的跟踪算法如此优秀,已然成为研究热点。近年和相关滤波有关的论文层出不穷,很有必要对这些论文及相关滤波的发展等进行一个归纳和总结,以推动该方向的发展。文献[9]虽已做过综述并取得了一定效果,但有两点不足:(1)过多介绍现有几种方法的具体细节,没有对更多文献进行对比分析;(2)缺乏对基于相关滤波器跟踪方法的分类对比分析。基于此,本文的不同 ?基金项目:陕西理工大学科研项目资助(SLGKY16-03) 基于相关滤波器的目标跟踪方法综述? 马晓虹1,尹向雷 2 (1.陕西理工大学电工电子实验中心,陕西汉中723000;2.陕西理工大学电气工程学院,陕西汉中723000) 摘要:目标跟踪是计算机视觉中的重要组成部分,广泛应用于军事、医学、安防、自动驾驶等领域。虽然取得了很大进展,但由于遮挡、快速运动、模糊、光照及变形等因素存在,其仍是具有挑战性的研究领域。近年来,属于判别式类型的相关滤波器跟踪方法由于具有非常高的处理速度备受关注。首先介绍了目标跟踪和相关滤波器的基本知识,之后对相关滤波器方法在朴素阶段、循环结构和核技巧、多特征通道、与深度特征的结合、尺度研究、边界效应以及其他信息的利用方面进行了详述,最后对基于相关滤波器方法的研究方向和发展趋势给出了几点看法。关键词:计算机视觉;目标跟踪;相关滤波器中图分类号:TP391 文献标识码:A DOI :10.16157/j.issn.0258-7998.174811 中文引用格式:马晓虹,尹向雷.基于相关滤波器的目标跟踪方法综述[J].电子技术应用,2018,44(6):3-7,14. 英文引用格式:Ma Xiaohong ,Yin Xianglei.Method of object tracking based on correlation filters :a survey[J].Application of Elec-tronic Technique ,2018,44(6):3-7,14. Method of object tracking based on correlation filters :a survey Ma Xiaohong 1,Yin Xianglei 2 (1.Electrical and Electronic Experiment Teaching Center ,Shannxi University of Technology ,Hanzhong 723000,China ; 2.School of Electrical Engineering ,Shannxi University of Technology ,Hanzhong 723000,China) Abstract :Object tracking is an important part in computer vision and is widely used in military,medical,security and autonomous driving.Although great progress has been made,it is still a challenging research field due to the factors such as occlusion,rapid speed,motion blur,illumination and deformation.In recent years,the correlation filter tracking method,one of discriminant type,has attracted much attention due to its higher processing speed.We first introduces the basic knowledge of the object tracking and the correlation filter tracking,and the correlation filter tracking methods in simple stage,we also discussed the circular structure and the kernel trick,the combination of multiple feature channels and deep feature,scale research,boundary effect and the use of other information.Finally,the research direction and development trend of the method based on the correlation filter is given.Key words :computer vision ;object tracking ;correlation filter

滤波器的主要参数

滤波器的主要参数 滤波器的主要参数（Definitions) 中心频率（Center Frequency）：滤波器通带的中心频率f0，一般取f0=（f1+ f2）/2，f1、f2为带通或带阻滤波器左、右相对下降1dB或3dB边频点。窄带滤波器常以插损最小点为中心频率计算通带带宽。 截止频率（Cutoff Frequency）：指低通滤波器的通带右边频点及高通滤波器的通带左边频点。通常以1dB或3dB相对损耗点来标准定义。相对损耗的参考基准为：低通以DC处插损为基准，高通则以未出现寄生阻带的足够高通带频率处插损为基准。 通带带宽（BWxdB）：（下图）指需要通过的频谱宽度，BWxdB=（f2-f1）。f1、f2为以中心频率f0处插入损耗为基准，下降X（dB）处对应的左、右边频点。通常用X=3、1、0.5 即BW3dB、BW1dB、BW0.5dB 表征滤波器通带带宽参数。分数带宽（fractional bandwidth）=BW3dB/f0×100%，也常用来表征滤波器通带带宽。 插入损耗（Insertion Loss）：由于滤波器的引入对电路中原有信号带来的衰耗，以中心或截止频率处损耗表征，如要求全带内插损需强调。 I=10lgPin/Pl

