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STM32模数转换实验及平滑滤波

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简介：
本实验介绍了在STM32微控制器上进行模拟信号到数字信号转换的基本原理和操作方法，并探讨了如何应用平滑滤波技术来改善数据质量。 STM32使用DMA方式完成模数转换，并带有平滑滤波算法，易于上手。

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  • STM32模数转换实验及平滑滤波
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    本实验介绍了在STM32微控制器上进行模拟信号到数字信号转换的基本原理和操作方法，并探讨了如何应用平滑滤波技术来改善数据质量。 STM32使用DMA方式完成模数转换，并带有平滑滤波算法，易于上手。
     
  • 基于STM32的数模转换实验
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    本实验以STM32微控制器为核心，通过其内部DAC模块实现数模转换功能。学生将学习并实践数字信号转化为模拟电压的过程，并进行相关电路设计和程序编写，掌握数据传输与信号处理的基础技能。 STM32的DAC模块（数字/模拟转换器）支持12位数字输入与电压输出功能。此模块可配置为8位或12位模式，并且可以配合DMA控制器使用。当工作在12位模式时，数据能够以左对齐或右对齐方式设置。此外，DAC包含两个独立的输出通道，每个都配备了自己的转换器。在双DAC操作模式下，这两个通道既可以单独执行转换任务，也可以同步进行并更新各自的输出值。通过引脚输入参考电压VREF+可以提高转换精度。
     
  • 滑动平均滤波的Simulink模型
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    本简介探讨了基于Simulink平台实现滑动平均滤波器的设计与仿真。通过构建滑动平均模型，分析其在信号处理中的平滑效果及应用场景。 通过Simulink搭建的滑动平均滤波器（Moving Average），模型中有说明：想要取n个数的滑动平均值，直接修改n值即可。（纯Simulink模型，非代码）
     
  • 贝叶斯滤波及平滑技术
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    贝叶斯滤波及平滑技术是基于概率统计理论的一种信号处理方法，广泛应用于导航、定位和机器人等领域，通过递归地更新预测模型以估计动态系统的状态。 滤波器领域的大牛撰写了一本关于贝叶斯滤波与平滑的书，对通信类硕士和博士研究生非常有帮助。
     
  • 贝叶斯滤波及平滑技术
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    贝叶斯滤波及平滑技术是基于概率论的方法，在不确定性环境中对系统状态进行估计。通过递归地应用贝叶斯定理，该方法在信号处理、机器人导航等领域广泛应用，尤其擅长追踪动态系统的演变过程，并能有效减少噪声影响以提高预测准确性。 滤波与平滑是估计理论中最核心的两类算法，它们用于估计未知的状态或参数。贝叶斯滤波和平滑是在贝叶斯框架下的应用方法。本书涵盖了经典的线性与平滑滤波、非线性与平滑滤波以及高斯和卡尔曼滤波等内容。
     
  • 平滑微分：平滑微分滤波器（数字微分器）——MATLAB实现
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    本项目介绍了如何使用MATLAB设计并实现一种先进的信号处理工具——平滑微分滤波器。该滤波器通过优化算法有效减少噪声，同时准确捕捉信号的细微变化，特别适用于高频噪声环境下信号的精确分析与预处理。此数字微分器是科研和工程领域中不可或缺的一部分。 平滑微分滤波器（数字微分器）具有以下优点：首先，它结合了平滑操作与微分操作的功能，可以视为一种低通微分滤波器。众所周知，单纯的微分运算会放大高频噪声，因此这种平滑处理在实验数据的噪音处理中显得尤为有用。其次，该滤波器的系数除整数比例因子外均为简单的整数值，在某些应用场景下可能特别重要，例如在一些单片机或数字信号处理器的应用中。 使用方法如下： - h = smooth_diff(n) - n：过滤器长度（需为不小于2的正整数） - h：滤波器系数（反对称） 示例代码和演示由罗建文于清华大学生物医学工程系及电气工程系提供。参考文献包括臼井 S. 和阿米多尔 I. 的《用于生物信号处理的数字低通微分》，发表在 IEEE 生物医学工程汇刊 1982 年第 29 卷第 10 期上。
     
  • 双重指数边缘平滑滤波
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    双重指数边缘平滑滤波是一种图像处理技术，通过应用双层指数函数来减少噪声并保持重要细节。这种方法能够有效优化边缘检测和图像增强效果。 看博客中的C++代码，并附有原来的Java版本供参考，值得一看。
     
  • MATLAB中的平滑滤波
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    MATLAB中的平滑滤波是指利用MATLAB软件对信号或图像进行处理，以减少噪声和不必要的细节，从而突出主要特征的技术。这一过程常用于数据分析、工程计算及科学研究中，通过各种算法实现数据的精细化展示与分析。 设计程序以实现3×3邻域平均和平滑处理的7×7邻域平均技术。理解图像平滑的概念，并掌握邻域平均技术和中值滤波技术。
     
  • 在STM32上实现卡尔曼滤波及其应用：包括滤波、目标预测、数据平滑和融合处理
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    本文介绍了如何在STM32微控制器平台上实现卡尔曼滤波算法，涵盖滤波器设计、目标状态预测、信号平滑以及多源数据融合技术的应用。 在STM32上实现卡尔曼滤波可以用于多种场景下的数据处理，包括但不限于多处的滤波处理、目标预测处理、平滑数据处理以及数据融合处理等。使用过程中通过调用KF_Init进行初始化，并根据开发板的具体需求选择性地添加相应的armmath-lib库文件。随后利用Kalman_Filter_Update函数来执行卡尔曼滤波更新操作。 代码中定义了一些类型以方便其他部分的引用，具体如下： ```c typedef signed char int8_t; typedef signed short int16_t; typedef signed long long int64_t; typedef unsigned char uint8_t; typedef unsigned short uint16_t; typedef unsigned long long uint64_t; typedef unsigned char bool_t; typedef float fp32; typedef double fp64; ```
     
  • EKF UKF.zip_IMM UKF_UKF_ukf_ekf_平滑_imm_kalman滤波
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    本资源包包含扩展卡尔曼滤波(EKF)、 unscented卡尔曼滤波(UKF)及交互式多重模型(IMM)算法的实现，适用于状态估计与平滑处理。 Kalman滤波、扩展的Kalman滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF），基于EKF和UKF混合模型的IMM实现以及配套的Rauch-Tung-Striebel和平滑工具，提供了一个非常实用的框架。