目标信号匹配模版如图12：
目标信号匹配模板-负脉冲10.5幅值/V0-0.5-10206080采样点目标信号匹配模板-正脉冲4010012010.5幅值/V0-0.5-10204060采样点80100120
图12 目标信号匹配模版
对于原始回波信号有两种表达方式：时域或者频域。 如图13所示：
中心频率0.5MHz匹配模板信号10.5幅值/V0-0.5-10100200500600700800采样点中心频率0.5MHz匹配模板信号频谱30040090010004030幅度2010000.511.522.53频率，单位MHz3.544.55
图13 时域频域对比图
在我们的研究中，采用时域方式表示，因为如果原始信号用频域表示，那么在对其研究过程中的模版等也得变换成频域，这样，就会对处理其的带通滤波器匹配过程造成难度。
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4.4 匹配滤波处理过程 4.4.1 滤波器的设计
滤波器的选用会因为处理对象的不同和实现方法的不同而不同，所以要弄懂不同类型的滤波器以及基于不同滤波器的实现方式很必要。数字滤波器按照单位抽样响应是否无限长可以分为两大类（IIR ，FIR）
一种常见的电源滤波器如图18所示：
图18 电源滤波器
滤波器本质是是一个离散时间系统，其差分方程可以显示为：
y(n)?NN
其系统函数为：
?ay(n?k)??bkk?1m?omx(n?m) H(z)?1??akz?kk?1m?0N?bMmz?m?Y(z) X(z) 滤波器能够通过两种方式来构建：一种是通过构建滤波器硬件来实现，第二种是设计算法通过软件来实现。
对应于算法的运算有基本单元，包括加法和标量乘法器，以及单位延时。 现通过两种表示方法来表示，如表一： 单位延时 方框图法 (n)x(n)???? ?x z?1???信号流图法 x(n) z?1 x(n?1) 17
标量乘法器 (n)(n)?????ax??? ?x x(n) a ax(n) a 加法器 1(n)1(n)?x2(n)?x?????x???? x1(n) x1(n)?x2(n) x2(n) x2(n) 表一 基本运算的表示
关于两种滤波器的主要有以下三种不同:
1.从定义就可以看出的,IIP是无线延伸的,而FIR是有限长的。
2.无限长滤波器的H（z）有极点存在于无限长的z平面上，而有限长滤波器极点都位于z=0这一点处。
所以IIR,FIR滤波器的系统函数可分别表示为：
H(z)?1??akz?mK?1m?0N?bMmz?m （IIR）
H(z)??bmz?m （FIR）
m?0M 3.从结构上来看无限长滤波器能够从输出返回到输入，而有限长滤波器则不能。
滤波器从实际上来说不可能达到百分百的滤波，因为其频率在传播过程中可能会发生突变现象。所以在使用滤波器时允许有一定误差的存在。
在设计滤波器时可以遵循以下步骤：
1.将有关滤波器的各个参数大小，代表意义搞清楚;
2.设计一个与参数比较相符的系统函数;
3.根据给出的条件通过实际操作实现系统函数H(z)；
在我们的研究中用到了带通滤波器，所以要对带通滤波器进行一定的了解。带通滤波器
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有四个比较重要的参数，包括通带上下限频率（fl,fh），以及用于定义的参数中心频率和带宽[1]（f0,B）。 中心频率定义为：f0?fLfH
通带带宽定义为: B?fH?fL
关于带通滤波器在图中展示的幅频特性和衰减如图14：
图14 带通滤波器幅频特性和衰减图 4.4.2 目标信号匹配模版
截取余弦调制信号在负半轴和正半轴的图形，构成目标信号匹配模版。用匹配模版来进行检测是一种最常用的方式，根据目标信号与模版的比较，选择合适的模版。在这里匹配模版的作用是为之后进行匹配滤波做基础，从而克服频散和噪声。
在匹配滤波处理过程中，将原始信号去除直流分量，根据信号峰值选用不同的模版，通过对去除直流分量的原始信号和与之匹配的模版做相关处理算法。
带通滤波器滤除直流和高频噪声效果如图15所示：
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10.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-1 020040060080010001200140016001800原始信号正脉冲滤波 2000
图15 带通特性
4.5 噪声处理
噪声是一种在研究过程中产生的，不需要的信号。在我们的研究中是基于时域的噪声，这种噪声属于起伏噪声。有些噪声对于处理的对象影响不大，但对于类似数字通信的应用中，噪声的存在就会有所影响，造成频散现象，所以必须对其进行处理。 在用匹配滤波处理信号过程中会产生频散，噪声等现象，由于匹配过程中叠加现象的产生，会对信号幅度，数据周期造成失真，而且也会造成因相关产生的时延。
其产生的原因是由于匹配滤波处理后得出的频谱函数是以抽样频率为所要求得周期的周期延续。由于是基于时域的有限长信号，对其不能够符合抽样定理，所以会出现叠加，造成误差。
匹配滤波处理后，利用模板信号匹配滤波克服噪声效果如图16：
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