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语音增强报告(谱减法和维纳滤波)

语音增强报告(谱减法和维纳滤波)
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低通滤波器实验报告

(科信学院) 信息与电气工程学院 电子电路仿真及设计CDIO三级项目 设计说明书 (2012/2013学年第二学期) 题目: ____低通滤波器设计____ _____ _____ _ 专业班级:通信工程 学生姓名: 学号: 指导教师: 设计周数:2周 2013年7月5日 题目: ____低通滤波器设计____ _____ _____ _ (1)

第一章、电源的设计 (2) 1.1实验原理: (2) 1.1.1设计原理连接图: (2) 1. 2电路图 (5) 第二章、振荡器的设计 (7) 2.1 实验原理 (7) 2.1.1 (7) 2.1.2定性分析 (7) 2.1.3定量分析 (8) 2.2电路参数确定 (10) 2.2.1确定R、C值 (10) 2.2.2 电路图 (10) 第三章、低通滤波器的设计 (12) 3.1芯片介绍 (12) 3.2巴特沃斯滤波器简介 (13) 3.2.1滤波器简介 (13) 3.2.2巴特沃斯滤波器的产生 (13) 3.2.3常用滤波器的性能指标 (14) 3.2.4实际滤波器的频率特性 (15) 3.3设计方案 (17) 3.3.1系统方案框图 (17) 3.3.2元件参数选择 (18) 3.4结果分析 (20) 3.5误差分析 (23) 第四章、课设总结 (24) 第一章、电源的设计 1.1实验原理: 1.1.1设计原理连接图:

整体电路由以下四部分构成: 电源变压器:将交流电网电压U1变为合适的交流电压U2。 整流电路:将交流电压U2变为脉动的直流电压U3。 滤波电路:将脉动直流电压U3转变为平滑的直流电压U4。 稳压电路:当电网电压波动及负载变化时,保持输出电压Uo的稳定。 1)变压器变压 220V交流电端子连一个降压变压器,把220V家用电压值降到9V左右。 2)整流电路 桥式整流电路巧妙的利用了二极管的单向导电性,将四个二极管分为两组,根据变压器次级电压的极性分别导通。见变压器次级电压的正极性端与负载电阻的上端相连,负极性端与负载的电阻的下端相连,使负载上始终可以得到一个单方向的脉动电压。单项桥式整流电路,具有输出电压高,变压器利用率高,脉动系数小。

北航卡尔曼滤波课程-捷联惯导静基座初始对准实验

卡尔曼滤波实验报告 捷联惯导静基座初始对准实验 一、实验目的 ①掌握捷联惯导的构成和基本工作原理; ②掌握捷联惯导静基座对准的基本工作原理; ③了解捷联惯导静基座对准时的每个系统状态的可观测性; ④了解双位置对准时系统状态的可观测性的变化。 二、实验原理 选取状态变量为:[]T E N E N U x y x y z X V V δδεεε=ψψψ??,其

中导航坐标系选为东北天坐标系,E V δ为东向速度误差,N V δ为北向速度误差,E ψ为东向姿态误差角,N ψ为北向姿态误差角,U ψ为天向姿态误差角,x ?为东向加速度偏置,y ?为北向加速度偏置,x ε为东向陀螺漂移,y ε为北向陀螺漂移,z ε为天向陀螺漂移。则系统的状态模型为: X AX W =+ (1) 其中, 1112212211 12 1321222331323302sin 000002sin 000000000sin cos 0000sin 000000cos 0000000000000000000000000000000000000000000000000000 0L g C C L g C C L L C C C L C C C L C C C A Ω-? ? ??-Ω????Ω-Ω? ?-Ω????Ω=? ?????? ?????????? ? [00000]E N E N U T V V W W W W W W δδψψψ=,E D V W W δψ 为零均值高斯 白噪声,分别为加速度计误差和陀螺漂移的噪声成分,Ω为地球自转角速度,ij C 为姿态矩 阵n b C 中的元素,L 为当地纬度。 量测量选取两个水平速度误差:[ ]T E N Z V V δδ=,则量测方程为: 10000000000100000000E E N N V X V δηδη???? ??=+???????????? (2) 即Z HX η=+ 其中,H 为量测矩阵,[]T E N ηηη=为量测方程的随机噪声状态矢量,为零均值高 斯白噪声。 要利用基本卡尔曼滤波方程进行状态估计,需要将状态方程和量测方程进行离散化。 系统转移矩阵为: 2323/1111102!3!! n n k k k k k k n T T T I TA A A A n ∞ -----=Φ=++++=∑ (3)

滤波器设计的实验报告

实验三滤波器设计 一、实验目的: 1、熟悉Labview的软件操作环境; 2、了解VI设计的方法和步骤,学会简单的虚拟仪器的设计; 3、熟悉创建、调试VI; 4、利用Labview制作一个滤波器,实现低通、高通、带通、带阻等基本滤波功能,并调节截止频率实现滤波效果。 二、实验要求: 1、可正弦实现低通、高通、带通、带阻等基本滤波功能,并图形显示滤波前后波形; 2、可调节每种滤波器的上限截止频率或者下限截止频率; 3、给出每种滤波器的幅频特性; 三、设计原理: 1、利用LABVIEW中的数字IIR、FIR数字滤波器实现数字滤波功能,参数可调;

