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自适应滤波器原理的目录
1、自适应滤波原理：自适应滤波器由参数可调的数字滤波器（或称为自适应处理器）和自适应算法两部分组成，如图3-12所示。参数可调数字滤波器可以是FIR数字滤波器或IIR数字滤波器，也可以是格型数字滤波器。
2、离散域自适应滤波器由一组抽头延迟线、可变加权系数和自动调整系数的机构组成。附图表示一个离散域自适应滤波器用于模拟未知离散系统的信号流图。
3、自适应滤波器的原理 如图1所示。 图中x（j）表示 j 时刻的输入信号值，y（j）表示 j 时刻的输出信号值，d（j）表示 j 的参考信号值或所期望响应信号值，误差信号e（j）为d（j）与y（j）之差。
4、总之，寻求收敛速度快，计算复杂性低，数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。
5、原理：利用前一时刻获得的滤波结果，自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声的未知特性，从而实现最优滤波。
6、比如减小输入信号中的噪声成分的能力。随着数字信号处理器性能的增强，自适应滤波器的应用越来越常见，时至今日它们已经广泛地用于手机以及其它通信设备、数码录像机和数码照相机以及医疗监测设备中。
哪本书讲卡尔曼滤波讲得好
卡尔曼滤波 与 维纳滤波 ka er man lv bo yu wei na lv bo ：现代 时间序列分析 方法 / 邓自立 著 出版发行 哈尔滨 ：哈尔滨工业大学出版社 ，2001 讲的还可以。
《目标跟踪系统中的滤波方法》内容属于信息融合研究领域。针对多条件下目标跟踪系统中的滤波方法，本书结合近年来国内外研究热点进行论述，内容较为新颖。
百度网盘卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真高清在线观看 https：//pan.baidu.com/s/1KYD9jXfU4rDhzLKF8WfhFA pwd=1234 提取码：1234 教材介绍 本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。
阿波罗飞船的导航电脑就是使用这种滤波器进行轨迹预测。
信号检测与估计的2007年版图书
书 名： 信号检测与估计作 者：田园田园出版社： 哈尔滨工程大学出版社出版时间： 2007年10月ISBN： 9787811330069开本： 16开定价： 100 元 本书共有7章。
《信号检测与估计》是张立毅编著的图书，共分12章，系统地介绍了信号检测与估计的基本理论。首先阐述了本课程的基础理论、随机信号分析及其统计描述。
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上海交通大学电子与通信工程 2016年 招生目录 上海交通大学电子与通信工程考研非常难，欲报考的考生要做好复习。
概念：匹配滤波器。概念：所谓匹配滤波器是指输出判决时刻信噪比最大的最佳线性滤波器。应用：在数字信号检测和雷达信号的检测中具有特别重要的意义。在输出信噪比最大准则下设计一个线性滤波器是具有实际意义的。
卡尔曼滤波理解与实现
卡尔曼滤波是一种常用的状态估计算法，被广泛应用于雷达、导航、控制等领域。它的基本原理是通过对系统的状态进行递推和校正，估计出系统的真实状态。
卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的算法。它是一种迭代算法，重复执行两个步骤：预测和测量更新。预测根据系统动态模型预测下一个时间步的状态，而测量更新基于测量输入校正这个预测值。
卡尔曼滤波对于持续变化的系统是理想的选择。由于卡尔曼滤波除了记忆前一个状态而不需要保留其他的历史记忆信息，因此卡尔曼滤波具有轻量化的特点，运行速度非常快，非常适合处理实时的问题和嵌入式系统。
卡尔曼滤波器的原理基本描述了，式子1，2，3，4和5就是他的5 个基本公式。根据这5个公式，可以很容易用计算机编程实现。在上面的例子中，过程误差和测量误差设定为4是为了讨论的方便。
由于它便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法，在通信，导航，制导与控制等多领域得到了较好的应用。卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件。
卡尔曼kalman滤波原理及应用
1、克尔曼滤波器的原理 克尔曼滤波器是一种基于贝叶斯概率理论的算法，它通过对系统的状态进行估计和修正，实现对系统状态的预测和控制。
2、卡尔曼滤波是一种常用的状态估计算法，被广泛应用于雷达、导航、控制等领域。它的基本原理是通过对系统的状态进行递推和校正，估计出系统的真实状态。
3、卡尔曼滤波器是一种用于估计和纠正数据中噪声影响的统计滤波器。其主要作用是通过对过去的和当前的测量数据进行分析，以提供对系统状态的最准确和最可靠的估计。
4、卡尔曼(kalman)滤波 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器)， 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文： measurement)中，估计动态系统的状态。
5、由于它便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法，在通信，导航，制导与控制等多领域得到了较好的应用。卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件。
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