波算法

① 卡尔曼滤波算法是什么

卡尔曼滤波是一个滤波算法，应用非常广泛，它是一种结合先验经验、测量更新的状态估计算法，卡尔曼滤波器是在估计线性系统状态的过程中，以最小均方误差为目的而推导出的几个递推数学等式。

卡尔曼过程中要用到的概念。即什么是协方差，它有什么含义，以及什么叫最小均方误差估计，什么是多元高斯分布。如果对这些有了了解，可以跳过，直接到下面的分割线。

均方误差：

它是"误差"的平方的期望值（误差就是每个估计值与真实值的差），也就是多个样本的时候，均方误差等于每个样本的误差平方再乘以该样本出现的概率的和。

方差：

方差是描述随机变量的离散程度，是变量离期望值的距离。

注意:

两者概念上稍有差别，当你的样本期望值就是真实值时，两者又完全相同。最小均方误差估计就是指估计参数时要使得估计出来的模型和真实值之间的误差平方期望值最小。

② 关于示波器波形的算法，请赐教

简单来说sin插值就是在俩点之间用正弦曲线连接
而线性插值则是直接连线
正弦插值会使波形更加平滑，其实在现在的示波器采样率都足够的情况下，俩种插值方式表现结果差不多

③ 小波算法

不知道你要什么结果

④ 这是什么滤波算法过程是怎样的除以2.56是什么意思

一开始i=0,
然后 i++ 一直累加到5，
然后又i=0

这个应该是三角窗滤波算法，可以自己网络一下 三角窗函数

⑤ 什么是滤波算法

卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一个最优化自回归数据处理算法（optimal recursive data processing algorithm）。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。

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。

现设线性时变系统的离散状态防城和观测方程为：

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)分别是k时刻的状态矢量和观测矢量

F(k,k-1)为状态转移矩阵

U(k)为k时刻动态噪声

T(k,k-1)为系统控制矩阵

H(k)为k时刻观测矩阵

N(k)为k时刻观测噪声

则卡尔曼滤波的算法流程为：

预估计X(k)^= F(k,k-1)·X(k-1)

计算预估计协方差矩阵
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)'

计算卡尔曼增益矩阵
K(k) = C(k)^×H(k)'×[H(k)×C(k)^×H(k)'+R(k)]^(-1)
R(k) = N(k)×N(k)'

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

计算更新后估计协防差矩阵
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 卡尔曼滤波算法的功能是什么

卡尔曼滤波
是用来进行数据滤波用的，就是把含噪声的数据进行处理之后得出
相对真值
。卡尔曼滤波也可进行
系统辨识
。

⑦ 求解滤波算法

工程上从来不用复杂的数学式求解滤波器的参数，计算过程既复杂又容易出错。而是用查手册的办法。例如《有源滤波器精确设计手册》、《有源滤波器的快速实用设计》等。
既然已知1kHz的参数，只要把所有的电容按比例减小10倍，立刻就成为同等频响增益特性的10kHz滤波器参数。

⑧ 卡尔曼滤波算法的功能是什么

卡尔曼滤波是用来进行数据滤波用的，就是把含噪声的数据进行处理之后得出相对真值。卡尔曼滤波也可进行系统辨识。卡尔曼滤波一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。

⑨ 滤波算法都有哪些

低通,中值,图象

⑩ 小波算法是什么

王卫国 郭宝龙

（西安电子科技大学机电工程学院，西安 710071）

摘 要 随着互联网的普及和图象应用范围的不断扩大,对图象的编码提出了新的要求,即不仅要求具有高的压缩比,还要求有许多新的功能,如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。嵌入式零树小波编码较好地实现了这一思想,因此奠定了它在图象编码中的地位。近年来，在嵌入式零树小波编码(EZW)算法的基础上出现了许多新的改进算法，如多级树集合分裂算法(SPIHT),集合分裂嵌入块编码(SPECK),可逆的嵌入小波压缩法(CREW)等.本文对这些算法从原理到性能进行了比较和讨论,说明了嵌入式图象编码的研究方向。

关 键 词 图象编码 嵌入式 零树 小波变换

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

在基于小波变换的图象压缩方案中,嵌入式零树小波 EZW(Embedded Zerotree Wavelets)[1]编码很好地利用小波系数的特性使得输出的码流具有嵌入特性。它的重要性排序和分级量化的思想被许多编码算法所采用。近年来,在对EZW改进的基础上，提出了许多新的性能更好的算法,如多级树集合分裂算法(SPIHT :Set Partitioning In Hierarchical Trees)[2],集合分裂嵌入块编码(SPECK：Set Partitioned Embedded bloCK coder),可逆嵌入小波压缩算法(CREW:Compression with Reversible Embedded Wavelets)[3] 。本文对这些算法进行了原理分析、性能比较,说明了嵌入式小波图象编码的研究方向。