波演算法

① 卡爾曼濾波演算法是什麼

卡爾曼濾波是一個濾波演算法，應用非常廣泛，它是一種結合先驗經驗、測量更新的狀態估計演算法，卡爾曼濾波器是在估計線性系統狀態的過程中，以最小均方誤差為目的而推導出的幾個遞推數學等式。

卡爾曼過程中要用到的概念。即什麼是協方差，它有什麼含義，以及什麼叫最小均方誤差估計，什麼是多元高斯分布。如果對這些有了了解，可以跳過，直接到下面的分割線。

均方誤差：

它是"誤差"的平方的期望值（誤差就是每個估計值與真實值的差），也就是多個樣本的時候，均方誤差等於每個樣本的誤差平方再乘以該樣本出現的概率的和。

方差：

方差是描述隨機變數的離散程度，是變數離期望值的距離。

注意:

兩者概念上稍有差別，當你的樣本期望值就是真實值時，兩者又完全相同。最小均方誤差估計就是指估計參數時要使得估計出來的模型和真實值之間的誤差平方期望值最小。

② 關於示波器波形的演算法，請賜教

簡單來說sin插值就是在倆點之間用正弦曲線連接
而線性插值則是直接連線
正弦插值會使波形更加平滑，其實在現在的示波器采樣率都足夠的情況下，倆種插值方式表現結果差不多

③ 小波演算法

不知道你要什麼結果

④ 這是什麼濾波演算法過程是怎樣的除以2.56是什麼意思

一開始i=0,
然後 i++ 一直累加到5，
然後又i=0

這個應該是三角窗濾波演算法，可以自己網路一下 三角窗函數

⑤ 什麼是濾波演算法

卡爾曼濾波器（Kalman Filter）是一個最優化自回歸數據處理演算法（optimal recursive data processing algorithm）。對於解決很大部分的問題，他是最優，效率最高甚至是最有用的。他的廣泛應用已經超過30年，包括機器人導航，控制，感測器數據融合甚至在軍事方面的雷達系統以及導彈追蹤等等。近年來更被應用於計算機圖像處理，例如頭臉識別，圖像分割，圖像邊緣檢測等等。

最佳線性濾波理論起源於40年代美國科學家Wiener和前蘇聯科學家Kолмогоров等人的研究工作，後人統稱為維納濾波理論。從理論上說，維納濾波的最大缺點是必須用到無限過去的數據，不適用於實時處理。為了克服這一缺點，60年代Kalman把狀態空間模型引入濾波理論，並導出了一套遞推估計演算法，後人稱之為卡爾曼濾波理論。卡爾曼濾波是以最小均方誤差為估計的最佳准則，來尋求一套遞推估計的演算法，其基本思想是：採用信號與雜訊的狀態空間模型，利用前一時刻地估計值和現時刻的觀測值來更新對狀態變數的估計，求出現時刻的估計值。它適合於實時處理和計算機運算。

現設線性時變系統的離散狀態防城和觀測方程為：

X(k) = F(k,k-1)·X(k-1)+T(k,k-1)·U(k-1)

Y(k) = H(k)·X(k)+N(k)

其中

X(k)和Y(k)分別是k時刻的狀態矢量和觀測矢量

F(k,k-1)為狀態轉移矩陣

U(k)為k時刻動態雜訊

T(k,k-1)為系統控制矩陣

H(k)為k時刻觀測矩陣

N(k)為k時刻觀測雜訊

則卡爾曼濾波的演算法流程為：

預估計X(k)^= F(k,k-1)·X(k-1)

計算預估計協方差矩陣
C(k)^=F(k,k-1)×C(k)×F(k,k-1)'+T(k,k-1)×Q(k)×T(k,k-1)'
Q(k) = U(k)×U(k)'

計算卡爾曼增益矩陣
K(k) = C(k)^×H(k)'×[H(k)×C(k)^×H(k)'+R(k)]^(-1)
R(k) = N(k)×N(k)'

