Wiener 滤波概述
Wiener 滤波器是从统计意义上的最优滤波, 它要求输入信号是宽平稳随机序列, 本章主要集中在FIR 结构的Wiener 滤波器的讨论。 由信号当前值与它的各阶延迟)}1(,),1(),({+--M n x n x n x Λ，估计一个期望信号
)(n d ，输入信号)(n x 是宽平稳的，)(n x 和)(n d 是联合宽平稳的, 要求这个估计的均方
误差最小。
在本章中,不特别说明, 假设信号是零均值. Wiener 滤波器的几个实际应用实例如下： ①通信的信道均衡器。
图1. 信道均衡器的结构示意 ②系统辨识：
图2. 线性系统辨识的结构 ③一般结构:
图3. Wiener 滤波器的一般结构
Wiener 滤波器的目的是求最优滤波器系数o w ，使
??????-==2
2
)(?)(]|)([|)(n d n d E n e E n J 最小。
§ 从估计理论观点导出Wiener 滤波
FIR 结构(也称为横向)的Wiener 滤波器的核心结构如图4所示. 图4. 横向Wiener 滤波器
FIR 结构的Wiener 是一个线性Beyesian 估计问题.
为了与第2讲中估计理论一致，假设信号，滤波器权值均为实数
由输入)(n x 和它的1至（M-1）阶延迟，估计期望信号)(n d ，确定权系数
}1,0,{-=M i w i Λ使估计误差均方值最小，均方误差定义为：
这里估计)(?n d 写为：
∑-=-=1
)()(?M k k k n x w n d 除了现在是波形估计外，与线性Bayesian 估计一一对应。
xx R R （零均值假设）
这里)])()([)((n d k n x E k r xd -=-, Wiener 滤波与线性Bayesian 估计变量之间具有一一对应关系, 设最优滤波器系数为0w ，由线性Bayesian 估计得到Wiener 滤波器系数对应式： 上式后一个方程称为Wiener-Hopf 方程, 或
xd x xx
r R R R 1
01
--=?=w θ
a
结论：
1) Wiener 滤波器是线性FIR 滤波器中的最优滤波器，但非线性滤波可能会达到更好结果。 2) 在联合高斯条件下，Wiener 滤波也是总体最优的（①从Bayesian 估计意义上讲是这样，
②要满足平稳条件）
3) 从线性贝叶斯估计推导过程知，在滤波器系数取非最优的w 时，其误差性能表示： 它是w 的二次曲面，只有一个最小点，0w w =时，m in )
(J w J =
§维纳滤波：从正交原理和线性滤波观点分析Wiener 滤波器
Wiener 滤波器是一个最优线性滤波器，滤波器核是IIR 或FIR 的。
导出最优滤波器的正交原理, 并从正交原理出发重新导出一般的Wiener 滤波器方程 推导适应于IIR 和FIR 的一般结论，然后分别讨论FIR 和IIR 。 讨论一般的复数形式。 ·Λ
Λ
],[,],0[n x x 输入过程。
·Λ,,,210w w w 滤波器系数，（权系数） ·希望的响应 d [n ]
·输出误差：
][][][n y n d n e -=
·正交性原理
对复数据情况，推导一般结论，实数据是特例。
∑∞
=-=0
*)
(][k k
k n x w n y
][][][n y n d n e -==∑∞
=--0
*)(][k k
k n x w n d
均方误差是：
{}][*][n e n e E J ={}2
|][|n e E = 设权系数:
k k k jb a w +=
定义递度算子 T
k ],,[10ΛΛ???=?. 其中k k k k b j a w ??
+??=??=?
符号J ?是递度算子作用于J ，其中第k 项为：k k k b J j
a J J ??+??=?
要求Λ,,10w w 的值, 使得J 最小,即
0=?J
等价：0=?J k Λ
2,1,0=k
由]}[*][{n e n e E J
=
得：??
??????+??+??+??=?][]
[*][*][][][*][*][n je b n e n je b n e n e a n e n e a n e E J k k k k k 由
∑∞
=--=0*
]
[][][k k k n x w n d n e
得到：][][k n x a n e k
--=?? ][][k n jx b n e k -=??
代入J k ?表达式整理得：
]][*][[2n e k n x E J k --=?
当0=?J
k Λ
,1,0=k 时，J 达到最小。
设J达最小时，用
]
[
,
n
e
w
表示权系数和误差e[n]，且min
J
J=
则有：
]]
[
]
[
[*
=
-n
e
k
n
x
E
，
Λ,1,0
=
k
以上为正交性原理，达到最优滤波时，误差和输入正交。
推论：
]]
[
]
[
[*
=
n
e
n
y
E
·维纳－霍夫方程（Wiener-Hopf）
由正交性原理得
]
[*
]
[*
]
[
=
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
-
-
-∑∞
=i
i
i
n
x
w
n
d
k
n
x
EΛ,1,0
=
k
定义：
]]
[*
]
[
[
]
[i
n
x
k
n
x
E
k
i
r x
-
-
=
-]]
[*
]
[
[
]
[n
d
k
n
x
E
k
r
xd
-
=
-
有∑∞
=
-
=
-
]
[
]
[
i
xd
x
i
k
r
k
i
r
w
Λ,1,0
=
k
这就是Wiener-Hopf方程，解此方程，可得到最优权{}
i
w0。
对于M阶FIR滤波器，（横向滤波器）Wiener-Hopf方程变为：
∑-=
-
=
-
1
00
]
[
]
[
M
i
xd
x
i
k
r
k
i
r
w
，
1
,1,0-
=M
kΛ
·矩阵形式：
令
T
M
n
x
n
x
n
x
n]]1
[
,
],1
[
],
[
[
]
[+
-
-
=Λ
x
和]]
[][[n n E R H
x x =
????
?
?
?
??----=]0[],2[*],1[*]2[],0[],
1[*]1[],1[],
0[r M r M r M r r r M r r r ΛM ΛΛ Winer-Hopf 方程：xd r w =0R 这里T
M w w w w ]
,,,[100201000-=Λw
解方程求得：xd
r w 1
-=R
·最小均方误差：
在达最优时，][0n y 也写成]|[?n X n d ，表示由ΛΛ],1[],[-n x n x 张成的空间对
d[n]的估计（最优线性估计）。 ]|[?][][][][0
n X n d
n d n y n d n e -=-=
也可以写成：
]|[][][0n X n d n e n d +=
由
]
|
[?
n
X
n
d和]
[0n
e
正交性得：
[]2?
2
2]
[
d
o
d
n
e
Eσ
σ+
=2?
m in d
Jσ
+
=
即：
2
?
2
m in d
d
Jσ
σ-
=
由
∑-
=
-
=
1
*]
[
]
|
[?
