本资源提供自适应陷波器的MATLAB仿真代码,包括级联型与并联型两种结构,实现方式灵活多样。用户可以选择单中心频率或多中心频率的功能,用于实现信号的自适应陷波和滤波。仿真结果显示,代码性能优秀,滤波效果良好,非常适合对信号处理有需求的工程师和研究人员。
Adaptive-Notch-Filter-Simulation-Code
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# BPSK Simulation Code
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Parameters
N = 1000 # Number of symbols
SNR_dB = 10 # Signal to Noise Ratio in dB
# Generate random binary data
data = np.random.randint(0, 2
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2024-10-31
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卡尔曼平滑滤波器代码:dynfactorR的重启
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最初,该代码是从Doz、Gianone和Reichlin (2011)的复制文件逐行重写而来。其目标是重构代码以提升可读性和可维护性,同时在数据丢失的情况下增加估计选项。完成后,计划将其打包成一个简单的R库。虽然原链接已不可用,Matlab复制文件仍然可以使用。
当前状态显示,只要q <=
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UKF 的优势在于,它能够以平滑的速度估计周围动态对象的状态,即使噪声测量数据不断变化,也可以作为输入实现无延迟的估计结果。此外,UKF 可以借助无法直接观察的传感器数据,估算其他车辆的方向和偏航率。
在本项目中,通过无味卡尔曼滤波器,利用声呐和雷达测量来估算感兴趣运动物体的状态。项目的目标是实现 RM
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| 滤波器类型 | 振铃程度 | 图像模糊程度 | 噪声平滑效果 ||-------------|----------|--------------|----------------|| ILPF | 严重 | 较轻 | 无 || TLPF | 轻 | 较轻 | 很轻 || ELPF | 一般 | 一般
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