这个卡尔曼滤波程序哪位大哥可以帮我解释一下

clear

N=200;%取200个数

w(1)=0;

w=randn(1,N);%产生一个1×N的行向量，第一个数为0，w为过程噪声（其和后边的v在卡尔曼理论里均为高斯白噪声）

x(1)=0;%状态x初始值

a=1;%a为状态转移阵，此程序简单起见取1

for k=2:N

x(k)=ax(k-1)+w(k-1); %系统状态方程，k时刻的状态等于k-1时刻状态乘以状态转移阵加噪声（此处忽略了系统的控制量）

end

V=randn(1,N);%测量噪声

q1=std(V);

Rvv=q1^2;

q2=std(x);

Rxx=q2^2; %此方程未用到Rxx

q3=std(w);

Rww=q3^2; %Rvv、Rww分别为过程噪声和测量噪声的协方差(此方程只取一组数方差与协方差相同)

c=02;

Y=cx+V;%量测方差，c为量测矩阵，同a简化取为一个数

p(1)=0;%初始最优化估计协方差

s(1)=0;%s(1)表示为初始最优化估计

for t=2:N

p1(t)=a^2p(t-1)+Rww;%p1为一步估计的协方差，此式从t-1时刻最优化估计s的协方差得到t-1时刻到t时刻一步估计的协方差

b(t)=cp1(t)/(c^2p1(t)+Rvv);%b为卡尔曼增益，其意义表示为状态误差的协方差与量测误差的协方差之比(个人见解)

s(t)=as(t-1)+b(t)(Y(t)-acs(t-1));%Y(t)-acs(t-1)称之为新息，是观测值与一步估计得到的观测值之差，此式由上一时刻状态的最优化估计s(t-1)得到当前时刻的最优化估计s(t)

p(t)=p1(t)-cb(t)p1(t);%此式由一步估计的协方差得到此时刻最优化估计的协方差

end

t=1:N;

plot(t,s,'r',t,Y,'g',t,x,'b');%作图，红色为卡尔曼滤波，绿色为量测，蓝色为状态

%整体来说，此卡尔曼程序就是一个循环迭代的过程，给出初始的状态x和协方差p，得到下一时刻的x和p，循环带入可得到一系列的最优的状态估计值，此方法通常用于目标跟踪和定位。

%本人研究方向与此有关，有兴趣可以交流下。

⼀阶滤波算法

1 ⼀阶滤波算法的原理

⼀阶滤波，⼜叫⼀阶惯性滤波，或⼀阶低通滤波。是使⽤软件编程实现普通硬件RC低通滤波器的功能。

⼀阶低通滤波的算法公式为：

Y(n)=αX(n) + (1-α)Y(n-1)

式中：α=滤波系数；X(n)=本次采样值；Y(n-1)=上次滤波输出值；Y(n)=本次滤波输出值。⼀阶低通滤波法采⽤本次采样值与上次滤波输出值进⾏加权，得到有效滤波值，使得输出对输⼊有反馈作⽤。

fL=a/2Pit pi为圆周率314… fL为采样频率

式中 a——滤波系数;

， t——采样间隔时间;

例如：当t=05s(即每秒2次)，a=1/32时;

fL=(1/32)/(231405)=001Hz

2 ⼀阶滤波算法的程序（适⽤于单个采样）

#define a 001 // 滤波系数a（0-1）

char filter(void)

{

baroOffset = get_ad();

baro = a baroOffset + (10f - a) baroAlt;

baroAlt = baro;

return baro;

}

3 ⼀阶滤波算法的不⾜

滤波系数越⼩，滤波结果越平稳，但是灵敏度越低；滤波系数越⼤，灵敏度越⾼，但是滤波结果越不稳定。

⼀阶滤波⽆法完美地兼顾灵敏度和平稳度。有时，我们只能寻找⼀个平衡，在可接受的灵敏度范围内取得尽可能好的平稳度。⽽在⼀些场合，我们希望拥有这样⼀种接近理想状态的滤波算法。即：当数据快速变化时，滤波结果能及时跟进（灵敏度优先）；当数据趋于稳定，在⼀个固定的点上下振荡时，滤波结果能趋于平稳（平稳度优先）。