纹波（Ripple）：指1dB或3dB带宽（截止频率）范围内，插损随频率在损耗均值曲线基础上波动的峰-峰值。 带内波动（Passband Riplpe）：通带内插入损耗随频率的变化量。1dB带宽内的带内波动是1dB。 带内驻波比（VSWR）：衡量滤波器通带内信号是否良好匹配传输的一项重要指标。理想匹配VSWR=1：1，失配时VSWR＞1。对于一个实际的滤波器而言，满足VSWR ＜1.5：1的带宽一般小于BW3dB，其占BW3dB的比例与滤波器阶数和插损相关。 回波损耗（Return Loss）：端口信号输入功率与反射功率之比的分贝（dB）数，也等于|20Log10ρ|，ρ为电压反射系数。输入功率被端口全部吸收时回波损耗为无穷大。 阻带抑制度：衡量滤波器选择性能好坏的重要指标。该指标越高说明对带外干扰信号抑制的越好。通常有两种提法：一种为要求对某一给定带外频率fs抑制多少dB，计算方法为fs处衰减量As-IL；另一种为提出表征滤波器幅频响应与理想矩形接近程度的指标——矩形系数（KxdB＞1），KxdB=BWxdB/BW3dB，（X可

滤波器的性能指标及MATLAB仿真

FIR 数字滤波器的DSP 实现 TMS320C5402 在指令集和硬件结构上对滤波器算法的实现有专门的考虑。首先是在指令中设置了MACD 指令, 他的功能是将数据区的两个数相乘以后, 再与累加器中的值累加, 运算结果仍保留于累加器中, 而为下一次操作准备; 其次, 在硬件上设计了间接寻址时的循环寻址功能, 即将滤波器系数保存于一个可循环寻址的数据缓冲区, 寻址指针由低地址自动增长, 当达到缓冲区顶部时, 自动返回低地址重新寻址, 这样, 配合单指令重复指令RPT , 就可以快速实现卷积操作。 在FIR 数字滤波器的设计中, 一个必须注意的问题是计算的精度和结果溢出问题。由于在滤波器设计时, 滤波器的系数都是小数, 为了获得较高的精度和整数化系数,一般都要对求出来的系数乘一个较大的数, 然后再调整。这样导致在计算中有可能累加器溢出; 另一个问题是计算后累加器中的结果数值为32 位, 而物理的存储器位数是16 位, 在存储处理结果时, 通常的做法是将低16 位结果直接丢弃不用, 只取高16位作为计算结果, 但这样做带来的后果是精度降低。因而在考虑滤波器设计时, 必须综合考虑输入信号的幅度, 并仔细分析中间值的大小, 调整滤波器的系数, 在不影响计算速度的情况下, 提高计算精度。 TMS320C5402在指令集和硬件结构上对滤波器算法的实现有专门的考虑。首先是在指令中设置了MACD 指令, 他的功能是将数据区的两个数相乘以后, 再与累加器中的值累加, 运算结果仍保留于累加器中, 而为下一次操作准备; 其次, 在硬件上设计了间接寻址时的循环寻址功能, 即将滤波器系数保存于一个可循环寻址的数据缓冲区, 寻址指针由低地址自动增长, 当达到缓冲区顶部时, 自动返回低地址重新寻址, 这样, 配合单指令重复指令RPT , 就可以快速实现卷积操作。 在FIR 数字滤波器的设计中, 一个必须注意的问题是计算的精度和结果溢出问题。由于在滤波器设计时, 滤波器的系数都是小数, 为了获得较高的精度和整数化系数,一般都要对求出来的系数乘一个较大的数, 然后再调整。这样导致在计算中有可能累加器溢出; 另一个问题是计算后累加器中的结果数值为32 位, 而物理的存储器位数是16 位, 在存储处理结果时, 通常的做法是将低16 位结果直接丢弃不用, 只取高16 位作为计算结果, 但这样做带来的后果是精度降低。因而在考虑滤波器设计时, 必须综合考虑输入信号的幅度, 并仔细分析中间值的大小, 调整滤波器的系数, 在不影响计算速度的情况下, 提高计算精度。 利用数字信号处理器处理语音时, 除了在语音输入端加上硬件滤波电路外, 还需进行数字滤波。因为硬件滤波电路的阻带衰减不好, 在滤波时无用的频率成分不可能滤干净。该数字滤波器的技术指标为:通带截止频率0.2p ωπ=，阻带截止频率为0.3s ωπ=，实际通带波动0.25p R dB =，最小阻带衰减50s A dB =，抽样频率10000s F Hz =，窗函数的选用用凯塞窗可以满足设计需求。 上述FIR 数字滤波器的源程序如下： .mm regs .global begin