平均滤波器

AvgFilter(x)函数用于计算给定数据集的平均值。它采用数据集x作为输入，并返回一个包含x中所有元素平均值的新数组。这个函数对于处理图像和信号处理等各种应用很有用，它可以帮助平滑数据并减少噪声。

本项目使用MATLAB代码实现和测试卡尔曼滤波器，包括动态系统模型和测量模型的定义。GUI文件kf_ui.fig可用于参数调整和测试用例修改。测试用例包括系统状态为常数、CWPA系统动态以及使用IVQ905传感器数据的真实测量。

2020年6月12-13日，土耳其伊斯坦布尔举行了第二届电气、通信和计算机工程国际会议(ICECCE)，Erkan等人在会议上发表了题为“改进的自适应加权平均滤波器去除椒盐噪声”的论文。研究介绍了一种名为改进的自适应加权平均滤波器（IAWMF）的新方法，用于有效去除图像中的椒盐噪声。IAWMF能够根据自适应窗口中的无噪声像素权重来计算新的灰度值，相比传统方法更接近中心像素的原始灰度值。此外，该方法利用了AWMF的优势，减少了误检噪声像素的情况。实验结果表明，IAWMF在图像去噪方面表现优异，超过了其他先进的方法。DOI：10.1109/ICECCE49384.2020.9179351。

Matlab环境下的滤波器设计涉及源代码编写及验证过程，确保其功能性。

这份文件包含了自编的中值滤波器、高斯滤波器和均值滤波器的MATLAB代码实现。

利用Matlab编写Kalman滤波器，仅需运行主文件（main.m）即可实现。

使用滤波器时，需先在变量 img 中创建图片，再调用 filter 函数创建与图片大小相同的滤波器，并指定截止频率 d0。

该MATLAB源代码可用于图像增强，通过使用Gabor滤波器实现。

这份新手入门教程凝结了本人搜集资料和实践总结的经验，重点阐述如何利用 fdatool 设计滤波器，同时简要介绍了 filterbuilder 的使用方法。

卡尔曼滤波器是一种用于估计动态系统状态的递归滤波算法。它广泛应用于目标跟踪、导航和控制等领域。卡尔曼滤波器算法的核心思想是通过不断更新状态估计和协方差矩阵来逼近真实状态。其特点是能够处理非线性系统和噪声干扰，提供高精度的状态估计。