2、将两路不同频率的信号先叠加,然后通过滤波,将一路信号滤除,而保留有用信号,Hz f Hz f 100,2021==; 3、叠加即将两个信号相加,用到一个数学公式; 4、信号进入case 结构,结构中有两路分支,每路分支均有一个滤波模块,其中一个为IIR 滤波器,另一个为FIR 滤波器,通过按钮可选择IIR 或是FIR.每个滤波模块都可通过外部按钮对其参数进行调整,各个过程的波形都用波形图显示出来; 5、将IIR 、FIR 滤波器的“滤波信息”接线端用控件按名称解除捆绑接入波形图,观察波形的幅度和相位; 6、用一个while 循环实现不重新启动既可以改参数。 四、设计流程: 1、前面板的设计:

2、程序框图的设计: 五、实验结果: 1、低通滤波功能:将100Hz的信号滤除,保留20Hz的信号 用IIR巴特沃斯滤波器,将低截止频率设置为25Hz。

用FIR滤波器,拓扑类型选择Windowed FIR,将最低通带设置为50。 用IIR巴特沃斯滤波器,将低截止频率设置为90Hz。

数字图像处理实验报告.docx

谢谢观赏 数字图像处理试验报告 实验二:数字图像的空间滤波和频域滤波 姓名:XX学号:2XXXXXXX 实验日期:2017 年4 月26 日 1.实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。 4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。 5. 理解频域滤波的基本原理及方法。 6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。 2.实验内容与要求 1. 平滑空间滤波: 1) 读出一幅图像,给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一 图像窗口中。 2) 对加入噪声图像选用不同的平滑(低通)模板做运算,对比不同模板所形成的效果,要 求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 imfilter 时,分别采用不同的填充方法(或边界选项,如零填 充、’replicate’、’symmetric’、’circular’)进行低通滤波,显示处理后的图 像。 4) 运用 for 循环,将加有椒盐噪声的图像进行 10 次,20 次均值滤波,查看其特点, 显 示均值处理后的图像(提示:利用fspecial 函数的’average’类型生成均值滤波器)。 5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法,和中值滤波法对有噪声的图像做处理,要 求在同一窗口中显示结果。 6) 自己设计平滑空间滤波器,并将其对噪声图像进行处理,显示处理后的图像。 2. 锐化空间滤波 1) 读出一幅图像,采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数w = genlaplacian(n),自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子,如5 ×5的拉普拉斯算子 w = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3) 分别采用5×5,9×9,15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对blurry_moon.tif 谢谢观赏

(完整版)整流滤波电路实验报告

整流滤波电路实验报告 姓名:XXX 学号:5702112116 座号:11 时间:第六周星期4 一、实验目的 1、研究半波整流电路、全波桥式整流电路。 2、电容滤波电路,观察滤波器在半波和全波整流电路中的滤波效果。 3、整流滤波电路输出脉动电压的峰值。 4、初步掌握示波器显示与测量的技能。 二、实验仪器 示波器、6v交流电源、面包板、电容(10μF*1,470μF*1)、变阻箱、二极管*4、导线若干。 三、实验原理 1、利用二极管的单向导电作用,可将交流电变为直流电。常用的二极管整 流电路有单相半波整流电路和桥式整流电路等。 2、在桥式整流电路输出端与负载电阻RL并联一个较大电容C,构成电容滤 波电路。整流电路接入滤波电容后,不仅使输出电压变得平滑、纹波显著成小,同时输出电压的平均值也增大了。 四、实验步骤 1、连接好示波器,将信号输入线与6V交流电源连接,校准图形基准线。 2、如图,在面包板上连接好半波整流电路,将信号连接线与电阻并联。

3、如图,在面包板上连接好全波整流电路,将信号输入线与电阻连接。

4、在全波整流电路中将电阻换成470μF的电容,将信号接入线与电容并联。 5、如图,选择470μF的电容,连接好整流滤波电路,将信号接入线与电阻并联。 改变电阻大小(200Ω、100Ω、50Ω、25Ω)

200Ω100Ω50Ω

25Ω 6、更换10μF的电容,改变电阻(200Ω、100Ω、50Ω、25Ω)200Ω 100Ω

50Ω 25Ω 五、数据处理 1、当C 不变时,输出电压与电阻的关系。 输出电压与输入交流电压、纹波电压的关系如下: avg)r m V V V (输+= 又有i avg R C V ??=输89.2V )(r 所以当C 一定时,R 越大 就越小 )(r V avg 越大 输V

