基于Hodrick-Prescott Filter的时间序列分解预测方法及其在 整车进口数量预测中的应用 摘要：多种因素综合作用下，某些经济序列形态复杂，不便于分析研究和数量预测。针对这一问题，本文对Hodrick-Prescott Filter序列分解加以综述，并提出一种时间序列分析预测方法。该方法在整车进口数量预报中验证。 关键词：市场分析; 进口车认证; Hodrick-Prescott Filter; 数据挖掘;数量预测 A time series decomposition and forecasting method based on Hodrick-Prescott Filter and it’s application in vehicle import quantity forecast Abstract: Under the sophisticated function of many factors, some economic time series, assuming a complex form, is not convenient to analysis and forecast. In this paper, a time series decomposition method based on Hodrick - Prescott Filter is summarized and a Quantitative forecasting method is put forward. The method was validated in the vehicle import quantity forecast. Keywords: market analysis; import vehicle certification; Hodrick-Prescott Filter; data mining; quantitative forecast 1.汽车整车进口量分析与预测概述 随着国际市场和国家政策的调整，进口汽车价格明显下降，这刺激了消费者购买进口汽车的意愿，扩大了进口汽车市场。整车进口市场发展前景广阔。由于整车进口量受到政治、经济等多种宏观因素的影响，较难把握走势，相关的定量分析预报的工作较少。 分析和预测的难点在于，多种因素综合作用下，被研究序列的形态复杂；如果序列形态简单，甚至可以写出其解析式，佐以产经因素分析，就非常容易定位其成因，把握其走势。如果能够将整车进口量序列做分解，得到形式简单的分量，分别分析其成因、预测走势后再综合，就可以深入理解并正确、精准地预测整车进口量这个经济指标，为经营投资决策提供行情预报。 本文综合研究了相关文献，对Hodrick-Prescott Filter在历史数据分析方法做一综述，并提出一种基于历史数据的预测方法，在整车进口量数值预报中应用验证。 作者简介：
MATLAB函数的filter2 conv2 imfilter2函数 imfilter实现的是线性空间滤波； conv2是计算两个矩阵的二维卷积 1、MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2，其语法格式为： C = conv2(A,B) C = conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C。若A为ma×na的矩阵，B为mb×nb的矩阵，则C的大小为(ma+mb+1)×(na+nb+1)。 2、MATLAB图像处理工具箱提供了基于卷积的图象滤波函数filter2，filter2的语法格式为：Y = filter2(h,X) 其中Y = filter2(h,X)返回图像X经算子h滤波后的结果，默认返回图像Y与输入图像X大小相同。例如： 其实filter2和conv2是等价的。MATLAB在计算filter2时先将卷积核旋转180度，再调用conv2函数进行计算。 Fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为： h = fspecial(type) h = fspecial(type,parameters) 参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为： type='average'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。type= 'gaussian'，为高斯低通滤波器，参数有两个，n表示模版尺寸，默认值为[3,3]，sigma 表示滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5 三个函数实际的用法基本结果是一样的。但imfilter可进行多维图像（RGB等）进行空间滤波，filter2 只能对二维图像（灰度图）进行空间滤波，conv2可以对图像矩阵实现自己想实现的卷积操作，最简单最常用的是二维。所以conv2和filter2类似，多维图像（RGB等）要用imfilter 表1 图像显示