M
k
k
n
k
n
x
w
X
n
d]
[
n
H x
w
=
得
]]
|
[*?]
|
[?[
2
?n
n
d
X
n
d
X
n
d
E
=
σ]
]
[
]
[
[
w
x
x
w n
n
E H
H
=
则
2
?
2
m in d
d
Jσ
σ-
=
2w H
d xd
r
-
=σ
xd
xd
r
r1
2-
-
=R
H
d
σ
·误差性能表面
由
∑-=--=1
*]
[][][M k k
k n x w n d n e 直接代入]][*][[n e n e E J
=
整理得：
∑∑∑∑-=-=-=-=-?+----=10
1
10
10
**2]
[)(*)(M k M k M k M i x i k
xd k xd
k d
k i r w w k r w k r w J σ
由上式，可以看出，J 是W k 的二次曲面，是碗状曲面，碗口向上，J min 在碗底，其实，由上式直接对w k 求导，得到一组方程，正是wiener-Hopf 方程。 矩阵形式w w w w R J H
H
H
d
+--=xd xd r r w 2)(σ
在x d r 1
-=R w 时，达最小，xd xd r r w 1
2min )(min --==R J J H
d
w
σ 性能表面)(w J 可以写成：)()()
(00min w w w w w --+=R J J H
由于H
Q Q R Λ= 故
)()()(00min w w w w w -Λ-+=H
H Q Q J J
令
)(0w w v -=H
Q
通过坐标变换，得到如上规范形式，对于一个给定min J J
≠, 有：
∑==-M
k k
k v J J 1
2
m in
1||λ 这是超椭圆，
k
λ1
为其一个轴。
数值例子1：
有一信号][n s ，它的自相关序列为k
s k r ??
?
??=212710][，被一白噪声所污染，噪声方差为3/2，被污染信号][n x 作为Wiener 滤波器的输入，求2阶FIR 滤波器使输出信号是][n s 的尽可能的恢复。
解：本题中，][][][n v n s n x +=， ][][n s n d =。
由于只需要2阶滤波器设计，因此 xd r w 1
-=R o ＝[]T
1186.0,3359.0
2240.01186.03359.0212710271027102
min
=???
????
???
???????-=-=T
o H d J w r x d σ ＃
数值例子2：
①希望响应][n d 是一个AR(1)过程，8458.011=a ，][1n v 是白噪声，27.02
1=σ, 由白
噪声驱动的产生该过程的传输函数为:118458.011
)(-?+=Z
Z H
②][n d 经过了一个通信信通，信道的传输函数为)(2Z H ，并加入了白噪声1.02
2=σ即：
通道模型如图5所示:
图5. 通道模型
③求解：一个二阶FIR 结构Wiener 滤波器，目的是由x[n]尽可能恢复d [n ] 解：
①][n d 是一个)1(AR 过程，27.0,1)(2
1
1
11=+=-σZ a Z A
②在
]
[][][2n v n s n x +=中,
]
[n s 是一个二阶
)2(AR 过程,相当于
)()()(21z H z H z H =
由二阶)(z AR 参数，确定)(k r s , 由Yule-walker 方程： 反解)1(),0(s s r r .得
由上确定s[n]的自相关矩阵为:???
?
??=15.05.01s R 但：I R R s x
?+=22σ1.0100115.05.01????? ??+???? ??=???
?
??=1.15.05.01.1 ③求][k r xd {}][][][n d k n x E k r xd -=
由：][]1[9458.0][n d n s n s =
--, 和][][][2n v n s n x += 代入上式
得：]1[9458.0][][--=k r k r k r s s xd
故5272
.0])1[9458.0(]0[]0[=-?-+=s s xd r r r
最优系数 最小均方误差：
性能表面
规范误差性能表面
解
=
-I
Rλ0
)5.0(
)
1.1(
1.1
5.0
5.0
1.1
2
2=
-
-
?
=
-
-
λ
λ
λ
这是一个随圆，主轴
2
1
2
min
??
?
?
?
?-
λ
J
J
，副轴
2
1
1
min
??
?
?
?
?-
λ
J
J
·IIR Wiener 滤波器
考虑Wiener-Hopf方程在IIR滤波器时的情况，为简单，先讨论非因果IIR滤波器的设计式。为简单，考虑实信号和实滤波器系数的情况。
在非因果条件下，Wiener-Hopf方程改写为
上式两边取z变换，得
或
)()
()(z z z H x xd ΓΓ=
这里)(z H 是滤波器冲激响应（权系数）的z 变换，)(z x Γ是][k r x 的z 变换，
)(z xd Γ是
][k p 的z 变换。
最小均方误差为
∑∞
-∞
=--
=l xd
ol d
l r w
J ]
[2min σ
例2．有一信号][n s ，它的自相关序列为k
s k r ??
? ??=212710][，被一白噪声所污染，噪声方差为3/2，被污染信号][n x 作为Wiener 滤波器的输入，求IIR 滤波器使输出信号是][n s 的尽可能的恢复。
解：本题中，][][][n v n s n x +=
， ][][n s n d =。
求)(z H 的反变换得到 k
k ok h w )31(165==
最小均方误差 245
212710311652710][2
min =??? ????? ????? ??-=--=∑∑∞
-∞
=∞
-∞=l
l
l l xd ol d
l r w J σ 因果IIR 维纳滤波器
现在考虑因果IIR 维纳滤波器设计。因果IIR 维纳滤波器的传输函数为
上式中，
)(z x
+Γ是由)(z x Γ中位于单位圆内的极点和零点组成；+
-?
??
???ΓΓ)()(z z x xd 是对应于)()
(z z x xd -ΓΓ中的因果序列部分的z 变换。最小均方误差为
例3．用因果滤波器实现例2的相同问题 解:
由)2
11)(211()
311)(311()211)(211(186620)(1111z z z z z z z z z x ----=----=Γ---- 得到
)
2
11()
311()(11
--+--=
Γz z z x ，
)211()311()(z z z x --=Γ-
另外，令
)3
11(3/1)211(61)311)(211(185)()()(111z z z
z z z z z Y x xd -+
-=--=ΓΓ=---- 由反变换得 ][)3
1(31]1[)21(61][1n u n u n y n
n -+-=-- 上式中的][n u 代表阶跃序列。][n y 的因果部分为
=???