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一阶滤波算法

⼀阶滤波算法

1 ⼀阶滤波算法的原理

⼀阶滤波，⼜叫⼀阶惯性滤波，或⼀阶低通滤波。是使⽤软件编程实现普通硬件RC低通滤波器的功能。

⼀阶低通滤波的算法公式为：

Y(n)=αX(n) + (1-α)Y(n-1)

式中：α=滤波系数；X(n)=本次采样值；Y(n-1)=上次滤波输出值；Y(n)=本次滤波输出值。⼀阶低通滤波法采⽤本次采样值与上次滤波输出值进⾏加权，得到有效滤波值，使得输出对输⼊有反馈作⽤

clear;

close all;

I = imread('eighttif');

J = imnoise(I,'salt & pepper',002);

K = medfilt2(J);

imshow(J);title('噪声干扰图像')

figure, imshow(K);title('medfilt2滤波图像')

X=J;a=2;b=2;

k=floor(ab/2)+1;

[M,N]=size(X);

uint8 Y=zeros(M,N);

funBox=zeros(a,b);

temp=zeros(ab);

for i=1:M-a

for j=1:N-b

funBox=X(i:i+a,j:j+b);

temp=funBox(:);

tempSort=sort(temp);

Y(i,j)=tempSort(k);

end;

end;

figure, imshow(Y);title('自编程序滤波图像')

clear;

close all;

c=imread('123png'); %把彩色转化成灰度，256级

figure,imshow(c),title('原始图象'); %显示原始图象

g=imnoise(c,'gaussian',01,0002); %加入高斯噪声

figure,imshow(g),title('加入高斯噪声之后的图象'); %显示加入高斯噪声之后的图象

%实验步骤二：用系统预定义滤波器进行均值滤波

n=1;

A=fspecial('average',n);%生成系统预定义的3X3滤波器

Y=filter2(A,g)/255; %用生成的滤波器进行滤波,并归一化

figure,imshow(Y),title('系统函数滤波图像'); %显示滤波后的图象

a(1:n,1:n)=1; %a即n×n模板,元素全是1

p=size(g); %输入图像是p×q的,且p>n,q>n

x1=double(g);

x2=x1;

%A(a:b,c:d)表示A矩阵的第a到b行,第c到d列的所有元素

for i=1:p(1)-n+1

for j=1:p(2)-n+1

c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1))a; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘

s=sum(sum(c)); %求c矩阵(即模板)中各元素之和

x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(nn); %将模板各元素的均值赋给模板中心位置的元素

end

end

%未被赋值的元素取原值

d=uint8(x2);

%实验步骤三:用自己的编写的函数进行均值滤波

%调用自编函数进行均值滤波，n为模板大小

figure,imshow(d),title('自编程序滤波图像'); %显示滤波后的图象

在单片机进行数据采集时，会遇到数据的随机误差，随机误差是由随机干扰引起的，其特点是在相同条件下测量同一量时，其大小和符号会现无规则的变化而无法预测，但多次测量的结果符合统计规律。为克服随机干扰引起的误差，硬件上可采用滤波技术，软件上可采用软件算法实现数字滤波。滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分，实时性很强。

采用数字滤波算法克服随机干扰的误差具有以下优点：

1、数字滤波无需其他的硬件成本，只用一个计算过程，可靠性高，不存在阻抗匹配问题。尤其是数字滤波可以对频率很低的信号进行滤波，这是模拟滤波器做不到的。

2、数字滤波使用软件算法实现，多输入通道可共用一个滤波程序，降低系统开支。

3、只要适当改变滤波器的滤波程序或运算，就能方便地改变其滤波特性，这对于滤除低频干扰和随机信号会有较大的效果。

4、在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。

(1)限幅滤波算法

该运算的过程中将两次相邻的采样相减，求出其增量，然后将增量的绝对值，与两次采样允许的最大差值A进行比较。A的大小由被测对象的具体情况而定，如果小于或等于允许的最大差值，则本次采样有效;否则取上次采样值作为本次数据的样本。