简单筛选 使用Range对象的AutoFilter方法，可对Range区域的数据中使用“自动筛选”筛选一 个列表。该方法的语法如下： 表达式.AutoFilter(Field, Criteria1, Operator, Criteria2, VisibleDropDown) 各参数的含义如下： —Field：相对于作为筛选基准字段（从列表左侧开始，最左侧的字段为第一个字段）的字段的整型偏移量。 —Criteria1：筛选条件，为一个字符串。使用“=”可查找空字段，或者使用“<>”查找非空字段。如果省略该参数，则搜索条件为All。如果将Operator设置为xlTop10Items，则Criteria1指定数据项个数（例如，“10”）。 —Operator：指定筛选类型，可用常量如表12-2所示。 表12-2 筛选类型 —Criteria2：第二个筛选条件（一个字符串）。与Criteria1和Operator一起组合成复合筛选条件。 —VisibleDropDown：如果为True，则显示筛选字段的自动筛选下拉箭头。如果为False，则隐藏筛选字段的自动筛选下拉箭头。默认值为True。 高级筛选 Excel的高级筛选可用VBA代码来实现，使用Range对象的AdvancedFilter方法即可进行高级筛选。
高级筛选必须在工作表中定义一个条件区域，通过该条件从列表中筛选或复制数据。如果初始选定区域为单个单元格，则使用单元格的当前区域。AdvancedFilter方法的语法格式如下： 表达式.AdvancedFilter(Action, CriteriaRange, CopyToRange, Unique) 该方法各参数的含义如下： —Action：指定是否就地复制或筛选列表，可使用常量xlFilterCopy（将筛选出的数据复制到新位置）或xlFilterInPlace（保留数据不动）。 —CriteriaRange：条件区域。如果省略该参数，则没有条件限制。 —CopyToRange：如果Action为xlFilterCopy，则该参数为复制行的目标区域。否则，忽略该参数。 —Unique：如果为True，则只筛选唯一记录。如果为False，则筛选符合条件的所有记录。默认值为False。 Sub 高级筛选() Dim rng As Range, rng1 As Range Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation = xlCalculationManual '手动重算 Set rng = Worksheets("Sheet1").Range("A19").CurrentRegion Set rng = rng.Offset(1, 0).Resize(rng.Rows.Count - 1, rng.Columns.Count) Set rng1 = Worksheets("Sheet1").Range("A1").CurrentRegion Set rng1=rng1.Offset(1,0).Resize(rng1.Rows.Count-1, rng1.Columns.Count) rng1.AdvancedFilter Action:=xlFilterInPlace, CriteriaRange:=rng Application.Calculation = xlCalculationAutomatic '自动重算 Application.ScreenUpdating = True End Sub 以上代码首先获取工作表中条件区域和筛选数据区域的引用，最后使用AdvancedFilter 方法对数据区域进行筛选 取消筛选 Sub 取消筛选()
HALCON算子函数——Chapter 5 : Filter 5.1 Arithmetic 1. abs_image 功能：计算一个图像的绝对值（模数）。 2. add_image 功能：使两个图像相加。 3. div_image 功能：使两个图像相除。 4. invert_image 功能：使一个图像反像。 5. max_image 功能：按像素计算两个图像的最大值。 6. min_image 功能：按像素计算两个图像的最大小值。 7. mult_image 功能：使两个图像相乘。 8. scale_image 功能：为一个图像的灰度值分级。 9. sqrt_image 功能：计算一个图像的平方根。 10. sub_image 功能：使两个图像相减。 5.2 Bit 1. bit_and 功能：输入图像的所有像素的逐位与。 2. bit_lshift 功能：图像的所有像素的左移。3 . bit_mask 功能：使用位掩码的每个像素的逻辑与。 4. bit_not 功能：对像素的所有位求补。 5. bit_or 功能：输入图像的所有像素的逐位或。 6. bit_rshift 功能：图像的所有像素的右移。 7. bit_slice 功能：从像素中提取一位。 8. bit_xor 功能：输入图像的所有像素的逐位异或。5.3 Color
1. cfa_to_rgb 功能：把一个单通道颜色滤波阵列图像变成RGB图像。 2. gen_principal_comp_trans 功能：计算多通道图像的主要部分分析的转换矩阵。 3. linear_trans_color 功能：计算多通道图像的颜色值的一个仿射转换。 4. principal_comp 功能：计算多通道图像的主要部分。 5. rgb1_to_gray 功能：把一个RGB图像转变成一个灰度图像。 6. rgb3_to_gray 功能：把一个RGB图像转变成一个灰度图像。 7. trans_from_rgb 功能：把一个图像从RGB颜色空间转变成任意颜色空间。 8. trans_to_rgb 功能：把一个图像从任意颜色空间转变成RGB颜色空间。 5.4 Edges 1.close_edges 功能：使用边缘幅值图像消除边缘缺陷。 2. close_edges_length 功能：使用边缘幅值图像消除边缘缺陷。 3. derivate_gauss 功能：用高斯派生物对一个图像卷积。 4. diff_of_gauss 功能：近似高斯的拉普拉斯算子。 5. edges_color 功能：使用Canny、Deriche或者_Shen_滤波器提取颜色边缘。 6. edges_color_sub_pix 功能：使用Canny、Deriche或者_Shen_滤波器提取子像素精确颜色边缘。 7. edges_image 功能：使用Deriche、_Lanser、Shen或者_Canny滤