???ΓΓΓ=+-+)()()(1)(z z z z H x xd x )311()211(1
1
----z z 12
113/1--z
＝13113/1--z 因果的IIR Wiener 滤波器比非因果的剩余误差要略大。
基于维纳滤波的应用综述 一、维纳滤波概述 维纳(wiener)滤波是用来解决从噪声中提取信号问题的一种过滤(或滤波)的方法。实际上这种线性滤波问题，可以看成是一种估计问题或一种线性估计问题。一个线性系统，如果它的单位样本响应为h (n )，当输入一个随机信号x (n )，且 x (n )=s (n )+v (n ) （1.1） 其中s(n)表示信号，v(n)表示噪声，则输出y(n)为 ()=()()m y n h m x n m -∑ （1.2） 我们希望x (n )通过线性系统h (n )后得到的y (n )尽量接近于s (n )，因此称y (n )为s (n )的估计值，用^ s 表示，即 ^ ()()y n s n = （1.3） 实际上，式(1.2)的卷积形式可以理解为从当前和过去的观察值x (n )，x (n -1)，x (n -2)…x (n -m )，来估计信号的当前值^()s n 。因此，用h (n )进行过滤的问题可以看成是一个估计问题。由于现在涉及的信号是随机信号，所以这样一种过滤问题实际上是一种统计估计问题。 维纳滤波器的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。对某些问题，还可求出滤波器传递函数的显式解，并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。维纳滤波器的缺点是，要求得到半无限时间区间内的全部观察数据的条件很难满足，同时它也不能用于噪声为非平稳的随机过程的情况，对于向量情况应用也不方便。因此，维纳滤波在实际问题中应用不多，更多的是基于维纳滤波器发展而来的滤波方式。 二、基于维纳滤波的应用 2.1在飞机盲降着陆系统中的应用 盲降着陆系统(ILS)又译为仪表着陆系统。它的作用是由地面发射的两束无线电信号实现航向道和下滑道指引，建立一条由跑道指向空中的虚拟路径。飞机通过机载接收设备确定自身与该路径的相对位置，使飞机沿正确方向飞向跑道并且平稳下降高度。最终实现安全着陆。在飞机盲降着陆时，飞机以较慢的恒定速度沿着一个无线电波束下降。为了自动对准跑道，通常要为盲目着陆系统提供两个信号。一个是由无线电波束提供的信号，由航向台提供，它与飞机航向滑离跑道方向的大小成正比；另一个信号由飞机通过自身方位的测量来提供。在这两个信号中，前者是飞机位置信号与高频噪声的叠加，作为前面分系统的x 1(n )；后者由于飞机下降过程中风向的改变而在信号中引入了低频噪声，作为x 2(n )。为了对飞机的位置信号进行最佳估计，采用互补维纳滤波器去除无用噪声信号，提高信噪比。由此，增强了飞机着陆时的精度，提高了飞机自身的安全。 2.2在图像处理中的应用 在图像处理中，噪声问题是经常会遇到的问题，它使得图像信息受损，降低了信噪比。如何尽可能地滤去噪声，恢复真实的信号，是图像处理中关键的问题。几类简单、常用的滤
卡尔曼滤波本来是控制系统课上学的，当时就没学明白，也蒙混过关了，以为以后也不用再见到它了，可惜没这么容易，后来学计算机视觉和图像处理，发现用它的地方更多了，没办法的时候只好耐心学习和理解了。一直很想把学习的过程记录一下，让大家少走弯路，可惜总也没时间和机会，直到今天。。。 我一直有一个愿望，就是把抽象的理论具体化，用最直白的方式告诉大家--不提一个生涩的词，不写一个数学公式，像讲故事一样先把道理说明白，需要知道细节的同学可以自己去查所有需要知道的一切。因为学习的过程告诉我，最难的其实是最初和这个理论和应用背景亲和的过程--这些理论它究竟是做什么的，又是怎么做到的。可惜我们能看到的关于这些理论的资料大多数都是公式的堆砌并且假定我们明白许多“基本的道理”，其实这些“基本的道理”往往是我们最难想象和超越的。以卡尔曼滤波为例，让我们尝试一种不同的学习方法。 相信所有学习卡尔曼滤波的同学首先接触的都是状态方程和观测方程，学过控制系统的同学可能不陌生，否则，先被那两个看起来好深奥的公式给吓跑了，关键是还不知道他们究竟是干什么的，什么是状态，什么是观测。。。。。。如果再看到后面的一大串递归推导增益，实在很晕很晕，更糟糕的是还没整明白的时候就已经知道卡尔曼滤波其实已经不够使了，需要extended kalmanfilter和particle filter了。。。 其实我们完全不用理会这些公式。先来看看究竟卡尔曼滤波是做什么的，理解了卡尔曼滤波，下面的就顺其自然了。 用一句最简单的话来说，卡尔曼滤波是来帮助我们做测量的，大家一定不明白测量干嘛搞那么复杂？测量长度拿个尺子比一下，测量温度拿温度表测一下不就完了嘛。的确如此，如果你要测量的东西很容易测准确，没有什么随机干扰，那真的不需要劳驾卡尔曼先生。但在有的时候，我们的测量因为随机干扰，无法准确得到，卡尔曼先生就给我们想了个办法，让我们在干扰为高斯分布的情况下，得到的测量均方误差最小，也就是测量值扰动最小，看起来最平滑。 还是举例子最容易明白。我最近养了只小兔子，忍不住拿小兔子做个例子嘻嘻。 每天给兔子拔草，看她香甜地吃啊吃地，就忍不住关心一下她的体重增长情况。那么我们就以小兔子的体重作为研究对象吧。假定我每周做一次观察，我有两个办法可以知道兔子的体重，一个是拿体重计来称：或许你有办法一下子就称准兔子的体重（兽医通常都有这办法），但现在为了体现卡尔曼先生理论的魅力，我们假定你的称实在很糟糕，误差很大，或者兔子太调皮，不能老实呆着，弹簧秤因为小兔子的晃动会产生很大误差。尽管有误差，那也是一个不可失去的渠道来得到兔子的体重。还有一个途径是根据书本上的资料，和兔子的年龄，我可以估计一下我的小兔子应该会多重，我们把用称称出来的叫观察量，用资料估计出来的叫估计值，无论是观察值还是估计值显然都是有误差的，假定误差是高斯分布。现在问题就来了，按照书本上说我的兔子该3公斤重，称出来却只有2.5公斤，我究竟该信哪个呢？如果称足够准，兔子足够乖，卡尔曼先生就没有用武之地了呵呵，再强调一下是我们的现状是兔兔不够乖，称还很烂呵呵。在这样恶劣的情景下，卡尔曼先生告诉我们一个办法，仍然可以估计出八九不离十的兔兔体重，这个办法其实也很直白，就是加权平均，把称称出来的结果也就是观测值和按照书本经验估算出来的结果也就是估计值分别加一个权值，再做平均。当然这两个权值加起来是等于一的。也就是说如果你有0.7分相信称出来的体重，那么就只有0.3分相信书上的估计。说到这里大家一定更着急了，究竟该有几分相信书上的，有几分相信我自己称的呢？都怪我的称不争气，没法让我百分一百信赖它，还要根据书上的数据来做调整。好在卡尔曼先生也体会到了我们的苦恼，告诉我们一个办法来决定这个权值，这个办法其实也很直白，就是根据以往的表现来做决定，这其实听起来挺公平的，你以前表现好，我就相信你多一点，权值也就给的高一点，以前表现不好，我就相信你少一点，权值自然给的低一点。那么什么是表现好表现不好呢，表现好意思就是测量结果稳定，方差很小，
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。 推荐精选
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。 低通滤波器与高通滤波器的串联 低通滤波器与高通滤波器的并联 ⒉根据“最佳逼近特性”标准分类 ⑴巴特 沃斯滤波 器 从幅频特 性提出要 求，而不 考虑相频 特性。巴 特沃斯滤 波器具有最大平坦幅度特性，其幅频响应表达式为： ⑵切比雪夫滤波 器 推荐精选