算法的程序代码如下：

#defineA //允许的最大差值

chardata; //上一次的数据

char filter()

{

chardatanew; //新数据变量

datanew=get_data(); //获得新数据变量

if((datanew-data)>A||(data-datanew>A))

return data;

else

returndatanew;

}

说明：限幅滤波法主要用于处理变化较为缓慢的数据，如温度、物体的位置等。使用时，关键要选取合适的门限制A。通常这可由经验数据获得，必要时可通过实验得到。

(2)中值滤波算法

该运算的过程是对某一参数连续采样N次(N一般为奇数)，然后把N次采样的值按从小到大排列，再取中间值作为本次采样值，整个过程实际上是一个序列排序的过程。

算法的程序代码如下：

#define N11 //定义获得的数据个数

char filter()

{

charvalue_buff[N]; //定义存储数据的数组

char count,i,j,temp;

for(count=0;count

{

value_buf[count]=get_data();

delay(); //如果采集数据比较慢，那么就需要延时或中断

}

for(j=0;j

{

for(value_buff[i]>value_buff[i+1]

{

temp=value_buff[i];

value_buff[i]=value_buff[i+1];

value_buff[i+1]=temp;

}

}

returnvalue_buff[(N-1)/2];

}

说明：中值滤波比较适用于去掉由偶然因素引起的波动和采样器不稳定而引起的脉动干扰。若被测量值变化比较慢，采用中值滤波法效果会比较好，但如果数据变化比较快，则不宜采用此方法。

(3)算术平均滤波算法

该算法的基本原理很简单，就是连续取N次采样值后进行算术平均。

算法的程序代码如下：

char filter()

{

int sum=0;

for(count=0;count

{

sum+=get_data();

delay():

}

return (char)(sum/N);

}

说明：算术平均滤波算法适用于对具有随机干扰的信号进行滤波。这种信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值附近上下波动。信号的平均平滑程度完全到决于N值。当N较大时，平滑度高，灵敏度低;当N较小时，平滑度低，但灵敏度高。为了方便求平均值，N一般取4、8、16、32之类的2的整数幂，以便在程序中用移位 *** 作来代替除法。

(4)加权平均滤波算法

由于前面所说的“算术平均滤波算法”存在平滑度和灵敏度之间的矛盾。为了协调平滑度和灵敏度之间的关系，可采用加权平均滤波。它的原理是对连续N次采样值分别乘上不同的加权系数之后再求累加，加权系数一般先小后大，以突出后面若干采样的效果，加强系统对参数变化趋势的认识。各个加权系数均小于1的小数，且满足总和等于1的结束条件。这样加权运算之后的累加和即为有效采样值。其中加权平均数字滤波的数学模型是：

式中：D为N个采样值的加权平均值：XN-i为第N-i次采样值;N为采样次数;Ci为加权系数。加权系数Ci体现了各种采样值在平均值中所占的比例。一般来说采样次数越靠后，取的比例越大，这样可增加新采样在平均值中所占的比重。加权平均值滤波法可突出一部分信号抵制另一部分信号，以提高采样值变化的灵敏度。

样例程序代码如下：

char codejq[N]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}; //code数组为加权系数表，存在程序存储区

char codesum_jq=1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;

char filter()

{

char count;

char value_buff[N];

int sum=0;

for(count=0;count

{

value_buff[count]=get_data();

delay();

}

for(count=0;count

sum+=value_buff[count]jq[count];

return(char)(sum/sum_jq);

