递归滤波
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基于递归滤波的单目标跟踪算法仿真系统 - MATLAB实现
本项目开发了一个MATLAB仿真系统，用于单目标跟踪算法的性能评估。系统集成多种递归滤波方法（如卡尔曼滤波），支持带噪声观测数据的处理，并通过极大似然估计进行参数初始化，提供完整的跟踪仿真解决方案。 -
基于定点递归算法的多维高速高斯滤波器设计与实现
本项目旨在提供一种在一维、二维及三维空间内高效执行高斯滤波的完整解决方案。高斯滤波作为信号处理和图像处理领域的核心基础任务，传统上常采用时域内的有限冲激响应（FIR）滤波器结合高斯掩模来实现。虽然这类方法在浮点或定点运算中实现简单，但面对大尺寸图像或大型卷积核时，其计算效率会显著下降。为了克服性能瓶颈，本项目实现了一种专门针对定点运算优化的递归无限冲激响应（IIR）滤波器。该算法通过采用非正交分离方案对高斯滤波器进行分解，使其能够灵活处理各向同性和各向异性的图像滤波需求。与以往必须依赖浮点硬件支持的FFT -
基于卡尔曼滤波的语音信号增强系统
该项目利用卡尔曼滤波算法实现对加入高斯白噪声的语音信号进行有效的增强与去噪处理。系统首先读取纯净的语音信号作为基准，通过在信号中叠加特定强度的随机白噪声来模拟现实环境中的语音干扰。处理核心采用基于AR模型的线性预测编码（LPC）技术来估计语音信号的系数，将语音产生过程建模为全极点滤波器，并将其转化为状态空间表示形式。卡尔曼滤波算法通过递归预测与更新两个阶段，利用观测到的含噪信号实时推算最接近原始语音的状态估计值。该方法能够动态适应语音信号的非平稳特性，通过最小化均方误差来达到最优滤波效果。系统的应用场景包