二、模拟量标定库AnalogFilter Library 模拟量标定库就是指AnalogFilter.lib中的一些库函数。 2.1 CUT功能块 功能描述： 把输入值进行预处理，调整斜率，消除两端非线性影响。调整效果见图： 功能块如下图： 输入：（1）Input，UINT型，要处理的信号。 （2）PAR_InputILowLimit，UINT型，用来控制输出的下限。当 Input<=256*PAR_InputILowLimit时输出为0。 （3）PAR_InputHighLimit，UINT型，用来控制输出的上限。当 Input>=256*PAR_InputHighLimit时输出就为256*PAR_InputHighLimit。 输出：（1）Output，UINT型，处理完的信号。 （2）LowLimit，BOOL型，Input<=256*PAR_InputILowLimit时LowLimit为TRUE。 （3）HighLimit，BOOL型，Input>=256*PAR_InputHighLimit时HighLimit为TRUE。 2.2 HP功能块 功能描述： 设置一个死区，把死区以内的值都设为0。功能如图：
功能块如下图： 输入：（1）Input，UINT型，输入信号。 . （2）PAR_CutLimit，UINT型，死区控制参数。当Input<=256*PAR_CutLimit时输出为0。 输出：（1）Output，UINT型，处理完的信号。 2.3 JoyFilter功能块 功能描述： JoyFilter块是一个双向的模拟量标定块，也就是说它对输入的模拟量进行预处理，把输出范围调整为-32767~32767。 功能块如下图： 输入：
MATLAB滤波器函数 Matlab信号处理工具箱函数和IIR、FIR函数 波形产生和绘图 chirp 产生扫描频率余弦 diric 产生Dirichlet函数或周期Sinc函数 gauspuls 产生高斯调制正弦脉冲 pulstran 产生脉冲串 rectpuls 产生非周期矩形信号 sawtooth 产生锯齿波或三角波 sinc 产生sinc函数 square 产生方波 strips 产生条图 tripuls 产生非周期三角波 滤波器分析和实现 abs 绝对值（幅值） angle 相位角 conv 卷积和多项式乘法 conv2 二维卷积 fftfilt 基于FFT重叠加法的数据滤波 filter 递归（IIR）或非递归（FIR）滤波器的数据滤波 firter2 二维数字滤波 filtfilt 零相位数字滤波
filtic 函数filter初始条件确定 freqs 模拟滤波器频率响应 freqspace 频率响应的频率空间设置 freqz 数字滤波器频率响应 grpdelay 群延迟 impz 数字滤波器的脉冲响应 latcfilt 格型梯形滤波器实现 unwrap 相位角展开 zplane 零极点图 IIR与FIR MATLAB下设计IIR滤波器可使用Butterworth函数设计出巴特沃斯滤波器，使用Cheby1函数设计出契比雪夫I型滤波器，使用Cheby2设计出契比雪夫II型滤波器，使用ellipord函数设计出椭圆滤波器。下面主要介绍前两个函数的使用。与FIR滤波器的设计不同，IIR滤波器设计时的阶数不是由设计者指定，而是根据设计者输入的各个滤波器参数（截止频率、通带滤纹、阻带衰减等），由软件设计出满足这些参数的最低滤波器阶数。在MATLAB下设计不同类型IIR滤波器均有与之对应的函数用于阶数的选择。 一、巴特沃斯IIR滤波器的设计 在MATLAB下，设计巴特沃斯IIR滤波器可使用butter函数。 Butter函数可设计低通、高通、带通和带阻的数字和模拟IIR滤波器，其特性为使通带内的幅度响应最大限度地平坦，但同时损失截止频率处的下降斜度。在期望通带平滑的情况下，可使用butter函数。 butter函数的用法为： [b,a]=butter(n,Wn,/ftype/) 其中n代表滤波器阶数，Wn代表滤波器的截止频率，这两个参数可使用buttord 函数来确定。buttord函数可在给定滤波器性能的情况下，求出巴特沃斯滤波器的最小阶数n，同时给出对应的截止频率Wn。buttord函数的用法为： [n,Wn]= buttord(Wp,Ws,Rp,Rs) 其中Wp和Ws分别是通带和阻带的拐角频率（截止频率），其取值范围为0至1之间。当其值为1时代表采样频率的一半。Rp和Rs分别是通带和阻带区的波纹系数。 不同类型（高通、低通、带通和带阻）滤波器对应的Wp和Ws值遵循以下规则：1．高通滤波器：Wp和Ws为一元矢量且Wp>Ws； 2．低通滤波器：Wp和Ws为一元矢量且Wp HALCON算子函數——Chapter 5 : Filter Chapter_5:Filter 5.1 Arithmetic 1. abs_image 功能：計算一個圖像的絕對值（模數）。 2. add_image 功能：使兩個圖像相加。 