在常用的滤波算法中，低通数字滤波法是一种简单有效的信号处理技术，用于去除高频噪声，保留低频信号成分。该方法通过加权平均当前采样值和上一次滤波结果来实现平滑滤波，特别适用于变化较慢的参数滤波。1、低通数字滤波法的原理低通滤波，也称一阶滞后滤波

在常用滤波算法中，消抖滤波法是一种针对数字信号处理中的抖动问题设计的滤波方法，主要用于消除因信号不稳定或干扰引起的数值快速波动，通过设置一个计数器来累计采样值与当前有效值的不一致次数，当计数器达到一定上限时，才将新的采样值认定为有效值，从而

在常用的滤波算法中，加权递推平均滤波法是一种信号处理技术，旨在通过赋予不同时刻的数据不同的权重来改进递推平均滤波法，该方法可以使较新的数据具有更高的权重，以此提高系统对当前数据的灵敏度，同时牺牲部分信号平滑度。1、加权递推平均滤波法的原理加

在常用滤波算法中，一阶滞后滤波法是一种简单有效的信号处理技术，通过结合当前采样值和上一次滤波结果，实现对信号的平滑处理。1、一阶滞后滤波法的原理一阶滞后滤波法的基本公式为：本次滤波结果=(1−a)×本次采样值+a×上次滤波结果其中，a 为滤

在常用的滤波算法中，中位值平均滤波法是一种信号处理技术，通过结合中位值滤波和算术平均滤波的方法，旨在有效去除信号中的脉冲性感染，提高数据的准确性和稳定性。1、中位值平均滤波法的原理中位值平均滤波法首先对连续采样的N个数据进行排序，去除一个最

在常用滤波算法中。递推平均滤波法（也叫做滑动平均滤波法）是一种常用的信号处理技术，用于平滑数据序列中的随机波动，特别适合周期性干扰的抑制。该方法通过将最新采集的数据与先前数据结合，并计算其平均值，以此获得较为稳定的滤波结果。1、递推平均滤波

在常见的滤波算法中，算术平均滤波法是一种简单有效的信号处理技术，用于平滑随机干扰信号，提取信号的真实平均值，该方法通过连续采集N个采样值，并计算这些采样值的算术平均值，从而达到滤波效果。1、算术平均滤波法是什么？算术平均滤波法的基本思想是对

在常用滤波算法中，中位值滤波算法是一种简单而有效的信号处理方法，特别适用于去除由偶然因素引起的波动干扰，适合那些变化缓慢的被测参数，如温度和液位，但不适合那些快速变化的参数如流量和速度。1、中位值滤波法的原理中位值滤波法通过连续采样N次（N

在常用滤波算法中，限幅滤波算法是一种简单有效的数字信号处理方法，可用来去除信号中的偶然脉冲干扰，其核心思想是通过设置一个允许的最大偏差值（限幅值），英语判断采样值与上一次有效值之间的差异，从而决定是否接受新值。1、限幅滤波算法的原理设定限幅

在电磁场分析与设计中，当集总参数方法因电小尺寸条件无法满足而失效时，全波仿真算法成为解决复杂电磁问题的关键工具。这些算法基于场论，通过数值方法求解麦克斯韦方程组，为电磁兼容、天线设计、微波电路等领域提供了强有力的支持。1、矩量法（MoM）将

提起以人名命名的理论公式，可能很多人会说出傅里叶变化、泰勒级数等，但卡尔曼滤波器算法也同样出名，今天我们来介绍下这个算法，希望对小伙伴们有所帮助。1、卡尔曼滤波器是什么？卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种高效的线性递归滤波器，

简介生成式人工智能（AI）的兴起正在改变众多行业，数据中心也不例外。人工智能模型是计算密集型的，其日益增长的复杂性要求 GPU、节点、服务器机架和数据中心园区之间实现更快、更高效的互连。这些互连将极大地影响数据中心架构的扩展能力，并使其能够可持续地处理人工智能模型的需求。适合这个新人工智能时代的收发

简介数字信号处理器（DSP）市场正在进入重要的扩展阶段，其驱动力是需要更高速度和带宽的新工作负载的不断扩展。传统上，大多数数据中心 DSP 用于数据中心内的交换机到交换机链路。然而，随着云提供商不断挑战规模和占地面积的极限，以及无源铜缆的生命周期即将结束，DSP 正在出现新的重大市场机遇。ZR/ZR

数据结构与算法虽然发展不算太久，但却是很多程序员及工程师的重点学习内容之一。在无数算法中，矩阵求解是常见且使用频率高的算法，其基本思路是将一个矩阵拆解为若干个矩阵的乘积的过程，今天我们来讲讲几种常见的矩阵分解算法。1、三角分解法三角分解法是

数据结构和算法一直以来是程序员的重点学习内容，其中有两个算法是LU分解和LDL分解，这两个是在数值分析和线性代数中常用的矩阵分解方法，今天我们来讲讲它们的思路及详细介绍。1、LU分解LU分解是将一个方阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