维纳维纳滤波实现模糊图像恢复

维纳滤波实现模糊图像恢复 摘要 维纳滤波器是最小均方差准则下的最佳线性滤波器,它在图像处理中有着重要的应用。本文主要通过介绍维纳滤波的结构原理,以及应用此方法通过MA TLAB 函数来完成图像的复原。 关键词:维纳函数、图像复原 一、引言 在人们的日常生活中,常常会接触很多的图像画面,而在景物成像的过程中有可能出现模糊,失真,混入噪声等现象,最终导致图像的质量下降,我们现在把它还原成本来的面目,这就叫做图像还原。引起图像的模糊的原因有很多,举例来说有运动引起的,高斯噪声引起的,斑点噪声引起的,椒盐噪声引起的等等,而图像的复原也有很多,常见的例如逆滤波复原法,维纳滤波复原法,约束最小二乘滤波复原法等等。它们算法的基本原理是,在一定的准则下,采用数学最优化的方法从退化的图像去推测图像的估计问题。因此在不同的准则下及不同的数学最优方法下便形成了各种各样的算法。而我接下来要介绍的算法是一种很典型的算法,维纳滤波复原法。它假定输入信号为有用信号与噪声信号的合成,并且它们都是广义平稳过程和它们的二阶统计特性都已知。维纳根据最小均方准则,求得了最佳线性滤波器的的参数,这种滤波器被称为维纳滤波。 二、维纳滤波器的结构 维纳滤波自身为一个FIR 或IIR 滤波器,对于一个线性系统,如果其冲击响应为()n h ,则当输入某个随机信号)(n x 时, Y(n)=∑-n )()(m n x m h 式(1) 这里的输入 )()()(n v n s n x += 式(2) 式中s(n)代表信号,v(n)代表噪声。我们希望这种线性系统的输出是尽可能地逼近s(n)的某种估计,并用s^(n)表示,即 )(?)(y n s n = 式(3) 因而该系统实际上也就是s(n)的一种估计器。这种估计器的主要功能是利用当前的观测值x(n)以及一系列过去的观测值x(n-1),x(n-2),……来完成对当前信号值的某种估计。维纳滤波属于一种最佳线性滤波或线性最优估计,是一最小均方误差作为计算准则的一种滤波。设信 号的真值与其估计值分别为s(n)和)(?n s ,而它们之间的误差 )(?)()(e n s n s n -= 式(4) 则称为估计误差。估计误差e(n)为可正可负的随机变量,用它的均方值描述误差的大小显然

自适应滤波实验报告

LMS 自适应滤波实验报告 姓名: 学号: 日期:2015.12.2 实验内容: 利用自适应滤波法研究从宽带信号中提取单频信号的方法。 设()()()()t f B t f A t s t x 212cos 2cos π?π+++=,()t s 是宽带信号,A ,B ,1f ,2f , ?任选 (1)要求提取两个单频信号; (2)设f f f ?+=12,要求提取单频信号()t f 22cos π,研究f ?的大小对提取单频信号的影响。 1. 自适应滤波器原理 自适应滤波器理论是现代信号处理技术的重要组成部分,它对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波器在信号处理中属于随机信号处理的范畴。在一些信号和噪声特性无法预知或他们是随时间变化的情况下,自适应滤波器通过自适应滤波算法调整滤波器系数,使得滤波器的特性随信号和噪声的变化,以达到最优滤波的效果,解决了固定全系数的维纳滤器和卡尔曼滤波器的不足。 (1) 自适应横向滤波器 所谓自适应滤波,就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果,自动调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波。自适应滤波器由两个部分组成:滤波器结构和调节滤波器系数的自适应算法。自适应滤波器的特点是自动调节自身的冲激响应,达到最优滤波,此算法适用于平稳和非平稳随机信号,并且不要求知道信号和噪声的统计特性。 一个单输入的横向自适应滤波器的原理框图如图所示:

实际上这种单输入系统就是一个FIR 网络结构,其输出()n y 用滤波器单位脉冲响应表示成下式: ()()()∑-=-=1 N m m n x m w n y 这里()n w 称为滤波器单位脉冲响应,令:()()n i n x x i w w m i i i ,1,1,1+-=-=+=用j 表示,上式可以写成 ∑==N i ij i j x w y 1 这里i w 也称为滤波器加权系数。用上面公式表示其输出,适用于自适应线性组合器,也适用于FIR 滤波器。将上式表示成矩阵形式: X W W X j T T j j y == 式中 [][ ] T Nj j j j T N x x x w w w X W ,...,,, ,...,,2121== 误差信号表示为 X W j T j j j j d y d e -=-= (2) 最小均方(LMS )算法 Widrow 等人提出的最小均方算法,是用梯度的估计值代替梯度的精确值,这种算法简单易行,因此获得了广泛的应用。 LMS 算法的梯度估计值用一条样本曲线进行计算,公式如下:

低通滤波器设计实验报告

低通滤波器设计实验报 告 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】

低通滤波器设计 一、设计目的 1、学习对二阶有源RC 滤波器电路的设计与分析; 2、练习使用软件ORCAD (PISPICE )绘制滤波电路; 3、掌握在ORCAD (PISPICE )中仿真观察滤波电路的幅频特性与相频特性曲线 。 二、设计指标 1、设计低通滤波器截止频率为W=2*10^5rad/s; 2、品质因数Q=1/2; 三、设计步骤 1、考虑到原件分散性对整个电路灵敏度的影响,我们选择 R1=R2=R,C1=C2=C ,来减少原件分散性带来的问题; 2、考虑到电容种类比较少,我们先选择电容的值,选择电容 C=1nF; 3、由给定的Wp 值,求出R 12121C C R R Wp ==RC 1=2*10^5 解得:R=5K? 4、根据给定的Q ,求解K Q=2121C C R R /K)RC -(1+r2)C1+(R1= K -31 解得:K=3-Q 1= 5、根据求出K 值,确定Ra 与Rb 的值