第五章数字滤波器的基本概念及一些特殊滤波器 5.1 数字滤波器的基本概念 1.数字滤波器与数字滤波 滤波的涵义： 将输入信号的某些频率成分或某个频带进行压缩、放大; 对信号进行检测; 对参数估计; 数字滤波器： 通过对输入信号的进行数值运算的方法来实现滤波 模拟滤波器： 用电阻、电容、电感及有源器件等构成滤波器对信号进行滤波 2.数字滤波器的实现方法 用软件在计算机上实现 用专用的数字信号处理芯片 用硬件 3.数字滤波器的可实现性 ?要求系统因果稳定设计的系统极点全部集中 在单位圆内。 ?要求系统的差分方程的系数或者系统函数的系数为实数系统的零极点必须共轭成对出现，或者是实数。 4.数字滤波器的种类 现代滤波器 经典滤波器 ?滤波特性?a?a数字高通、数字低通、数字带 通、数字带阻； ?实现方法 ?a?a无限脉冲响应滤波器，简称IIR (Infinite Impulse Response)，它的单位脉冲响应为无限长，网络中有反馈回路。其系统函数为： ?a?a有限脉冲响应滤波器，简称FIR (Finite Impulse Response)它的单位脉冲响应为有限长，网络中没有反馈回路。其系统函数为：5.2 理想数字滤波器
理想滤波器是一类很重要的滤波器，对信号进行滤波能够达到理想的效果，但是他只能近似实现。设计的时候可以把理想滤波器作为逼近标准用。 本节主要讲述： 理想滤波器的特点： 在滤波器的通带内幅度为常数（非零），在阻带中幅度为零； 具有线性相位； 单位脉冲响应是非因果无限长序列。 理想滤波器的传输函数： ?幅度特性为： 相位特性为： 群时延为： ?则信号通过滤波器输出的频率响应为： 其时域表达式： ?输入信号输出信号， 表示输出信号相对输入信号没有发生失真。 假设低通滤波器的频率响应为 式中，是一个正整数，称为通带截止频率。 其幅度特性和相位特性图形如下： 滤波器的单位脉冲响应为： 举例：假设
实验五：FIR数字滤波器设计及软件实现 一、实验目的： （1）掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。 （2）掌握用等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理和方法。 （3）掌握FIR滤波器的快速卷积实现原理。 （4）学会调用MATLAB函数设计与实现FIR滤波器。 二、实验容及步骤： （1）认真复习第七章中用窗函数法和等波纹最佳逼近法设计FIR数字滤波器的原理； （2）调用信号产生函数xtg产生具有加性噪声的信号xt，并自动显示xt及其频谱，如图1所示； 图1 具有加性噪声的信号x(t)及其频谱如图 （3）请设计低通滤波器，从高频噪声中提取xt中的单频调幅信号，要求信号幅频失真小于0.1dB，将噪声频谱衰减60dB。先观察xt的频谱，确定滤波器指标参数。 （4）根据滤波器指标选择合适的窗函数，计算窗函数的长度N，调用MATLAB函数fir1设计一个FIR低通滤波器。并编写程序，调用MATLAB快速卷积函数fftfilt实现对xt的滤波。绘图显示滤波器的频响特性曲线、滤波器输出信号的幅频特性图和时域波形图。 （4）重复（3），滤波器指标不变，但改用等波纹最佳逼近法，调用MATLAB函数remezord和remez设计FIR数字滤波器。并比较两种设计方法设计的滤波器阶数。 友情提示： ○1MATLAB函数fir1和fftfilt的功能及其调用格式请查阅本课本；
○ 2采样频率Fs=1000Hz ，采样周期T=1/Fs ； ○ 3根据图10.6.1(b)和实验要求，可选择滤波器指标参数：通带截止频率fp=120Hz ，阻带截至频率fs=150Hz ，换算成数字频率，通带截止频率 p 20.24p f ωπ=T =π，通带最大衰为0.1dB ，阻带截至频率s 20.3s f ωπ=T =π，阻带最小衰为60dB 。] ○ 4实验程序框图如图2所示。 图2 实验程序框图 三、实验程序： 1、信号产生函数xtg 程序清单： %xt=xtg(N) 产生一个长度为N,有加性高频噪声的单频调幅信号xt,采样频率Fs=1000Hz %载波频率fc=Fs/10=100Hz,调制正弦波频率f0=fc/10=10Hz. function xt=xtg N=1000;Fs=1000;T=1/Fs;Tp=N*T; t=0:T:(N-1)*T; fc=Fs/10;f0=fc/10; %载波频率fc=Fs/10，单频调制信号频率为f0=Fc/10;
基于维纳滤波的应用综述 摘要：介绍了维纳滤波的基本概念，列举了基于维纳滤波的滤波方式在飞机盲降着陆系统、在图像处理、桩基检测、超声物位计、地震数据信号处理和抗多址干扰盲检测中的应用。 一、维纳滤波概述 维纳(wiener)滤波是用来解决从噪声中提取信号问题的一种过滤(或滤波)的方法。实际上这种线性滤波问题，可以看成是一种估计问题或一种线性估计问题。一个线性系统，如果它的单位样本响应为h(n)，当输入一个随机信号x(n)，且 （1.1） 其中s(n)表示信号，v(n)表示噪声，则输出y(n)为 （1.2） 我们希望x(n)通过线性系统h(n)后得到的．y(n)尽量接近于s(n)，因此称y(n)为s(n)的 估计值，用表示，即 （1.3） 如图1.1所示。这个线性系统h(n)称为对于s(n)的一种估计器。 实际上，式(1.2)的卷积形式可以理解为从当前和过去的观察值x(n)，x(n一1)，x(n一2)…x(n-m)，来估计信号的当前值。因此，用h(n)进行过滤的问题可以看成是一个估计问题。由于现在涉及的信号是随机信号，所以这样一种过滤问题实际上是一种统计估计问题[1]。 维纳滤波器的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。对某些问题，还可求出滤波器传递函数的显式解，并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。维纳滤波器的缺
点是，要求得到半无限时间区间内的全部观察数据的条件很难满足，同时它也不能用于噪声为非平稳的随机过程的情况，对于向量情况应用也不方便。因此，维纳滤波在实际问题中应用不多，更多的是基于维纳滤波器发展而来的滤波方式。 二、基于维纳滤波的应用 2.1在飞机盲降着陆系统中的应用 盲降着陆系统(Instrument Landing System．ILS)又译为仪表着陆系统。是目前应用最为广泛的飞机精密进近和着陆引导系统。它的作用是由地面发射的两束无线电信号实现航向道和下滑道指引。建立一条由跑道指向空中的虚拟路径。飞机通过机载接收设备．确定自身与该路径的相对位置，使飞机沿正确方向飞向跑道并且平稳下降高度。最终实现安全着陆。由于是仪表指针引导飞行员按预定下滑线着陆，无需目视。故又称为盲降着陆系统。该系统为飞行员提供相对预定下滑线的水平和垂直面内的修正指示以及到跑道端口的距离指示。 在飞机盲目着陆系统的实际应用中。盲降着陆时，飞机以较慢的恒定速度沿着一个无线电波束下降。为了自动对准跑道，通常要为盲目着陆系统提供两个信号。一个是由无线电波束提供的信号。由航向台提供，它与飞机航向滑离跑道方向的大小成正比；另一个信号由飞机通过自身方位的测量来提供。在这两个信号中，前者是飞机位置信号与高频噪声的叠加。