}

(5)滑动平均滤波算法

以上介绍和各种平均滤波算法有一个共同点，即每获取一个有效采样值必须连续进行若干次采样，当采速度慢时，系统的实时得不到保证。这里介绍的滑动平均滤波算法只采样一次，将一次采样值和过去的若干次采样值一起求平均，得到的有效采样值即可投入使用。如果取N个采样值求平均，存储区中必须开辟N个数据的暂存区。每新采集一个数据便存入暂存区中，同时去掉一个最老数据，保存这N个数据始终是最新更新的数据。采用环型队列结构可以方便地实现这种数据存放方式。

程序代码如下：

char value_buff[N];

char i=0;

char filter()

{

char count;

int sum=0;

value_buff[i++]=get_data();

if(i==N)

i=0;

for(count=0;count

sum=value_buff[count];

return (char)(sum/N);

}

(6)低通滤波

将普通硬件RC低通滤波器的微分方程用差分方程来表求，变可以采用软件算法来模拟硬件滤波的功能，经推导，低通滤波算法如下：

Yn=a Xn+(1-a) Yn-1

式中 Xn——本次采样值

Yn-1——上次的滤波输出值;

，a——滤波系数，其值通常远小于1;

Yn——本次滤波的输出值。

由上式可以看出，本次滤波的输出值主要取决于上次滤波的输出值(注意不是上次的采样值，这和加权平均滤波是有本质区别的)，本次采样值对滤波输出的贡献是比较小的，但多少有些修正作用，这种算法便模拟了具体有教大惯性的低通滤波器功能。滤波算法的截止频率可用以下式计算：

fL=a/2Pit pi为圆周率314…

式中 a——滤波系数;

， t——采样间隔时间;

例如：当t=05s(即每秒2次)，a=1/32时;

fL=(1/32)/(231405)=001Hz

当目标参数为变化很慢的物理量时，这是很有效的。另外一方面，它不能滤除高于1/2采样频率的干搅信号，本例中采样频率为2Hz，故对1Hz以上的干搅信号应采用其他方式滤除，

低通滤波算法程序于加权平均滤波相似，但加权系数只有两个：a和1-a。为计算方便，a取一整数，1-a用256-a，来代替，计算结果舍去最低字节即可，因为只有两项，a和1-a，均以立即数的形式编入程序中，不另外设表格。虽然采样值为单元字节(8位A/D)。为保证运算精度，滤波输出值用双字节表示，其中一个字节整数，一字节小数，否则有可能因为每次舍去尾数而使输出不会变化。

设Yn-1存放在30H(整数)和31H(小数)两单元中，Yn存放在32H(整数)和33H(小数)中。滤波程序如下：

虽千万里，吾往矣。

平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。滤波电容上为S型波交流电压。

平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊。另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。滤波电容上为S型波交流电压，他的作用主要滤掉交流电压，通过直流电压，使电源输出的直流电压更加纯洁，特别是电视音响，对电源输出的直流电压纯度要求特别高。

滤波电容器两端的电压是脉动直流电。其脉动波纹的大小与负载和滤波电容器的容量相关。电容量大波纹就小。

完整的程序

%写上标题

%设计低通滤波器：

[N,Wc]=buttord()

%估算得到Butterworth低通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc

[a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth低通滤波器

[h,f]=freqz(); %求数字低通滤波器的频率响应

figure(2); % 打开窗口2

subplot(221); %图形显示分割窗口

plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应图

title(巴氏低通滤波器'');

grid; %绘制带网格的图像

sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数

subplot(222);

plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的时域图形

xlabel('时间 (seconds)');

ylabel('时间按幅度');

SF=fft(sf,256); %对叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换

w= %新信号角频率

subplot(223);

plot()); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的频谱图

title('低通滤波后的频谱图');

%设计高通滤波器

[N,Wc]=buttord()

