请参阅http://blog.sina.com.cn/s/blog_45eac6860102uyni.html以重新绘制和格式化格式信号和系统的系统。本文的质量很高，不仅是简介和感知的了解不同的过滤方法，也了解MATLAB。
Butvos过滤器适用于信号和噪声，而无需重叠。
下图是两个信号两个信号的过滤效果。
可以从图片中可以看出，信号一号的Bartworth低通滤波器的过滤效果仍然是可能的，这主要是因为有效信号的最大频率仅为30Hz，并且该程序过滤出所有高于50Hz的信号。传递频率分量通过频率分量。仍然存在白噪声。对于两个信号，与没有噪声的信号相比，滤波信号被扭曲，并且上升和向下边缘的高频信号被过滤。
情况类似于Bartworth低通滤波器。
过滤后的效果如下：
移动设备的平均想法是将点接近离散点的平均值取得平稳。但是，这种粗糙的平均值对于预测相对温和信号的趋势预测非常有用。
过滤效果如下：
从上图可以看出，无论是信号1还是信号两个，介质值过滤的过滤效果都非常好。特殊是信号二。
优胜者过滤器是此处引入的第一个现代过滤器。
传统过滤器只能滤除信号和干扰频带而不会重叠。当信号和干扰经常重叠时，传统过滤器将无与伦比。目前，需要现代过滤器。
现代过滤器使用信号和统计特性（例如自相关功能，功率谱等）来导出一组最佳估值算法，然后使用硬件或软件实现它们。
优胜者过滤基于最小的均方根（或LMS）作为标准。它根据过去的观察值和当前观察值估算信号的当前值。因此渗透响应。
均衡器错误是：$ $ elefft [e^2（n） ight] = eleeft [left（s（n），hat {s}（n） ight）^2 ight] $ $ matlab代码：
多次，您可以看到统计特征的不利影响，即不稳定。有时效果不好。实际上，作者在源程序中对信号2的处理不好。
Venne滤波器参数是固定的，适用于光滑的随机信号。卡曼过滤器的参数及时，适用于非平滑的随机信号。但是，这两种过滤技术只能在信号的统计特征下获得最佳过滤在实际应用中，通常不可能获得有关信号和噪声统计特征的先验知识。在这种情况下，自适应滤波技术可以获得出色的过滤性能，因此具有良好的应用值。
自适应过滤的过滤效果如下：
该程序基于基于LMS算法的自适应过滤。从上图可以看出，滤波效果也非常好，尤其是对于信号二。上升的边缘变形。可以看出，自适应过滤是高度使用的。
对于两个信号，小波的噪声效应非常好。尽管波形不是很光滑，但上升和下降边缘仍然很高。基本上，您可以看到边缘和角落。
原始：https：//juejin.cn/post/709703707635661832