作为前面分系统的x1(n)后者由于飞机下降过程中风向的改变而在信号中引入了低频噪声，作为x2(n)。为了对飞机的位置信号进行最佳估计，采用互补维纳滤波器去除无用噪声信号[2]，提高信噪比。由此，增强了飞机着陆时的精度，提高了飞机自身的安全。 2.2在图像处理中的应用 在图像处理中，噪声问题是经常会遇到的问题，它使得图像信息受损，降低了信噪比。如何尽可能地滤去噪声，恢复真实的信号．是图像处理中关键的问题。几类简单、常用的滤波器如维纳滤波器和卡尔曼滤波器等都是假定噪声是高斯的且是加性的，噪声和信号相互独立，这样能得到最小均方误差意义下的最优滤波。对于实际问题中遇到的非加性噪声，也能通过基于维纳滤波器的思想计算，求出适合的滤波器算式[3]。比如在处理乘性噪声时使用的方法就是基于维纳滤波器的思想[4]，还有在处理图像运动模糊复原时的频域估计算法中也使用到基于维纳滤波器的一些推广算法[5]。同时，维纳滤波还是一种常见的图像复原方法，其思想是使复原的图像与原图像的均方误差最小原则采复原图像[6]。 2.3在桩基检测中的应用[7] 高层建筑、桥梁、海工结构及特殊建筑结构，都需采用深桩基础，即使普通
卡尔曼滤波简介及其算法实现代码（C++/C/MATLAB） 卡尔曼滤波器简介 近来发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。 因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。 卡尔曼滤波器– Kalman Filter 1．什么是卡尔曼滤波器 （What is the Kalman Filter?） 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。如果对这编论文有兴趣，可以到这里的地址下载： https://www.doczj.com/doc/305972279.html,/~welch/media/pdf/Kalman1960.pdf。 简单来说，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。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 2．卡尔曼滤波器的介绍 （Introduction to the Kalman Filter） 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5 条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。
扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较上海大学2013 , 2014学年秋季学期 研究生课程小论文 课程名称: 随机信号导论课程编号: 07SB17002 论文题目: 扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较 研究生姓名: 班孝坤 (33%) 学号: 13720843 研究生姓名: 倪晴燕 (34%) 学号: 13720842 研究生姓名: 许成 (33%) 学号: 13720840 论文评语: 成绩: 任课教师: 刘凯 评阅日期: 扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较 第一章绪论 在各种非线性滤波技术中, 扩展卡尔曼滤波是一种最简单的算法, 它将卡尔曼滤波局部线性化,适用于弱非线性、高斯环境下。卡尔曼滤波用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度, 适用于高斯环境下的任何非线性系统。粒子滤波用随机样本来近似状态的后验概率密度, 适用于任何非线性非高斯环境, 但有时选择的重要性分布函数与真实后验有较大差异, 从而导致滤波结果存在较大误差, 而粒子滤
波正好克服了这一不足, 它先通过UKF产生重要性分布, 再运用PF 算法。通过仿真实验, 对其的性能进行比较。 严格说来,所有的系统都是非线性的,其中许多还是强非线性的。因此,非线性系统估计问题广泛存在于飞行器导航、目标跟踪及工业控制等领域中,具有重要的理论意义和广阔的应用前景。 系统的非线性往往成为困扰得到最优估计的重要因素，为此，人们提出了大量次优的近似估计方法。包括EKF,基于UT变换的卡尔曼滤波(UKF)，粒子滤波，等等。 第二章扩展卡尔曼滤波介绍 2.1 扩展卡尔曼滤波的理论(EKF) 设非线性状态空间模型为: xfxv,(,)(1)ttt,,11 yhxn,(,)(2)ttt 式中和分别表示在t时刻系统的状态和观测，和 xR,yR,vR,nR,tttt分别表示过程噪声和观测噪声，f和h表示非线性函数。 扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filter,以下简称EKF)是传统非线性估计的代表,其基本思想是围绕状态估值对非线性模型进行一阶Taylor展开,然后应用线性系统Kalman滤波公式。 EKF是用泰勒展开式中的一次项来对式(1)和 ( 2 ) 中的非线性函数f和h 进行线性化处理, 即先计算f和h 的雅克比矩阵, 然后再在标准卡尔曼滤波框架下进行递归滤波。和均为零均值的高斯白噪声。 vntt 2.2 扩展卡尔曼滤波的算法 EKF的算法同KF 一样, 也可分为两步预测和更新。如图2.1所示
第二章 维纳滤波与卡尔曼滤波 § 引言 信号处理的实际问题，常常是要解决在噪声中提取信号的问题，因此，我们需要寻找一种所谓有最佳线性过滤特性的滤波器。这种滤波器当信号与噪声同时输入时，在输出端能将信号尽可能精确地重现出来，而噪声却受到最大抑制。 维纳(Wiener)滤波与卡尔曼(Kalman)滤波就是用来解决这样一类从噪声中提取信号问题的一种过滤(或滤波)方法。 实际上这种线性滤波问题，可以看成是一种估计问题或一种线性估计问题。 一个线性系统，如果它的单位样本响应为h (n )，当输入一个随机信号x (n )，且 )()()(n n s n x υ+= 其中s (n )表示信号，)(n υ表示噪声，则输出y (n )为 ∑-=m m n x m h n y )()()( 我们希望x (n )通过线性系统h (n )后得到的y (n )尽量接近于s (n )，因此称y (n )为s (n )的估计值，用 )(?n s 表示，即 )(?)(n s n y = 图 维纳滤波器的输入—输出关系 如图所示。这个线性系统)(?h 称为对于s (n )的一种估计器。 实际上，式的卷积形式可以理解为从当前和过去的观察值x (n )，x (n -1)，x (n -2)…x (n -m )，… 来估计信号的当前值)(?n s 。因此，用)(?h 进行过滤的问题可以看成是一个估计问题。由于我们现在涉及的信号是随机信号，所以这样一种过滤问题实际上是一种统计估计问题。 一般，从当前的和过去的观察值x (n )，x (n -1)，x (n -2)，…估计当前的信号值)(?)(n s n y =称为过滤或滤波；从过去的观察值，估计当前的或将来的信号值)0)((?)(≥+=N N n s n y 称为预测或外推；从过去的观察值，估计过去的信号值)1)((?)(>-=N N n s n y 称为平滑或内插。因此维纳过滤与卡尔曼过滤又常常被称为最佳线性过滤与预测或线性最优估计。这里所谓“最佳”与“最优”是以最小均方误差为准则的。本章仅讨论过滤与预测问题。 如果我们以s s ?与分别表示信号的真值与估计值，而用e (n )表示它们之间的误差，即 )(?)()(n s n s n e -= 显然，e (n )可能是正的，也可能是负的，并且它是一个随机变量。因此，用它的均方值来表达误差是合理的，所谓均方误差最小即它的平方的统计平均值最小：