%估算得到Butterworth高通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc

[a,b]=butter(N,Wc,'high'); %设计Butterworth高通滤波器

[h,f]=freqz(); %求数字高通滤波器的频率响应

figure(3);

subplot(221);

plot()); %绘制Butterworth高通滤波器的幅频响应图

title('巴氏高通滤波器');

grid; %绘制带网格的图像

sf=filter(); %叠加函数S经过高通滤波器以后的新函数

subplot(222);

plot(t,sf); ;%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的时域图形

xlabel('Time(seconds)');

ylabel('Time waveform');

w; %新信号角频率

subplot(223);

plot()); %绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的频谱图

title('高通滤波后的频谱图');

%设计带通滤波器

[N,Wc]=buttord([)

%估算得到Butterworth带通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc

[a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth带通滤波器

[h,f]=freqz(); %求数字带通滤波器的频率响应

figure(4);

subplot(221);

plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth带通滤波器的幅频响应图

title('butter bandpass filter');

grid; %绘制带网格的图像

sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数

subplot(222);

plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的时域图形

xlabel('Time(seconds)');

ylabel('Time waveform');

SF=fft(); %对叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换

w=( %新信号角频率

subplot(223);

plot(')); %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的频谱图

title('带通滤波后的频谱图');

也应有共模插入损耗和差模插入损耗。

在测量共模插入损耗时，将滤波器电源端的L和N并在一起，信号源接在电源端和接地端之间。同时滤波器负载端的L和N也并在一起，接收机接在电源端和接地端之间，如图6所示。

在测量差摸插入损耗时，要分别在信号源和接收机端接入不平衡-平衡变换器和平衡-不平衡变换器，如图7所示。

本手册给出的共模和差模插入损耗是按上述规定测得的。还有其他插入损耗的测量方法，请参见相关资料。

需要说明的是，本手册提供的EMI滤波器的插入损耗与实际使用的滤波器的对干扰信号的衰减不会等同，有时还会相差甚远。这是因为本手册给出的插入损耗是在50Ω系统内测得的，而实际应用时EMI滤波器端接的阻抗不是50Ω，这是产生差别的根本原因。 3 插入损耗有何作用？

标准插入损耗数据不能精确地得出滤波器在设备中的性能，但是可以作为进料检验时验证产品吻合性的重要手段。

判断标准为：以标准方式所测得的插入损耗必须满足或超过样本上的数据。也就是说，“典型”插入损耗数据是无意义的。您所测得的数据应为最小值。样本上的大多数插入损耗数据是其能保证的最小值，可以测试此值，以说明元件的符合性。

4 什么是高压测试

高压测试针对的是滤波器的电容组件及绝缘部分，它通过施加一个比正常运行电压高许多的电压来测试。高压测试的目的在于确保该滤波器的安全及可靠性。 所有主要的安全机构都需要对电源线滤波器进行高压测试，另外还要求每个产品在生产时要进行高压测试，以验证线对地元件及绝缘体的整体性。每个滤波器都经过两次高压测试：一次是在组装过程中，一次是在装成成品后。将高压测试作为一种进料检验程序，需要全面地了解其使用及限制。

高压测试时电压施加于每根线（对VDE，两根线绑到一起）到地和线到线、线到地电压通常要高些。试验电压可以为AC或DC，DC电压至少是AC电压的倍。 对进料检验试验，我们建议使用每种滤波器说明页上的“试验电压”一栏所规定的值。

根据国际安全标准的规定，试验电压的测试步骤为 1） EMI滤波器的负载端不接负载 2） 施加到滤波器规定端子之间的试验电压应按一定的速率，逐步升高

并达到规定幅值 3） 在规定时间内保持该电压不变。在此过程中，滤波器不应该被击穿。 需要提请用户注意的是： 1） 这些电压可能是致命的，请采用最安全的措施来保护试验作业者。 2） 不能在滤波器上重复多次施加试验电压，否则要损坏滤波器。本公司生产的EMI滤波器在出厂时已全部进行了2次试验电压的加载测试； 3） 试验电压必须按一定的速率逐步升高，最终达到规定幅值。不能用直接加试电压的方法来进行测试，即在很短的时间内把试验电压从零增加到规定幅值，会损坏滤波器。 4） EMI滤波器在质量鉴定时，施加的试验电压时间为1分钟，而在生产检测时，施加的试验电压 5） 对线到线高压测试：大多数滤波器具有一个泄漏电阻（典型值为100KΩ到10MΩ）来对线到线电容放电。要保证高压测试仪跳闸点的设置高于泄漏电阻上流过的电流：10mA通常是一个安全值。 6） 三相EMI滤波器的试验电压的试验方法同单相EMI滤波器。 5 什么是泄漏电流