Ra=2 K=1+ Rb Ra=Rb 这里取 Ra=Rb=10K?; 四、电路仿真 1、电路仿真图: 2、低通滤波器幅频特性曲线 3、低通滤波器相频特性曲线 注:改变电容的值:当C1=C2=C=10nF时 低通滤波器幅频特性曲线 低通滤波器相频特性曲线 五、参数分析 1、从幅频特性图看出:该低通滤波器的截止频率大约33KHz, 而我们指标要求设计截止频率 f= Wp/2?= 存在明显误差; 2、从幅频特性曲线看出,在截至频率附近出现凸起情况,这是二阶滤波器所特有的特性; 3、从相频特性曲线看出,该低通滤波器的相频特性相比比较好。 4、改变电容电阻的值,发现幅频特性曲线稍有不同,因此,我们在设计高精度低误差的滤波器时一定要注意原件参数的选择。 六、设计心得:

自适应滤波实验报告

LMS 自适应滤波实验报告 : 学号: 日期:2015.12.2 实验容: 利用自适应滤波法研究从宽带信号中提取单频信号的方法。 设()()()()t f B t f A t s t x 212cos 2cos π?π+++=,()t s 是宽带信号,A ,B ,1f ,2f , ?任选 (1)要求提取两个单频信号; (2)设f f f ?+=12,要求提取单频信号()t f 22cos π,研究f ?的大小对提取单频信号的影响。 1. 自适应滤波器原理 自适应滤波器理论是现代信号处理技术的重要组成部分,它对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波器在信号处理中属于随机信号处理的畴。在一些信号和噪声特性无法预知或他们是随时间变化的情况下,自适应滤波器通过自适应滤波算法调整滤波器系数,使得滤波器的特性随信号和噪声的变化,以达到最优滤波的效果,解决了固定全系数的维纳滤器和卡尔曼滤波器的不足。 (1) 自适应横向滤波器 所谓自适应滤波,就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果,自动调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波。自适应滤波器由两个部分组成:滤波器结构和调节滤波器系数的自适应算法。自适应滤波器的特点是自动调节自身的冲激响应,达到最优滤波,此算法适用于平稳和非平稳随机信号,并且不要求知道信号和噪声的统计特性。

一个单输入的横向自适应滤波器的原理框图如图所示: 实际上这种单输入系统就是一个FIR 网络结构,其输出()n y 用滤波器单位脉冲响应表示成下式: ()()()∑-=-=1 N m m n x m w n y 这里()n w 称为滤波器单位脉冲响应,令: ()()n i n x x i w w m i i i ,1,1,1+-=-=+=用j 表示,上式可以写成 ∑==N i ij i j x w y 1 这里i w 也称为滤波器加权系数。用上面公式表示其输出,适用于自适应线性组合器,也适用于FIR 滤波器。将上式表示成矩阵形式: X W W X j T T j j y == 式中 [][ ] T Nj j j j T N x x x w w w X W ,...,,, ,...,,2121== 误差信号表示为 X W j T j j j j d y d e -=-= (2) 最小均方(LMS )算法 Widrow 等人提出的最小均方算法,是用梯度的估计值代替梯度的精确值,这种算法简单易行,因此获得了广泛的应用。

有源滤波器实验报告

有源滤波器实验报告文件编码(008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256)

实验七集成运算放大器的基本应用(Ⅱ)—有源滤波器 一、实验目的 1、熟悉用运放、电阻和电容组成有源低通滤波、高通滤波和带通、带阻滤波器。 2、学会测量有源滤波器的幅频特性。 二、实验原理 (a)低通(b)高通 (c) 带通(d)带阻 图7-1 四种滤波电路的幅频特性示意图 由RC元件与运算放大器组成的滤波器称为RC有源滤波器,其功能是让一定频率范围内的信号通过,抑制或急剧衰减此频率范围以外的信号。可用在信息处理、数据传输、抑制干扰等方面,但因受运算放大器频带限制,这类滤波器主要用于低频范围。根据对频率范围的选择不同,可分为低通(LPF)、高通(HPF)、带通(BPF)与带阻(BEF)等四种滤波器,它们的幅频特性如图7-1所示。 具有理想幅频特性的滤波器是很难实现的,只能用实际的幅频特性去逼近理想的。一般来说,滤波器的幅频特性越好,其相频特性越差,反之亦然。滤波器的阶数越高,幅频特性衰减的速率越快,但RC网络的节数越多,元件参数计算越繁琐,电路调试越困难。任何高阶滤波器均可以用较低的二阶RC有滤波器级联实现。 1、低通滤波器(LPF) 低通滤波器是用来通过低频信号衰减或抑制高频信号。