卡尔曼滤波的基本原理及应用卡尔曼滤波在信号处理与系统控制领域应用广泛，目前，正越来越广泛地应用于计算机应用的各个领域。为了更好地理解卡尔曼滤波的原理与进行滤波算法的设计工作，主要从两方面对卡尔曼滤波进行阐述：基本卡尔曼滤波系统模型、滤波模型的建立以及非线性卡尔曼滤波的线性化。最后，对卡尔曼滤波的应用做了简单介绍。 卡尔曼滤波属于一种软件滤波方法，其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。 最初的卡尔曼滤波算法被称为基本卡尔曼滤波算法，适用于解决随机线性离散系统的状态或参数估计问题。卡尔曼滤波器包括两个主要过程：预估与校正。预估过程主要是利用时间更新方程建立对当前状态的先验估计，及时向前推算当前状态变量和误差协方差估计的值，以便为下一个时间状态构造先验估计值；校正过程负责反馈，利用测量更新方程在预估过程的先验估计值及当前测量变量的基础上建立起对当前状态的改进的后验估计。这样的一个过程，我们称之为预估－校正过程，对应的这种估计算法称为预估－校正算法。以下给出离散卡尔曼滤波的时间更新方程和状态更新方程。 时间更新方程： 状态更新方程： 在上面式中，各量说明如下： A：作用在X k-1上的n×n 状态变换矩阵 B：作用在控制向量U k-1上的n×1 输入控制矩阵 H：m×n 观测模型矩阵，它把真实状态空间映射成观测空间 P k－：为n×n 先验估计误差协方差矩阵 P k：为n×n 后验估计误差协方差矩阵 Q：n×n 过程噪声协方差矩阵 R：m×m 过程噪声协方差矩阵 I：n×n 阶单位矩阵K k：n×m 阶矩阵，称为卡尔曼增益或混合因数 随着卡尔曼滤波理论的发展，一些实用卡尔曼滤波技术被提出来，如自适应滤波，次优滤波以及滤波发散抑制技术等逐渐得到广泛应用。其它的滤波理论也迅速发展，如线性离散系统的分解滤波（信息平方根滤波，序列平方根滤波，UD 分解滤波），鲁棒滤波（H∞波）。 非线性样条自适应滤波：这是一类新的非线性自适应滤波器，它由一个线性组合器后跟挠性无记忆功能的。涉及的自适应处理的非线性函数是基于可在学习
粒子滤波的基本原理 粒子滤波算法广泛应用在视觉跟踪领域、通信与信号处理领域、机器人、图像处理、金融经济、以及目标定位、导航、跟踪领域，其本质是利用当前和过去的观测量来估计未知量的当前值。在粒子滤波算法中使用了大量随机样本，采用蒙特卡洛仿真来完成递推贝叶斯滤波过程，其核心是使用一组具有相应权值的随机样本（粒子）来表示状态的后验分布。该方法的基本思路是选取一个重要性概率密度函数并从中进行随机抽样，得到一些带有相应权值的随机样本后，在状态观测的基础上调节权值的大小和粒子的位置，再使用这些样本来逼近状态后验分布，最后通过这组样本的加权求和作为状态的估计值。粒子滤波不受系统模型的线性和高斯假设约束，采用样本形式而不是函数形式对状态概率密度进行描述，使其不需要对状态变量的概率分布作过多的约束，适用于任意非线性非高斯动态系统，是目前最适合于非线 性、非高斯系统状态的滤波方法【Arulampalam M S, Maskell S, Gordon N, et al. A tutorial on particle filters for online nonlinear/non-Gaussian Bayesian tracking[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2002, 50(2):174-188.】 1 动态系统的状态空间模型 状态空间模型包括系统状态方程和观测方程，其通用的表示方法分别为【梁军. 粒子滤波算法及其应用研究[D]. 哈尔滨工业大学, 2009.】【黄小平, 王岩, 廖鹏程. 粒子滤波原理及应用——MATLAB 仿真[M].电子工业出版社. 2017】 ()1,k k k f -=X X W （1） (),k k k h =Z X V （2） 其中()f ?和()h ?为已知函数， k W 和k V 是概率密度已知的随机变量，k X 代表k 时刻的状态量，k Z 代表k 时刻的观测量，k W 和k V 是相互独立的。 关于系统的状态方程和观测方程，通常也可用()1k k p -X X 表示状态转移模型；()k k p Z X 表示观测似然模型；()0p X 表示初始状态的先验分布；()0:1:k k p X Z 表示系统的后验密度； ()1:k k p X Z 表示边沿后验密度，或称为后验滤波密度。卡尔曼滤波以及粒子滤波算法的本质即是利用观测序列1:k Z 对当前状态进行优化，从而得到k 时刻的后验滤波密度，进而得到k 时刻的状态值。【Merwe R V D, Doucet A, Freitas N D, et al. The unscented particle filter[C]// International Conference on Neural Information Processing Systems. MIT Press, 2000:563-569.】
卡尔曼，美国数学家和电气工程师。1930年5月 19日生于匈牙利首都布达佩斯。1953年在美国麻省理工学院毕业获理学士学位,1954年获理学硕士学位,1957年在哥伦比亚大学获科学博士学位。1957～1958年在国际商业机器公司(IBM)研究大系统计算机控制的数学问题。1958～1964年在巴尔的摩高级研究院研究控制和数学问题。1964～1971年到斯坦福大学任教授。1971年任佛罗里达大学数学系统理论研究中心主任，并兼任苏黎世的瑞士联邦高等工业学校教授。1960年卡尔曼因提出著名的卡尔曼滤波器而闻名于世。卡尔曼滤波器在随机序列估计、空间技术、工程系统辨识和经济系统建模等方面有许多重要应用。1960年卡尔曼还提出能控性的概念。能控性是控制系统的研究和实现的基本概念，在最优控制理论、稳定性理论和网络理论中起着重要作用。卡尔曼还利用对偶原理导出能观测性概念，并在数学上证明了卡尔曼滤波理论与最优控制理论对偶。为此获电气与电子工程师学会(IEEE)的最高奖──荣誉奖章。卡尔曼著有《数学系统概论》(1968)等书。 什么是卡尔曼滤波 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。 卡尔曼滤波的实质是由量测值重构系统的状态向量。它以“预测—实测—修正”的顺序递推，根据系统的量测值来消除随机干扰，再现系统的状态，或根据系统的量测值从被污染的系统中恢复系统的本来面目。 释文：卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼（Kalman）提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。 卡尔曼滤波的应用 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器. 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表.
