毕业设计(论文)
样数据的滤波则是必不可少的，未来的滤波方式肯定是越来越丰富。
从滤波发展历程讲，数字滤波经历了几个重要阶段，20世纪60年代数字滤波刚刚兴起。当时主要采用计算机模拟的方式进行数字滤波研究。70年代，开始将微处理器应用于数字滤波。但是由于处理器性能不高，在很多场合都难以实现实时处理。80年代，由于VLSI技术的发展，通用DSP处理器大量涌现并逐渐趋于成熟，使得音频范围内数字滤波技术得到广泛应用。目前，不仅通用DSP芯片的速度和功能不断提高，还出现了专用DSP芯片能适应要求信号处理速度极快的特殊场合，总之，目前数字滤波领域的研究十分热门、未来发展方向众多、前景光明。
就本系统的滤波而言，还有许多值得改进和提高的地方：
1、采用的许多滤波算法较为简单，难以适应更高的滤波要求，限于时间和知识的有限，还有许多复杂的现代滤波算法没有讨论。
2、对滤波结果分析得不够透彻，由于对滤波算法研究不够深入，许多分析都十分浅显，难以分析到问题的本质。
3、课题中许多算法的滤波效果仍然不够精细，比如中位值平均的滤波效果仍有一些提高的空间，有待进一步改进。
4、仅仅基于MATLAB环境进行设计，没有更全面的设计和测试，与实际的滤波效果肯定有一定的差异。
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致 谢
本文是在导师的悉心指导下完成的。从毕设的选题、相关知识的学习、程序的编写到论文的写作，王老师都给予了足够的帮助与指导，使我受益匪浅。同时感谢同组同学的帮助，使我在融洽的环境中完成毕业设计。最后感谢父母的鼓励与支持，使我能够顺利完成学业。
再次向所有关心帮助我的老师、亲人和朋友表示感谢！
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参考文献
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附录：程序代码清单
1、模拟噪声信号的产生的MATLAB实现代码 close all; clc; clear;
load data0.mat x=b(:,1); y=b(:,2);
fs=25000;% 对应于离散数字信号的采样速率 n=length(y);% 做fft的点数 f=fs*[-n/2:n/2-1]/n
Y=fftshift(abs(fft(y,n))); figure(1);
subplot(2,1,1); plot(x,y);
xlabel('t/s');ylabel('电压幅值/v'); title('时域图形'); grid on;
subplot(2,1,2); plot(f,Y,'r');
xlabel('f/Hz');ylabel('幅值'); axis([-3000,3000,0,400]); title('频域特性局部放大'); grid on;
2、中值滤波的MATLAB实现代码(函数调用实现) function y = calc_median(input,len)
% OUT = CALC_MEDIAN(INPUT,LEN)
% calculate the median value by each length LEN of the INPUT; % INPUT is the input series or matrix need to be filtered;
% LEN is the average filter length, and LEN must be smaller than the input size; % return OUT is the same size series or matrix of input. [m,n] = size(input);
input = reshape(input,m*n,1); if len>=m*n
return error('the filter length is too large!'); else
input = [input;input(1:len-1)]; out = [];
for i=1:m*n
out(i) = median(input(i:i+len-1));
end
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y = reshape(out,m,n); end
3、算术平均滤波的MATLAB实现代码(函数调用实现) function y = calc_avg(input,len)
% OUT = CALC_AVG(INPUT,LEN)
% calculate the average value by each length LEN of the INPUT; % INPUT is the input series or matrix need to be filtered;
% LEN is the average filter length, and LEN must be smaller than the input size; % return OUT is the same size series or matrix of input. [m,n] = size(input);
input = reshape(input,m*n,1); if len>=m*n
return error('the filter length is too large!'); else
input = [input;input(1:len-1)]; out = [];
for i=1:m*n
out(i) = mean(input(i:i+len-1));
end
y = reshape(out,m,n); end
4、中位值平均滤波的MATLAB实现代码clear; close all; clc; load data0.mat x=b(:,1); y=b(:,2);
n1=15; %中值平均滤波窗口 n2=13 ;%中值滤波窗口 y1 =[y;y(1:n1)]; for i=1:length(y) s=y1(i:i+n1-1); sort(s);
out(i)=mean(s(2:n1-2)); end y2=out;
y3=calc_avg(y2,n2); subplot(3,1,1); plot(x,y);
xlabel('t/s');ylabel('电压幅值/v'); title('滤波前波形');
axis([-0.05 0.05,2.2,3.2]); grid on;
subplot(3,1,2);
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