3. div_image 功能：使兩個圖像相除。 4. invert_image 功能：使一個圖像反像。 5. max_image 功能：按像素計算兩個圖像的最大值。 6. min_image 功能：按像素計算兩個圖像的最大小值。7. mult_image 功能：使兩個圖像相乘。 8. scale_image 功能：為一個圖像的灰度值分級。 9. sqrt_image 功能：計算一個圖像的平方根。 10. sub_image 功能：使兩個圖像相減。 5.2 Bit 1. bit_and 功能：輸入圖像的所有像素的逐位與。 2. bit_lshift 功能：圖像的所有像素的左移。 3. bit_mask 功能：使用位掩碼的每個像素的邏輯與。 4. bit_not 功能：對像素的所有位求補。 5. bit_or 功能：輸入圖像的所有像素的逐位或。 6. bit_rshift 功能：圖像的所有像素的右移。 7. bit_slice 功能：從像素中提取一位。 8. bit_xor 功能：輸入圖像的所有像素的逐位異或。 5.3 Color 1. cfa_to_rgb 功能：把一個單通道顏色濾波陣列圖像變成RGB圖像。 2. gen_principal_comp_trans 功能：計算多通道圖像的主要部分分析的轉換矩陣。 3. linear_trans_color 功能：計算多通道圖像的顏色值的一個仿射轉換。 4. principal_comp 功能：計算多通道圖像的主要部分。 5. rgb1_to_gray 功能：把一個RGB圖像轉變成一個灰度圖像。 6. rgb3_to_gray 功能：把一個RGB圖像轉變成一個灰度圖像。 7. trans_from_rgb 功能：把一個圖像從RGB顏色空間轉變成任意顏色空間。 8. trans_to_rgb 功能：把一個圖像從任意顏色空間轉變成RGB顏色空間。 最近使用matlab对传感器采集的数据进行低通滤波处理，选定的是切比雪夫I型滤波器，使用matlab自带的函数滤波正常，滤波程序如下： 1.%设计低通滤波器 2.wp=3*2/fs; %通带边界频率15Hz（归一化频率） 3.ws=15*2/fs; %阻带边界频率15Hz（归一化频率） 4.rp=1;rs=30;Nn=512; %通带波纹和阻带衰减，以及绘制频率特性的数据点数 5.[nn,wn]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs); %求得数字滤波器的最小阶数和归一化截止频率 6.[b,a]=cheby1(nn,rp,wn); %按最小阶数、通带波纹和截止频率设计数字滤波器 7. 8.DACCx=filter(b,a,ACCx1);%对输入信号进行滤波 9.DACCy=filter(b,a,ACCy1);%对输入信号进行滤波 10.DACCz=filter(b,a,ACCz1);%对输入信号进行滤波 11. 12.DGROx=filter(b,a,GROx1);%对输入信号进行滤波 13.DGROy=filter(b,a,GROy1);%对输入信号进行滤波 复制代码 其中ACCx1、ACCy1、ACCz1、GROx1、GROy1是采集的传感器原始数据序列，这里就不再添加数据。计算出的滤波器参数如下： 恩，好的，等直接使用matlab生成C代码试一下，主要是我想先弄清楚filter的计算原理，之前的程序中有一点有问题，递推公式有个符号写错了，修改如下： 1.for i=4:len 2. y(i)=(b1*x(i)+b2*x(i-1)+b3*x(i-2)+b4*x(i-3)-a2*y(i-1)-a3*y(i-2)-a4*y (i-3)); 3.end 复制代码 1.y = filter(b, a, x); filter(x, y, length, a, b, nfilt);//length为x的大小，nfilt为滤波器的大小 [html]view plain copy print? 1.void filter(const double* x, double* y, int xlen, double* a, double* b, int nfilt) 2.{ 3. double tmp; 4. int i,j; 5. 6. //normalization 7. if( (*a-1.0>EPS) || (*a-1.0<-EPS) ) 8. { 9.tmp=*a; 10. for(i=0;i 重点函数 | KEEPFILTERS 用法介绍 各位读者大家好！ 今天的重点函数解析为大家带来的是KEEPFILTERS函数的用法，一起来看看吧！ 首先，我们来看下KEEPFILTERS的语法构成，只有一个参数，如下： KEEPFILTERS( 一起来看下几个函数的结果会有怎样的差异，如下图示： 在度量值AlwaysRed中，因为ALL的存在，对红色的筛选覆盖了外部筛选器的颜色筛选，所以得到的结果将是红色的产品销售数量；而OnlyRed_Values中用的是Values，没有取消外部上下文的筛选，这个时候的结果就是外部上下文和内部上下文交互的结果。以BLACK为例，外部上下文筛选黑色，而内部筛选的是红色，两者之间的交集为空，故结果为0。 