更新估計
X(k)~=X(k)^+K(k)×[Y(k)-H(k)×X(k)^]

計算更新後估計協防差矩陣
C(k)~ = [I-K(k)×H(k)]×C(k)^×[I-K(k)×H(k)]'+K(k)×R(k)×K(k)'

X(k+1) = X(k)~
C(k+1) = C(k)~

⑥ 卡爾曼濾波演算法的功能是什麼

卡爾曼濾波
是用來進行數據濾波用的，就是把含雜訊的數據進行處理之後得出
相對真值
。卡爾曼濾波也可進行
系統辨識
。

⑦ 求解濾波演算法

工程上從來不用復雜的數學式求解濾波器的參數，計算過程既復雜又容易出錯。而是用查手冊的辦法。例如《有源濾波器精確設計手冊》、《有源濾波器的快速實用設計》等。
既然已知1kHz的參數，只要把所有的電容按比例減小10倍，立刻就成為同等頻響增益特性的10kHz濾波器參數。

⑧ 卡爾曼濾波演算法的功能是什麼

卡爾曼濾波是用來進行數據濾波用的，就是把含雜訊的數據進行處理之後得出相對真值。卡爾曼濾波也可進行系統辨識。卡爾曼濾波一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的演算法。由於觀測數據中包括系統中的雜訊和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。

⑨ 濾波演算法都有哪些

低通,中值,圖象

⑩ 小波演算法是什麼

王衛國 郭寶龍

（西安電子科技大學機電工程學院，西安 710071）

摘 要 隨著互聯網的普及和圖象應用范圍的不斷擴大,對圖象的編碼提出了新的要求,即不僅要求具有高的壓縮比,還要求有許多新的功能,如漸進編解碼、從有損壓縮到無損壓縮等。嵌入式零樹小波編碼較好地實現了這一思想,因此奠定了它在圖象編碼中的地位。近年來，在嵌入式零樹小波編碼(EZW)演算法的基礎上出現了許多新的改進演算法，如多級樹集合分裂演算法(SPIHT),集合分裂嵌入塊編碼(SPECK),可逆的嵌入小波壓縮法(CREW)等.本文對這些演算法從原理到性能進行了比較和討論,說明了嵌入式圖象編碼的研究方向。

關 鍵 詞 圖象編碼 嵌入式 零樹 小波變換

On Embedded Zerotree Wavelets Coding and other Improved Algorithms
WANG Wei-guo, GUO Bao-long

(School of Mechano-Electronic Engineering,Xidian Univ.,Xi』an 710071)

Abstract With the extensive application of internet and image,some new requirements on image coding,such as high compression rate ,pregressive codec,and compression from lossy to lossless ,are to be satisfied.These functions can be performed well by EZW(Embedded Zerotree Wavelets) coding.On the bases of EZW,many newly improved algorithms have been developed in recent years.They can illustrated by algorithms like SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees),SPECK(Set Partitioned Embedded block coder),In this paper,the writer discusses the principles and performances of these algorithms,thus explains the research tendency in the area of embedded image coding.

Keywords Image coding,Embedded,Zerotree,Wavelet transform

0. 引言

在基於小波變換的圖象壓縮方案中,嵌入式零樹小波 EZW(Embedded Zerotree Wavelets)[1]編碼很好地利用小波系數的特性使得輸出的碼流具有嵌入特性。它的重要性排序和分級量化的思想被許多編碼演算法所採用。近年來,在對EZW改進的基礎上，提出了許多新的性能更好的演算法,如多級樹集合分裂演算法(SPIHT :Set Partitioning In Hierarchical Trees)[2],集合分裂嵌入塊編碼(SPECK：Set Partitioned Embedded bloCK coder),可逆嵌入小波壓縮演算法(CREW:Compression with Reversible Embedded Wavelets)[3] 。本文對這些演算法進行了原理分析、性能比較,說明了嵌入式小波圖象編碼的研究方向。