如图7-2(a )所示,为典型的二阶有源低通滤波器。它由两级RC 滤波环节与同相比例运算电路组成,其中第一级电容C 接至输出端,引入适量的正反馈,以改善幅频特性。图7-2(b )为二阶低通滤波器幅频特性曲线。 (a)电路图 (b)频率特性 图7-2 二阶低通滤波器 电路性能参数 1 f uP R R 1A + = 二阶低通滤波器的通带增益 RC 2π1 f O = 截止频率,它是二阶低通滤波器通带与阻带的界限频率。 uP A 31 Q -= 品质因数,它的大小影响低通滤波器在截止频率处幅频特性的形状。 2、高通滤波器(HPF ) 与低通滤波器相反,高通滤波器用来通过高频信号,衰减或抑制低频信号。 只要将图7-2低通滤波电路中起滤波作用的电阻、电容互换,即可变成二阶有源高通滤波器,如图7-3(a)所示。高通滤波器性能与低通滤波器相反,其频率响应和低通滤波器是“镜象”关系,仿照LPH 分析方法,不难求得HPF 的幅频特性。

卡尔曼滤波简介和实例讲解.

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.

FIR滤波器设计实验报告

实验报告 课程名称:数字信号处理 实验项目:FIR滤波器设计 专业班级: 姓名:学号: 实验室号:实验组号: 实验时间:批阅时间: 指导教师:成绩:

实验报告 专业班级: 学号: 姓名: 一、实验目的: 1、熟悉线性相位FIR 数字低通滤波器特性。 2、熟悉用窗函数法设计FIR 数字低通滤波器的原理和方法。 3、了解各种窗函数对滤波特性的影响。 要求认真复习FIR 数字滤波器有关内容实验内容。 二、实验原理 如果所希望的滤波器理想频率响应函数为)(e H j ωd ,则其对应的单位样值响应为 ωπ= ωππ -?d e j ωn j d d e )(H 21(n)h 窗函数法设计法的基本原理是用有限长单位样值响应h(n)逼近(n)h d 。由于(n)h d 往往是无限长序列,且是非因果的,所以用窗函数(n)w 将(n)h d 截断,并进行加权处理,得 到:(n)(n)h h(n)d w ?=。h(n)就作为实际设计的FIR 滤波器单位样值响应序列,其频率函数)H(e j ω 为∑-=ω= 1 n n j -j ω h(n)e )H(e N 。式中N 为所选窗函数(n)w 的长度。 用窗函数法设计的FIR 滤波器性能取决于窗函数类型及窗口长度N 的取值。设计过程中要根据阻带衰减和过渡带宽度的要求选择合适的窗函数类型和窗口长度N 。各类窗函数所能达到的阻带最小衰减和过渡带宽度见P342表7-3。 选定窗函数类型和长度N 以后,求出单位样值响应(n)(n)h h(n)d w ?=。验算 )()()]([)(ω?ωω==j g j e H n h DTFT e H 是否满足要求,如不满足要求,则重新选定窗函 数类型和长度N ,直至满足要求。 如要求线性相位特性,h(n)还必须满足n)-1-h(N h(n)±=。根据上式中的正、负号和长度N 的奇偶性又将线性相位FIR 滤波器分成4类(见P330表7-1及下表),根据要设计的滤波器特性正确选择其中一类。例如要设计低通特性,可选择情况1、2,不能选择情况3、4。

有源滤波器实验报告

实验七 集成运算放大器的基本应用(n )—有源滤波器 一、 实验目的 i 熟悉用运放、电阻和电容组成有源低通滤波、高通滤波和带通、带阻滤波器。 2、学会测量有源滤波器的幅频特性。 二、 实验原理 (a )低通 (b )高通 (c)带通 (d )带阻 图7—1四种滤波电路的幅频特性示意图 由RC 元件与运算放大器组成的滤波器称为 RC 有源滤波器,其功能是让一定频率范围内的信号通过, 抑制或急剧衰减此频率范围以外的信号。 可用在信息处理、数据传输、 抑制干扰等方面,但因受运算放 大器频带限制,这类滤波器主要用于低频范围。根据对频率范围的选择不同,可分为低通 (LPF)、高通 (HPF)、带通(BPF)与带阻(BEF)等四种滤波器,它们的幅频特性如图 7— 1所示。 具有理想幅频特性的滤波器是很难实现的, 只能用实际的幅频特性去逼近理想的。 一般来说,滤波 器的幅频特性越好,其相频特性越差,反之亦然。滤波器的阶数越高 ,幅频特性衰减的速率越快,但 RC 网络的节数越多,元件参数计算越繁琐,电路调试越困难。任何高阶滤波器均可以用较低的二阶 RC 有 滤波器级联实现。 1、低通滤波器(LPF ) 低通滤波器是用来通过低频信号衰减或抑制高频信号 如图7— 2 (a )所示,为典型的二阶有源低通滤波器。它由两级 RC 滤波环节与同相比例运算电路 组成,其中第一级电容 C 接至输出端,弓I 入适量的正反馈,以改善幅频特性。图 7—2 (b )为二阶低 通滤波器幅频特性曲线。 (a) 电路图 图7—2二阶低通滤波器 电路性能参数 ―1奈二阶低通滤波器的通带增益 截止频率,它是二阶低通滤波器通带与阻带的界限频率。 (b)频率特性 1 2 T RC