卡尔曼滤波的原理以及应用 滤波，实质上就是信号处理与变换的过程。目的是去除或减弱不想要成分，增强所需成分。卡尔曼滤波的这种去除与增强过程是基于状态量的估计值和实际值之间的均方误差最小准则来实现的，基于这种准则，使得状态量的估计值越来越接近实际想要的值。而状态量和信号量之间有转换的关系，所以估计出状态量，等价于估计出信号量。所以不同于维纳滤波等滤波方式，卡尔曼滤波是把状态空间理论引入到对物理系统的数学建模过程中来，用递归方法解决离散数据线性滤波的问题，它不需要知道全部过去的数据，而是用前一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值，从而它具有运用计算机计算方便，而且可用于平稳和不平稳的随机过程(信号)，非时变和时变的系统的优越性。 卡尔曼滤波属于一种软件滤波方法，概括来说其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。其所得到的解是以估计值的形式给出的。 卡尔曼滤波过程简单来说主要包括两个步骤：状态变量的预估以及状态变量的校正。预估过程是不考虑过程噪声和量测噪声，只是基于系统本身性质并依靠前一时刻的估计值以及系统控制输入的一种估计；校正过程是用量测值与预估量测值之间的误差乘以一个与过程
噪声和量测噪声相关的增益因子来对预估值进行校正的，其中增益因子的确定与状态量的均方误差有关，用到了使均方误差最小的准则。而这一过程中体现出来的递归思想即是：对于当前时刻的状态量估计值以及均方误差预估值实时进行更新，以便用于下一时刻的估计，使得系统在停止运行之前能够源源不断地进行下去。 下面对于其数学建模过程进行详细说明。 1.状态量的预估 （1）由前一时刻的估计值和送给系统的可控制输入来预估计当前时刻状态量。 X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) 其中，X(k-1|k-1)表示前一时刻的估计值，U(k)表示系统的控制输入，X(k|k-1)表示由前一时刻估计出来的状态量的预估计值，A表示由k-1时刻过渡到k时刻的状态转移矩阵，B表示控制输入量与状态量之间的一种转换因子，这两个都是由系统性质来决定的。 （2）由前一时刻的均方误差阵来预估计当前时刻的均方误差阵。 P(k|k-1)=A P(k-1|k-1)A’+Q 其中，P(k-1|k-1)是前一时刻的均方误差估计值，A’代表矩阵A 的转置，Q代表过程噪声的均方误差矩阵。该表达式具体推导过程如下： P(k|k-1)=E{[Xs(k|k)-X(k|k-1)][Xs(k|k)-X(k|k-1)]’}------ 其中Xs(k|k)=A Xs(k-1|k-1)+B U(k)+W(k-1)表示当前时刻的实际值，Xs(k-1|k-1)表示前一时刻的实际值，可以看出与当前时刻的预估计值
上海大学2013 ～2014学年秋季学期 研究生课程小论文 课程名称：随机信号导论课程编号：07SB17002 论文题目: 扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较 研究生姓名: 班孝坤（33%）学号: 13720843 研究生姓名: 倪晴燕（34%）学号: 13720842 研究生姓名: 许成（33%）学号: 13720840 论文评语: 成绩: 任课教师: 刘凯 评阅日期:
扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较 第一章绪论 在各种非线性滤波技术中, 扩展卡尔曼滤波是一种最简单的算法, 它将卡尔曼滤波局部线性化,适用于弱非线性、高斯环境下。卡尔曼滤波用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度, 适用于高斯环境下的任何非线性系统。粒子滤波用随机样本来近似状态的后验概率密度, 适用于任何非线性非高斯环境, 但有时选择的重要性分布函数与真实后验有较大差异, 从而导致滤波结果存在较大误差, 而粒子滤波正好克服了这一不足, 它先通过UKF产生重要性分布, 再运用PF 算法。通过仿真实验, 对其的性能进行比较。 严格说来,所有的系统都是非线性的,其中许多还是强非线性的。因此,非线性系统估计问题广泛存在于飞行器导航、目标跟踪及工业控制等领域中,具有重要的理论意义和广阔的应用前景。 系统的非线性往往成为困扰得到最优估计的重要因素，为此，人们提出了大量次优的近似估计方法。包括EKF,基于UT变换的卡尔曼滤波（UKF），粒子滤波，等等。
第二章 扩展卡尔曼滤波介绍 2.1 扩展卡尔曼滤波的理论（EKF ） 设非线性状态空间模型为： 11(,)(1)(,) (2) t t t t t t x f x v y h x n --== 式中t x R ∈和t y R ∈分别表示在t 时刻系统的状态和观测，t v R ∈和t n R ∈ 分别表示过程噪声和观测噪声，f 和h 表示非线性函数。 扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filter,以下简称EKF)是传统非线性估计的代表,其基本思想是围绕状态估值对非线性模型进行一阶Taylor 展开,然后应用线性系统Kalman 滤波公式。 EKF 是用泰勒展开式中的一次项来对式（1）和 ( 2 ) 中的非线性函数f 和h 进行线性化处理, 即先计算f 和h 的雅克比矩阵, 然后再在标准卡尔曼滤波框架下进行递归滤波。t v 和t n 均为零均值的高斯白噪声。 2.2 扩展卡尔曼滤波的算法 EKF 的算法同KF 一样, 也可分为两步预测和更新。如图2.1所示 图 2.1
