MATLAB高斯滤波小论文

MATLAB高斯滤波小论文MATLAB高斯滤波小论文

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。 从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。在数字信号采集、处理中

在无线传感网中，基于RSSI（信号强度指示）的测距技术是一项低成本的、低复杂度的测量技术，但是RSSI信号容易受环境因素的影响，所以即便在同一位置点采集到的RSSI信号强度值也大不相同，影响位置的准确判定。论文首先分析了RSSI的测距原理，以及RSSI信号几种常见的滤波方法。并用MATLAB软件通过模型仿真产生RSSI信号，然后分别采用均值滤波、高斯滤波、以及卡尔曼滤波对RSSI采样值进行处理。仿真结果表明，小概率大干扰存在情况下，高斯滤波及卡尔曼滤波的误差明显小于均值滤波；均值滤波和高斯滤波因