卡尔曼滤波与组合导航课程报告

卡尔曼滤波与组合导航》课程实验报告 实验 捷联惯导 /GPS 组合导航系统静态导航实验 实验序号 3 姓名 陈星宇 系院专业 17 班级 ZY11172 学号 ZY1117212 日期 2012-5-15 指导教师 宫晓琳 成绩 、实验目的 ① 掌握捷联惯导 /GPS 组合导航系统的构成和基本工作原理; ②掌握采用卡尔曼滤波方法进行捷联惯导 /GPS 组合的基本原理; ③掌握捷联惯导 /GPS 组合导航系统静态性能; ④了解捷联惯导 /GPS 组合导航静态时的系统状态可观测性; 、实验原理 ( 1)系统方程 X FX GW 系统噪声矢量由陀螺仪和加速度计的随机误差组成,表达式为: 2)量测方程 和 H 分别为捷联解算与 GPS 的东向速度、北向速度、天向速度、纬度、经度和高度之 差;量测矩阵 H H V H P T ,H P 03 6 diag R M H, (R N H )cos L, 036 , H V 033 diag 1, 1, 1 039 ,v v V E v V N v V U v L v v H 为量测噪声。 量测噪声 v E v N T v U L h x y z x y z 其中, E 、 N 、 U 为数学平台失准角; v E 、 v N 、 v U 分别为载体的东向、北向和天向速度误差; L 、 、 h 分别为纬度误差、经度误差和高度误差; x 、 y 、 z 、 x 、 y 、 z 分别为陀螺随 机常值漂移和加速度计随机常值零偏。(下 标 系统的噪声转移矩阵 G 为: E 、N 、 U 分别代表东、北、天) C b n 3 3 0 9 3 3 3 C n C b 9 3 15 6 系统的状态转移矩阵 w w w w F 组成内容为: w z F 06N 9 F S F M ,其中 F N 中非零元素为可由惯导误差模型获得。 F S C b n 3 3 0 3 3 3 3 C b n 3 3 96 量测变量 z V E V N V U L H , , V E 、 V N 、 V U 、 L 、 X U

实验报告基于MATLAB的数字滤波器设计

实验7\8基于MATLAB勺数字滤波器设计实验目的:加深对数字滤波器的常用指标和设计过程的理解。 实验原理:低通滤波器的常用指标: 1 一6P 兰G(e^) ≤ 1 + 6P , for 国≤ ωP G(J") ≤ 6s, for 国s ≤ ⑷≤ ∏ 通带边缘频率:'P ,阻带边缘频率:'s, 通带起伏:J P,通带峰值起伏: C(P= —20 IOg io (^-OP )【d B 】阻带起伏.冠S PaSSband StOPband Tran Siti on band Fig 7.1 TyPiCaI magn itude SPeCifiCati On for a digital LPF :S = -20 log ιo(r)[dB 】 O 数字滤波器有IIR和FlR两种类型,它们的特点和设计方法不同。 在MATLAB^,可以用[b , a]=butter ( N,Wr)等函数辅助设计IIR数字滤波器,也可以用b=fir1(N,Wn, 'type ')等函数辅助设计FIR数字滤波器。 实验内容:利用MATLAB编程设计一个数字带通滤波器,指标要求如下: 通带边缘频率:??P1=0.45^,?? P2=0?65 二,通带峰值起伏:[dB】O 阻带边缘频率:'s1 0.3…,'s2 0.75…,最小阻带衰减:-S 4°[dB] O 分别用IIR和FlR两种数字滤波器类型进行设计。 实验要求:给出IIR数字滤波器参数和FIR数字滤波器的冲激响应,绘出它们的幅度和相位频响曲线,讨论它们各自的实现形式和特点。 实验内容: IRR代码: wp=[0.45*pi,0.65*pi]; ws=[0.3*pi,0.75*pi]; Ap=1; A S=40; [N,Wc]=buttord(wp∕pi,ws∕pi,Ap,As); [b,a]=butter(N,Wc)%[b,a] = butter( n, Wn,'ftype') 最小阻带衰减:

北航卡尔曼滤波实验报告-GPS静动态滤波实验

卡尔曼滤波实验报告

2014 年 4 月 GPS 静/动态滤波实验 一、实验要求 1、分别建立GPS 静态及动态卡尔曼滤波模型,编写程序对静态和动态GPS 数据进行Kalman 滤波。 2、对比滤波前后导航轨迹图。 3、画出滤波过程中估计均方差(P 阵对角线元素开根号)的变化趋势。 4、思考:① 简述动态模型与静态模型的区别与联系;② R 阵、Q 阵,P0阵的选取对滤波精度及收敛速度有何影响,取值时应注意什么;③ 本滤波问题是否可以用最小二乘方法解决,如果可以,请阐述最小二乘方法与Kalman 滤波方法的优劣对比。 二、实验原理 2.1 GPS 静态滤波 选取系统的状态变量为[ ]T L h λ=X ,其中L 为纬度(deg),λ为经度(deg),h 为高度 (m)。设()w t 为零均值高斯白噪声,则系统的状态方程为: 310()w t ?=+X (1) 所以离散化的状态模型为: ,111k k k k k W ---=+X X Φ (2) 式中,,1k k -Φ为33?单位阵,k W 为系统噪声序列。 测量数据包括:纬度静态量测值、经度静态量测值和高度构成31?矩阵Z ,量测方程