一：滤波器的分类 滤波器是由集中参数的电阻、电感、和电容，或分布参数的电阻、电感和电容构成的一种网络。这中网络允许一些频率通过，而对其他频率成分加以抑制。 广低通（LPF）（低频滤波器 从截至频率分］高通（HPF）从工作频率分< 中频滤波器 J带通（BHF）I高频滤波器 从使用器件上分有源滤波器和无源滤波器 无源又分：RC滤波器和LC滤波器。RC滤波器又分为低通RC, 高通RC和带通RC和带阻RC。LC同理 有源又分为：有源高通、低通、带通、带阻滤波器。 二：滤波器的参数 1插入损耗。用dB来表示，分贝值越大，说明抑制噪干扰的能力就越强。插入损耗和频率有直接的关系。l L=20lg（U1/U2）U1为信号源输出电压，U2为接入滤波器后，在其输出端测得的信号源电压 2、截至频率。滤波器的插入损耗大于3dB的频率点称为滤波器的截至频率，当频率超过截止频率时，滤波器就进入了阻带，在阻带内干扰信号会受到较大的衰减。 3、额定电压。滤波器正常工作时能长时间承受的电压。绝对要区分交流和直流。 4、额定电流。滤波器在正常工作时能够长时间承受的电流。 5、工作温度范围。-55---125C X电容
6、漏电流。安规电容 Y电容选择容值和耐压值要非常慎重， 漏电流不能超过0.35mA或0.7mA，总容值不能超过4700pF 7、承受电压。能承受的瞬间最高电压。 三：滤波器的结构 n型，L型，T型 电源滤波器在实际应用中，为使它有效的抑制噪声应合理配接。 组合滤波器的网络结构和参数，才成得到较好的EMI抑制效果。当 滤波器的输出阻抗与负载阻抗不相等式，EMI信号将其输入端和输出端都产生反射。这时电源滤波器对EMI噪声的衰减，就与滤波器固有的插入损耗和反射损耗有关，可以用这点更有效抑制EMI噪声。 在实际设计和选择使用EMI滤波器是，要注意滤波器的正确连接，以造成尽可能大的反射，是滤波器在很宽的频率范围内造成较大的阻抗失配，从而得到更好的EMI抑制性能。当然滤波器对噪声的抑制和取决于扼流圈的阻抗Z F的大小。 由于差模电感滤波器很容易产生磁饱和，且电感滤波器的体积也比较大，因此目前很少使用，基本上都用共模滤波器来代替。实际应用中共模电感滤波器的两个线圈之间也存在很大的漏感，因此，它对 差模干扰信号也具有一定的滤波作用。同时还有电路中的分布电容和分布电感以及各个线圈电感值的差值都可以抑制差模信号。 四：滤波器的结构初步设计 根据EMC 的定义和原理，EMC 滤波电路不但要抑制本电子设备产生
1第五讲 数字滤波器基本概念 数字信号处理 面向专业：自动化系授课教师：刘剑毅 ()() N M k m k m k m a z Y z b z X z ??===∑∑两边取Z变换，得： ()00 1 () ()() 10M M m m m m m m N N k k k k k k k b z b z Y z H z X z a z a z a h n ??==??=== == ?≠∑∑∑∑只要有一个，序列就是无限长的。 如果一个离散时间系统的单位抽样响应h(n)延伸到无穷长,即n →∞时,h(n)仍有值,这样的系统称作无限长单位冲激响应(IIR)系统。 所谓“滤波器”就是这些“系统”。 ) (n y ) ()()(n h n x n y ?=)(n h () x n 对其进行Z变换，得:
按单位抽样响应的类型分： 01 1M k k k N k k k b z a z ?=?== ?∑∑1 0)()N n n h n z ??==∑滤波器（N -1阶） 滤波器（N 阶） 特点： 1、单位冲激响应h(n) 2、系统函数H （z ）在有限（）上有极点存在。 ∞<
1 1 arg[()]arg[]()j M N m k m k H e K N M ωθω ===+ ?Φ +?∑∑m m k ριG G G 零点向量，零点指向向量；极点向量，极点指向向量。14 零点在单位圆上0,处；极点在π。 。 一个例子：
FIR数字滤波器设计方法的综述 摘要：在数字信号处理中，数字滤波器是一种被广泛使用的信号处理部件，可改变信号中所含频率分量的相对比例或滤除某些频率分量，使其达到所需的效果，具有举足轻重的作用。在数字信号处理系统中，FIR(有限冲激响应)数字滤波器是一类结构简单的最基本的原件，具有严格的相频特性，能保证信号在传输过程中不会有明显的失真，是相当稳定的系统，其确保线性相位的功能进一步使它得到了广泛的应用。本综述分析了FIR数字滤波器的特征和
设计的基本原理,得到了满足系统要求的数字滤波器的设计方法。关键词：数字信号处理，FIR数字滤波器，设计方法
1引言 1.1背景 现在几乎在所有的工程技术领域中都会涉及到信号的处理问题，其信号表现形式有电、磁、机械以及热、光、声等。数字滤波技术可以在放大信号的同时去除噪声和干扰，而在模拟信号中信号和噪声同时被放大，数字信号还可以不带误差地被存储和恢复、发送和接收、处理和操纵。许多复杂的系统可以用高精度、大信噪比和可重构的数字技术来实现。目前，数字信号处理已经发展成为一项成熟的技术，并且在许多应用领域逐步代替了传统的模拟信号处理系统，如通讯、故障检测、语音、图像、自动化仪器、航空航天、生物医学工程、雷达等。 数字信号处理中一个非常重要且应用普遍的技术就是数字滤波。所谓数字滤波，是指其输入、输出均为数字信号，通过一定的运算关系改变输入信号所含的频率成分的相对比例或滤除某些频率成分，达到提取和加强信号中的有用成份，消弱干扰成份的目的。数字滤波作为数字信号处理的重要组成部分有着十分广泛的应用前景，可作为应用系统对信号的前置处理。数字滤波器无论是在理论研究上还是在如通讯、雷达、图象处理、数字音频等实际应用上都有着很好的技术前景和巨大的实用价值。 1.2现状与前沿 在近代电信设备和各类控制系统中，滤波器应用极为广泛。在所有的电子部件中，使用最多，技术最为复杂的即为滤波器。滤波器的优劣直接决定产品的优劣，所以，对滤波器的研究和生产历来为各国所重视。 目前，国外有许多院校和科研机构在研究基于FPGA的DSP应用，比较突出的有Denmark 大学的研究小组正在从事FPGA实现数字滤波器的研究。而我国在DSP技术起步较早，产品的研究开发成绩斐然，基本上与国外同步发展。