当然在很多的场景下面，我们要对信号进行一些实时的处理，当现场的信号数据越来越多的情况下，我们对硬件的性能要求就越来越高，市面上很多的单片机已经无法满足我们实际的功能需求，一般的8位的16位的乃至32位的单片机以及ARM芯片已经不能在对算法进行支撑，由于专门为数字处理设计的DSP控制器的出现，提高了我们滤波器的效率，DSP很多情况下可以使用多组总线的方式，并行处理多组实时的数据，独立的一些算法器充分的使用大大提高了我们滤波器的效率。

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　　定义滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施！是根据观察某一随机过程的结果，对另一与之有关的随机过程进行估计的概率理论与方法！起源滤波一词起源于通信理论，它是从含有干扰的接收信号中提取有用信号的一种技术。“接收信号”相当于被观测的随机过程，“有用信号”相当于被估计的随机过程。例如用雷达跟踪飞机，测得的飞机位置的数据中，含有测量误差及其他随机干扰，如何利用这些数据尽可能准确地估计出飞机在每一时刻的位置、速度、加速度等，并预测飞机未来的位置，就是一个滤波与预测问题!

　　这类问题在电子技术、航天科学、控制工程及其他科学技术部门中都是大量存在的。历史上早考虑的是维纳滤波，后来R。E.卡尔曼和R。S！布西于20世纪60年代提出了卡尔曼滤波.现对一般的非线性滤波问题的研究相当活跃基本概念滤波滤波是信号处理中的一个重要概念，滤波分经典滤波和现代滤波两种!经典滤波滤波经典滤波的概念，是根据傅立叶分析和变换提出的一个工程概念。根据高等数学理论，任何一个满足一定条件的信号，都可以被看成是由无限个正弦波叠加而成.

　　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。

　　对于硬件上的短板完全可以由DSP的芯片进行弥补，做到对数字信号的实时处理与计算！DSP与普通的微处理器相比有很大的数字信号的处理优势，他是单片机以及ARM的继承，为信号处理做了一些局部的开发和改进，大大的增强了数字处理的能力，它有特定的数据流程格式、有特定的算法器，有特殊的系统结构为解决复杂的数字信号的处理提供了很多优越的条件和基础，通过对DSP的编程可以实现IIR滤波器!FIR滤波器实际上有一定的缺陷，这类系统只有零点，它不会跟IIR系统的那样容易获取比较好衰减的特性，但是也有更加明显的优势!

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　　如果限于考虑N=0、τ0的情形，则变成在无误差观测条件下X本身的线性预测问题；如果N≠0、τ≤0，则变成从受到噪声N干扰的接收信号Y中提取有用信号X的滤波问题。1939～1941年，Α.Η。柯尔莫哥洛夫利用平稳序列的沃尔德分解（见平稳过程），给出了线性预测的一般理论与处理办法，随即被推广到连续时间的平稳过程.N！维纳则在1942年对于平稳序列与过程的谱密度存在且满足某种正则条件的情形，利用谱分解导出了线性优预测和滤波的明显表达式，即维纳滤波公式，并在防空火力控制、电子工程等部门获得了应用!

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