可以表示为: k k k Z HX V =+ (3) 式中,H 为33?单位阵,k V 为量测噪声序列。 系统的状态模型是十分准确的,所以系统模型噪声方差阵可以取得十分小,取Q 阵零矩阵。 系统测量噪声方差阵R 由测量确定,由于位置量测精度为5m ,采用克拉索夫斯基地球椭球模型,长半径e R 为6378245m ,短半径p R 为6356863m 。所以R 阵为: 2 2 25180()0 05180 ( )0cos()00 5p e R R L ππ ??? ?? ? ??= ??? ? ? ?? ? R (4) 2.2 GPS 动态滤波 动态滤波基于当前统计模型,在地球坐标系下解算。选取系统的状态变量为 T x x x y y y z z z X x v a y v a z v a εεε??=??,其中,,,x x x x v a ε依次为地球坐标系下x 轴上的位置、速度、加速度和位置误差分量,,y z 轴同理。系统的状态模型可以表示为: ()()()()t t t t =++X AX U W (5) 式中,位置误差视为有色噪声,为一阶马尔科夫过程,可表示为: x x x x y y y y z z z z w w w εετεετεετ?=-+????=-+????=-+?? 1 11 (6) 其中,i τ(,,i x y z =)为对应马尔科夫过程的相关时间常数,(,,)i w i x y z =为零均值高斯白噪声。

带通滤波器设计实验报告

电子系统设计实践 报告 实验项目带通功率放大器设计学校宁波大学科技学院 学院理工学院 班级12自动化2班 姓名woniudtk 学号12******** 指导老师李宏 时间2014-12-4

一、设计课题 设计并制作能输出0.5W功率的语音放大电路。该电路由带通滤波器和功率放大器构成。 二、设计要求 (1)电路采用不超过12V单(或双)电源供电; (2)带通滤波器:通带为300Hz~3.4kHz,滤波器阶数不限;增益为20dB; (3)最大输出额定功率不小于0.5W,失真度<10%(示波器观察无明显失真);负载(喇叭)额定阻抗为8?。 (4)功率放大器增益为26dB。 (5)功率放大部分允许采用集成功放电路。 三、电路测试要求 (1)测量滤波器的频率响应特性,给出上、下限截止频率、通带的增益; (2)在示波器观察无明显失真情况下,测量最大输出功率 (3)测量功率放大器的电压增益(负载:8?喇叭;信号频率:1kHz); 四、电路原理与设计制作过程 4.1 电路原理 带通功率放大器的原理图如下图1所示。电路有两部分构成,分别为带通滤波器和功率放大器。 图1 滤波器电路的设计选用LM358双运放设计电路。LM358是一个高输入阻抗、高共模抑制比、低漂移的小信号放大电路。高输入阻抗使得运放的输入电流比较小,有利于增大放大电路对前级电路的索取信号的能力。在信号的输入的同时会不可避免的掺杂着噪声和温漂而影响信号的放大,因此高共模抑制比、低温漂的作用尤为重要。 带通滤波器的设计是由上限截止频率为3400HZ的低通滤波器和下限截止频率为300HZ 的高通滤波器级联而成,因此,设计该电路由低通滤波器和高通滤波器组合成二阶带通滤波器(巴特沃斯响应)。 功率放大电路运用LM386功放,该功放是一种音频集成功放,具有自身功耗低、电压增益可调整、电源电压范围大、外接元件少和总谐波失真小等优点,广泛应用于录音机和收音机之中。 4.2电路设计制作 4.2.1带通滤波电路设计 (1)根据设计要求,通带频率为300HZ~2.4KHZ,滤波器阶数不限,增益为 20dB,所以采取二阶高通和二阶低通联级的设计方案,选择低通放大十倍。高通不放大。

数字图像处理实验报告 (2)

