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按照滤波是在一整段时间上进行或只是在某些采样点上进行,可分为连续时间滤波与离散时间滤波.前者的时间参数集T可取为实半轴【0,∞)或实轴(-∞,∞);后者的T可取为非负整数集{0,1,2,…}或整数集{…,-2,-1,0,1,2,…}!设X={X,t∈T={Y,t∈T)有穷,即其中X为被估计过程,它不能被直接观测;Y为被观测过程,它包含了X的某些信息.用表示到时刻t为止的观测数据全体,如果能找到中诸元的一个函数?(),使其均方误差达到极小,就称为Xt的优滤波;如果取极小值的范围限于线性函数,就称为Xt的线性优滤波!
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可以证明,优滤波与线性优滤波都以概率1惟一存在!对于前者,悯t就是Xt关于σ()(生成的σ域)的条件期望,记作对于后者,若进一步设均值EXt呏EYt呏0,则悯t就是Xt在所张成的希尔伯特空间上的投影,记作如果(X,Y)是二维正态过程,则优滤波与线性优滤波是一致的!滤波为了应用和叙述的方便,有时还把上面的定义更细致地加以分类。设τ为一确定的实数或整数,且考虑被估计过程!按照τ=0、τ0、τ0,分别称为优滤波、(τ步)预测或外推、(τ步)平滑或内插,分别为对应的误差与均方误差,而统称这类问题为滤波问题。
上述模型在50年代被推广到仅在有限时间区间内进行观测的平稳过程以及某些特殊的非平稳过程,其应用范围也扩充到更多的领域!至今它仍是处理各种动态数据(如气象、水文、地震勘探等)及预测未来的有力工具之一!维纳滤波公式是通过平稳过程的谱分解导出的,难以推广到较一般的非平稳过程和情形,因而应用范围受到限制.另一方面,在不断增加观测结果时,不易从已算出的滤波值及新的观测值较简单地求出新的滤波值,特别是不能满足在电子计算机上快速处理大量数据的需要.
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换句话说,就是工程信号是不同频率的正弦波线性叠加而成的,组成信号的不同频率的正弦波叫做信号的频率成分或叫做谐波成分!滤波器只允许一定频率范围内的信号成分正常通过,而阻止另一部分频率成分通过的电路,叫做经典滤波器或滤波电路。实际上,任何一个电子系统都具有自己的频带宽度(对信号高频率的限制),频率特性反映出了电子系统的这个基本特点!而滤波器,则是根据电路参数对电路频带宽度的影响而设计出来的工程应用电路!
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现代滤波滤波用模拟电子电路对模拟信号进行滤波,其基本原理就是利用电路的频率特性实现对信号中频率成分的选择。根据频率滤波时,是把信号看成是由不同频率正弦波叠加而成的模拟信号,通过选择不同的频率成分来实现信号滤波!滤波1、当允许信号中较高频率的成分通过滤波器时,这种滤波器叫做高通滤波器!2、当允许信号中较低频率的成分通过滤波器时,这种滤波器叫做低通滤波器.3、设低频段的截止频率为fp1,高频段的截止频率为fp2:1)频率在fp1与fp2之间的信号能通过其它频率的信号被衰减的滤波器叫做带通滤波器!
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