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1、百度文库下载几篇本科的现成论文 你就知道了2、仿真就秒杀吧低通巴特沃斯模拟滤波器设计。通带截至频率3400 Hz，通带最大衰减3dB阻带截至频率4000 Hz，阻带最小衰减40dBIir2：模拟低通滤波器转换为数字低通滤波器，脉冲响应不变法和双线性变换法。Iir3：切比雪夫二型低通数字滤波器设计通带边界频率0.2π，通带最大衰减1dB阻带截至频率0.4π，阻带最小衰减80dBIir4：椭圆带通数字滤波器设计Iir5：高通和带通巴特沃思数字滤波器设计双线性变换%低通巴特沃斯模拟滤波器设计clear; close allfp=3400; fs=4000; Rp=3; As=40;[N,fc]=buttord(fp,fs,Rp,As,'s')[B,A]=butter(N,fc,'s');[hf,f]=freqs(B,A,1024);plot(f,20*log10(abs(hf)/abs(hf(1))))grid, xlabel('f/Hz'); ylabel('幅度(dB)')axis([0,4000,-40,5]);line([0,4000],[-3,-3]);line([3400,3400],[-90,5])%用脉冲响应不变法和双线性变换法将模拟滤波器离散化clear; close allb=1000;a=[1,1000];w=[0:1000*2*pi];[hf,w]=freqs(b,a,w);subplot(2,3,1); plot(w/2/pi,abs(hf)); grid;xlabel('f(Hz)'); ylabel('幅度'); title('模拟滤波器频响特性')Fs0=[1000,500];for m=1:2Fs=Fs0(m)[d,c]=impinvar(b,a,Fs)[f,e]=bilinear(b,a,Fs)wd=[0:512]*pi/512;hw1=freqz(d,c,wd);hw2=freqz(f,e,wd);subplot(2,3,2); plot(wd/pi,abs(hw1)/abs(hw1(1))); grid on; hold ontitle('脉冲响应不变法')subplot(2,3,3); plot(wd/pi,abs(hw2)/abs(hw2(1))); grid on; hold ontitle('双线性变换法')end%切比雪夫Ⅱ型低通数字滤波器设计clear; close allwp=0.2; ws=0.4; Rp=1; Rs=80;[N,wc]=cheb2ord(wp,ws,Rp,Rs)[B,A]=cheby2(N,Rs,wc)freqz(B,A)%直接设计带通数字椭圆滤波器clear; close allWp=[0.25,0.45]; Ws=[0.15,0.55];Rp=0.1; Rs=60;[N,wc]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs)[b,a]=ellip(N,Rp,Rs,wc)[hw,w]=freqz(b,a);subplot(2,1,1); plot(w/pi,20*log10(abs(hw))); gridaxis([0,1,-80,5]); xlabel('w/π'); ylabel('幅度(dB)')subplot(2,1,2); plot(w/pi,angle(hw)); gridaxis([0,1,-pi,pi]); xlabel('w/π'); ylabel('相位(rad)')%用双线性变换法设计数字高通和带通滤波器clear; close allT=1; wch=pi/2;wlc=0.35*pi; wuc=0.65*pi;B=1; A=[1,2.6131,3.4142,2.6131,1];[h,w]=freqz(B,A,512);subplot(2,2,1); plot(w,20*log10(abs(h))); grid%axis([0,10,-90,0]); xlabel('w/π'); title('模拟低通幅度(dB)')%高通omegach=2*tan(wch/2)/T;[Bhs,Ahs]=lp2hp(B,A,omegach);[Bhz,Ahz]=bilinear(Bhs,Ahs,1/T);[h,w]=freqz(Bhz,Ahz,512);subplot(2,2,3); plot(w/pi,20*log10(abs(h))); gridaxis([0,1,-150,0]); xlabel('w/π'); title('数字高通幅度(dB)')%带通omegalc=2*tan(wlc/2)/T;omegauc=2*tan(wuc/2)/T;wo=sqrt(omegalc*omegauc); Bw=omegauc-omegalc;[Bbs,Abs]=lp2bp(B,A,wo,Bw);[Bbz,Abz]=bilinear(Bbs,Abs,1/T);[h,w]=freqz(Bbz,Abz,512);subplot(2,2,4); plot(w/pi,20*log10(abs(h))); gridaxis([0,1,-150,0]); xlabel('w/π'); title('数字带通幅度(dB)')

本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理，然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法)，并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计,同时,

之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价