数字图像处理试验报告 实验二:数字图像得空间滤波与频域滤波 姓名:XX学号:2XXXXXXX 实验日期:2017 年4 月26日 1、实验目得 1、掌握图像滤波得基本定义及目得. 2、?理解空间域滤波得基本原理及方法。 3、掌握进行图像得空域滤波得方法。 4、?掌握傅立叶变换及逆变换得基本原理方法。 5、?理解频域滤波得基本原理及方法。 6、掌握进行图像得频域滤波得方法。 2、实验内容与要求 1、?平滑空间滤波: 1) 读出一幅图像,给这幅图像分别加入椒盐噪声与高斯噪声后并与前一张图显示在同 一图像窗口中。 2)?对加入噪声图像选用不同得平滑(低通)模板做运算,对比不同模板所形成得效果, 要求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 imfilter时,分别采用不同得填充方法(或边界选项,如 零填充、’replicate'、'symmetric’、’circular')进行低通滤波,显 示处理后得图像. 4)运用for循环,将加有椒盐噪声得图像进行10 次,20 次均值滤波,查瞧其特点,显示均值处理后得图像(提示:利用fspecial函数得’average’ 类型生成均值滤波器)。 5)?对加入椒盐噪声得图像分别采用均值滤波法,与中值滤波法对有噪声得图像做处理, 要求在同一窗口中显示结果。 6) 自己设计平滑空间滤波器,并将其对噪声图像进行处理,显示处理后得图像。 2、锐化空间滤波 1)?读出一幅图像,采用3×3得拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1;1– 8 1; 1, 1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数w = genlaplacian(n),自动产生任一奇数尺寸n 得拉普拉斯算子, 如 5 ×5得拉普拉斯算子 w =[ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 —24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3)?分别采用5×5,9×9,15×15与25×25大小得拉普拉斯算子对blurry_moon、tif

北航卡尔曼滤波实验报告_GPS静动态滤波实验

卡尔曼滤波实验报告 2014 年 4 月 GPS静/动态滤波实验 一、实验要求 1、分别建立GPS静态及动态卡尔曼滤波模型,编写程序对静态和动态GPS数据进行Kalman滤波。 2、对比滤波前后导航轨迹图。

3、画出滤波过程中估计均方差(P 阵对角线元素开根号)的变化趋势。 4、思考:① 简述动态模型与静态模型的区别与联系;② R 阵、Q 阵,P0阵的选取对滤波精度及收敛速度有何影响,取值时应注意什么;③ 本滤波问题是否可以用最小二乘方法解决,如果可以,请阐述最小二乘方法与Kalman 滤波方法的优劣对比。 二、实验原理 2.1 GPS 静态滤波 (deg) 度(m) (1) 所以离散化的状态模型为: (2) 可以表示为: (3) 矩阵。 5m ,采用克拉索夫斯基地球 6378245m 6356863m (4) 2.2 GPS 动态滤波 动态滤波基于当前 统计模型,在地球坐标系下解算。选取系统的状态变量为 (5)

式中,位置误差视为有色噪声,为一阶马尔科夫过程,可表示为: ε τεετεετ-=- =-1 1 (6) 白噪声。 (7) (8) 系统噪声为: (9) 量测量为纬度动态量测值、经度动态量测值、高度和三向速度量测值。由于滤波在地球 坐标系下进行,为了简便首先将纬度、经度和高度转化为三轴位置坐标值,转化方式如下: (10) 量测方程为: (11)

综上,离散化的Kalman滤波方程为: (12) 离散化的系统噪声协方差阵为: 2 [ π ?] ? k x = +<0 “当前”加速度 (13) 离散化量测噪声协方差阵为:diag = R 三、实验结果 3.1 GPS静态滤波

有源滤波器实验报告

实验报告 课程名称:电路与电子技术实验Ⅱ指导老师:张德华成绩:__________________ 实验名称:有源滤波器实验类型:模拟电路实验 一、实验目的和要求(必填) 二、实验内容和原理(必填) 三、主要仪器设备(必填) 四、操作方法和实验步骤 五、实验数据记录和处理 六、实验结果与分析(必填) 七、讨论、心得 一、实验目的和要求 1.了解有源滤波器的工作原理、特点; 2.掌握有源滤波器典型电路的设计、分析与实现; 3.学习有源滤波器典型电路的频率特性测量方法、电路调试与参数测试,了解其滤波性能; 4.通过仿真方法进一步研究有源滤波电路,了解不同的有源滤波器结构、参数等对滤波性能的影响。 二、实验内容和原理 实验内容: 1.原理分析; 2.频率特性; 3.滤波效果。 实验原理: 0.滤波器 ⑴定义: 让指定频段的信号通过,而将其余频段上的信号加以抑制,或使其急剧衰减。(选频电路) ⑵分类: a)按照器件类型分类: 无源滤波器:由电阻、电容和电感等无源元件组成; 有源滤波器:采用集成运放和RC 网络为主体; b)按照频段分类: 低通滤波器(LPF )、高通滤波器(HPF )、带通滤波器(BPF )、带阻滤波器(BEF ); 通带:能够通过(或在一定范围内衰减)的信号频率范围; 阻带:被抑制(或急剧衰减)的信号频率范围; 过渡带越窄,说明滤波电路的选频特性越好。

⑷关键指标: 传递函数(频率响应特性函数)A v:反映滤波器增益随频率的变化关系; 固有频率(谐振频率)f c、ωc:电路无损耗时的频率参数,其值由电路器件决定; 通带增益:A0(针对LPF)、A∞(针对HPF)、A r(针对BPF); 截止频率(-3dB频率)f p、ωp:增益下降到通带增益时所对应的频率; 品质因数Q:反映滤波器频率特性的一项重要指标,不同类型滤波器的定义不同(低通、高通滤波器中,定义为当f = fc 时增益模与通带增益模之比)。 1.一阶低通有源滤波器 ⑴电路原理图: ⑵关键指标: ⑶幅频特性图: ⑴电路原理图: ⑵关键指标:

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