对于OnlyRed_Values实现的效果，我们也可以用KEEPFILTERS实现，先看代码： OnlyRed := CALCULATE ( [SalesAmount], KEEPFILTERS( Products[Color] = "Red" ) ) 相对应的，该代码等价于以下代码： OnlyRed_KeepfiltersAll:= CALCULATE ( [SalesAmount], KEEPFILTERS( FILTER( ALL( Products[Color] ), Products[Color]= "Red" ) ) ) 让我们通过之前对该函数的语法描述重新解释这段代码，ALL取消外部上下文对颜色的筛选，当外部上下文和颜色有冲突时，用内部筛选器取代，但KEEPFILTERS的出现有保留了外部筛选器对颜色的筛选，这样就和度量值OnlyRed_Values计算出了同样的结果。 好了，做一个简单的小结： CALCULATE([SalesAmount],KEEPFILTERS( Products[Color] = "Red" ) ) CALCULATE([SalesAmount],KEEPFILTERS (FILTER (ALL ( Products[Color]),Products[Color] = "Red"))) CALCULATE([SalesAmount],FILTER(VALUES( Products[Color] ),Products[Color] = "Red")) 三个度量值在计算结果上是一致的，当CALCULATE内部用ALL家族的函数做筛选器的时候，会取消外部筛选器的筛选作用。这 MATLAB函数的filter2conv2imfilter2函数 imfilter实现的是线性空间滤波； conv2是计算两个矩阵的二维卷积 1、MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2，其语法格式为： C=conv2(A,B) C=conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C。若A为ma×na的矩阵，B为mb×nb的矩阵， 则C的大小为(ma+mb+1)×(na+nb+1)。 2、MATLAB图像处理工具箱提供了基于卷积的图象滤波函数filter2，filter2的语法格式为： Y=filter2(h,X) 其中Y=filter2(h,X)返回图像X经算子h滤波后的结果，默认返回图像Y与输入图像X大小 相同。例如： 其实filter2和conv2是等价的。MATLAB在计算filter2时先将卷积核旋转180度，再调用conv2 函数进行计算。 Fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为： h=fspecial(type) h=fspecial(type,parameters) 参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为： type='average'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。 type='gaussian'，为高斯低通滤波器，参数有两个，n表示模版尺寸，默认值为[3,3]，sigma 表示滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5 三个函数实际的用法基本结果是一样的。但imfilter可进行多维图像（RGB等）进行空间滤 波，filter2只能对二维图像（灰度图）进行空间滤波，conv2可以对图像矩阵实现自己想实 现的卷积操作，最简单最常用的是二维。所以conv2和filter2类似，多维图像（RGB等）要 用imfilter 表1图像显示 函数名功能说明函数名功能说明 colorb ar 颜色条显示montag e 按矩形剪辑方式显示多帧图像 getima ge 从坐标系中获取图像数据immovi e 从多帧索引图像中制作电影 image建立显示图像movie播放电影 subima ge 在同一图像窗口显示多个图像truesz ie 调整图像显示大小 images c 调整数据并显示图像warp显示图像为纹理映射表面 Matlab中filter、conv、impz函数的区别 在MA TLAB中，可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真，也可以用函数y=conv(x,h)计算卷积，用y=impz(p,d,N)求系统的冲激响应。 实现差分方程 先从简单的说起： filter([1,2],1,[1,2,3,4,5]) 实现 y[k]=x[k]+2*x[k-1] y[1]=x[1]+2*0=1%(x[1]之前状态都用0) y[2]=x[2]+2*x[1]=2+2*1=4 a. 下面程序是用来实现h和x的卷积得，分别用了filter和conv函数，两者函数得出的结果一样。 h = [3 2 1 -2 1 0 -4 0 3]; % impulse response x = [1 -2 3 -4 3 2 1]; % input sequence y = conv(h,x); n = 0:14; subplot(2,1,1); stem(n,y); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Output Obtained by Convolution'); grid; x1 = [x zeros(1,8)]; y1 = filter(h,1,x1); subplot(2,1,2); stem(n,y1); xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude'); title('Output Generated by Filtering'); grid; 要实现下式的冲击响应和阶跃响应，可以分别采用三种方法。