【MATLAB】史上最全的11种数字信号滤波去噪算法全家桶
【MATLAB】史上最全的11种数字信号滤波去噪算法详解
掌握这些滤波算法，让你的数字信号处理如虎添翼。以下介绍的是11种强大的MATLAB滤波技术，它们分别是：
- SG滤波算法：利用最小二乘法平滑处理信号，适用于实时去噪，但需合理选择窗口大小和多项式阶数。
- T1小波滤波：基于小波变换的去噪方法，有效保留信号特征，对噪声有较好去除效果。
- 高斯加权移动平均：利用高斯权重减小噪声影响，保持信号特性。
- 滑动平均：简单易行，适用于去除周期性噪声和高频噪声。
- 卷积滑动平均：通过卷积运算平滑信号，适用于周期性和高频噪声的处理。
- 滤波器滤波：FIR和IIR滤波器，针对不同信号提供线性和非线性滤波。
- 小波去噪：分解信号频率成分，根据信号特性选择阈值处理。
- NLM非局部均值：寻找非局部相似性，以去除非局部噪声。
- 移动中位数：利用中位数的鲁棒性，有效去除噪声。
- 卡尔曼滤波：线性最优滤波，处理动态系统中的噪声。
- HANTS滤波：时间序列分析，兼顾空间和时间规律，用于遥感影像重构。
每种算法都有其适用场景和局限性，了解这些工具可以帮助你优化信号处理过程。想要获取详细的代码和示意图，可以访问阿里云盘分享，提取码为：f0w7。赶紧学习，提升你的数字信号处理技能吧！