y[n]+0.75y[n-1]+0.125y[n-2]=x[n]-x[n-1]。 b. 单位冲激响应： (1)用filter函数 a1=[1,0.75,0.125]; b1=[1,-1]; n=0:20; x1=[1 zeros(1,20)]; y1filter=filter(b1,a1,x1); stem(n,y1filter); title('y1filter'); xlabel('x'); ylabel('y'); （2）用conv函数 a1=[1,0.75,0.125]; b1=[1,-1]; x1=[1 zeros(1,10)]; [h]=impz(b1,a1,10); y1conv=conv(h,x1); n=0:19; stem(n,y1conv,'filled') （3）用impz函数 a1=[1,0.75,0.125]; b1=[1,-1]; 让我们5分钟学会filter solutions速成教程。（由于本人在网上找了很久都没有找到关于Filter Solutions的教程，这几天接触了一些，就自己做一个简易教程和大家一起学习，由于本人水平有限，做得不好的请多包涵）。 一、首先了解一下滤波软件中的英文是什么意思。浏览一遍，待会不会的再回头查看。 滤波器软件英汉翻译及操作说明 (王Z G，湖南) Lowpass notch filters :低通陷波滤波器Order: 阶 filter circuits:滤波电路 frequency response:幅频响应Passband :通频带、传输带宽repeatedly cycle：重复周期maximum signal to noise ratio：最大信噪比 gain constants：增益系数，放大常数circuit topologies：电路拓扑结构 gain shortfall：增益不足 maximum output：最大输出功率 last stage：末级 preceding stage:前级 stage filter：分级过滤器 Gain Stage：增益级 voltage amplitude：电压振幅Component values: 元件值maximum valued: 最大值 minimum valued: 最小值 standard value:标准值 resistors: 电阻器 capacitors:电容器 operational amplifiers:运算放大器(OA) circuit board:(实验用)电路板 active filters:有源滤波器 supply currents:源电流 power supplies:电源 bypassing capacitors:旁路电容optimal:最佳的;最理想的 Gain Bandwidth:带宽增益 passive component:无源元件 active component: 有源元件 overall spread:全局;总范围Component characteristics:组件特性Modification:修改;更改 data book:数据手册 typical values:标准值;典型值 default values:省略补充 program execution:程序执行 Reset button:复原按钮 positive temperature coefficient:正温度系数 variable resistors:可变电阻器 cermet resistor:金属陶瓷电阻器output resistance:输出电阻distortion:失真 single amplifier:单级放大器 voltage follower:电压输出跟随器troubleshooting:发现并修理故障control panel,:控制面板 二、让我们来看看滤波器设计的基本步骤 １、打开crack的软件后，根据滤波器的设计要求，在filter type中选择滤波器的类型（Gaussian：高斯滤波器、Bessel：贝塞尔滤波器、butterworth：巴特沃斯；Chebyshev1切比雪夫1；Chebyshev2切比雪夫2；Hourglass：对三角滤波器、 一、Filter Solutions滤波器设计软件中的英文注解 Lowpass notch filters :低通陷波滤波器Order: 阶 filter circuits:滤波电路 frequency response:幅频响应Passband :通频带、传输带宽repeatedly cycle：重复周期maximum signal to noise ratio：最大信噪比 gain constants：增益系数，放大常数circuit topologies：电路拓扑结构 gain shortfall：增益不足 maximum output：最大输出功率 last stage：末级 preceding stage:前级 stage filter：分级过滤器 Gain Stage：增益级 voltage amplitude：电压振幅Component values: 元件值maximum valued: 最大值 minimum valued: 最小值 standard value:标准值 resistors: 电阻器 capacitors:电容器 operational amplifiers:运算放大器(OA) circuit board:(实验用)电路板 active filters:有源滤波器 supply currents:源电流 power supplies:电源 bypassing capacitors:旁路电容optimal:最佳的;最理想的 Gain Bandwidth:带宽增益 passive component:无源元件 active component: 有源元件 overall spread:全局;总范围Component characteristics:组件特性Modification:修改;更改 data book:数据手册 typical values:标准值;典型值 default values:省略补充 program execution:程序执行 Reset button:复原按钮 positive temperature coefficient:正温度系数 variable resistors:可变电阻器 cermet resistor:金属陶瓷电阻器output resistance:输出电阻distortion:失真 single amplifier:单级放大器 voltage follower:电压输出跟随器troubleshooting:发现并修理故障control panel,:控制面板 二、Filter Solutions滤波器设计的基本步骤 １、打开crack的软件后，根据滤波器的设计要求，在filter type中选择滤波器的类型（Gaussian：高斯滤波器、Bessel：贝塞尔滤波器、butterworth：巴特沃斯；Chebyshev1切比雪夫1；Chebyshev2切比雪夫2；Hourglass：对三角滤波器、Elliptic：椭圆滤波器、Custom：自定义滤波器、Raised Cos：升余弦滤波器、Matche：匹配滤波器、Delay：延迟滤波器）； ２、在filter class中选择滤波器的种类（低通、高通、带通、带阻）； ３、在filter Attributes中设置滤波器的阶数（Order）、通频带频率（Passband frequency）； ４、在Implementation中选择有源滤波器（active ）、无源滤波器（passive） ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- selectFilter.js 1，软件开发事业部刘肖冲创建于2004.4.19 2，适用版本：IE5.0及其以上版本 3，修改履历： ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一，功能： 实现对select框的内容的过滤，可以设置是按照value过滤还是按照text来过滤，另外还可以设置是留下满足条件的内容还是隐藏满足条件的内容，实现用参数来控制 二，函数使用方法： a，首先在 DAX 实战 | 一个案例带你了解 CROSSFILTER 小伙伴们好啊~ 今天带大家了解的函数是CROSSFILTER，一起来看下数据模型： 在我们的模型中提供了三张表：一张事实表：Sales；两张维度表：Customer和Date，分别用CustomerKey/Date和Sales建立一对多关系。 我们要解决的业务场景是：每一年有多少个城市（Customer表中每个客户对应的City字段）产生了销售 首先写一个基础度量： NumberOfCities = DISTINCTCOUNT( Customer[City] ) 可以看到，在我们的Customer表中有473个城市。如果我们直接用Date表里的年份和该度量拖出一个矩阵，得到的结果如下： 该结果源于以下事实： 在数据模型中，一端的筛选可以流向多端，而多端的筛选无法流向一端。 Date处于一端，筛选流向了多端的Sales。而Sales和Customer是多对一关系，Sales将不再筛选Customer，所以最终的结果是所有城市的数量。 应对该问题的一个简单方案是这样的： 将Customer和Sales之间的关系改为双向，Date的筛选就可以通过Sales流向Customer了。回到报表页面，再来看下结果： 将筛选器方向由单向改为双向改变了数据模型结构，在复杂的数据模型中使用双向筛选有引发歧义的风险。 在不修改原有模型结构的前提下，有没有办法计算出我们想要的结果呢？一起来看下CROSSFILTER的实现方式：NumberOfCitiesWithSales = CALCULATE ( [NumberOfCities], CROSSFILTER ( Customer[CustomerKey], Sales[CustomerKey], BOTH ) ) CROSSFILTER语法如下： CROSSFILTER(HALCON算子函数Chapter 5：Filter
matlab中滤波器函数filter的c语言实现
c实现matlab自带的filter函数
Power BI技巧之重点函数 _ KEEPFILTERS 用法介绍
MATLAB函数的filter2 conv2 imfilter2函数
Matlab中filter,conv,impz用法
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Filter Solutions滤波器设计教程
selectFilter使用文档
PowerBI技巧之一个案例带你了解 CROSSFILTER
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