泄漏电流是电源线滤波器的一个重要参数。它虽不是产品品质的一个函数，但却是线对地电容值的一个直接函数。电容值越大，对共模电流的阻抗越小，共模干扰抑制越大。因此，泄漏电流是滤波器性能的一种指标，越高越好。

安全机构要指定最大允许泄漏电流是为了限制预期的接地返回电流值。线对地电容对50Hz/60Hz电流提供了流向机壳的通道。只要设备接地，这些电流将在接地回路中流动，并不会造成危险。但是大家要知道，接地回路再可靠，也存在概率极小的失效，此时接地回路的沟通可能经过人体。为避免这种情况的发生，最大泄漏电流参数必须要有限制，将接地返回电流限制为一安全值，典型为到。安全机构规定的限制是基于最终用户设备的参数，如下表所示： 国家 USA Canada Europe 规范 UL1950 EN60950 对1级接地设备的限制 , , , 由于泄漏电流的最大来源通常是电源线滤波器，因此对滤波器本身，设置最大泄漏电流限制时要非常谨慎。在工业上有一种倾向，就是规定最小泄漏电流，以符合所有安规要求，通常为。这种规定不应随意决定，因为允许一个较大的泄漏电流可能使滤波器的成本降低、外形减小。

EMI滤波器漏电流测量步骤如下： 1） EMI滤波器的负载端不接负载。为了测试安全，建议在电源端插入隔离变压器。 2） 将单刀双掷开关S分别与滤波器的

L和N端相连，在S和E端之间接毫安表。 3） 在EMI滤波器电源端加载额定电压，当S分别与L和N端接通时，从毫安表上可读到2个漏电流数值，这两个数值都必须小于规定的漏电流值。

四、滤波器选择和使用注意事项 1 如何选择电源线干扰滤波器？

有的顾客以为EMI滤波器的插入损耗越高越好，滤波网络的级数越多越好。其实这并不是选择滤波器的正确方法。此外，级数越多的滤波网络，价格越贵，体积和重量也越大。其实选择和评估电源线滤波器的唯一办法是将其装到设备上进行试验。正如上面所提到的滤波器，性能很大程度上取决于设备负载阻抗。而不能单一从阻抗（50Ω）插入损耗数据来推导，它是一项滤波元件阻抗与设备阻抗的复杂函数，其量值及相位在频率范围内有变化。滤波器选择试验所要求的传导辐射控制（FCC，VDE）及灵敏性控制的不同性能等级在设备上进行。 2 是不是所有具有相同电路及元件值的滤波网络,性能都相同

所有具有相同电路及元件值的滤波网络,性能并不一样元件值是在某一频率(通常为1KHz)时指定和测得的,而滤波器的性能是在整个频率范围内都需要的,而不仅仅在元件测量时的频率。元件的结构形式及接入滤波器的方法，对滤波器的性能都是相当重要的。

3 安装对滤波器的性能重要吗？

安装及接线对滤波器的性能影响较大。电源线滤波器最好安装在设备的电源线输入端。滤波器是高频信号的障碍，其作用决不能因离散电容耦合电源输入线与电源输出线或受保护设备的任何其它导体而失效。 在安装电源滤波器时，要注意以下几点：

1） 电源滤波器的外壳与设备地之间必须有良好的电气连接。不要把滤波器安装在绝缘材料板或喷漆表面上，要安装在金属机壳上。还要避免使用长接地线，这样会大大增加接地电感和电阻，从而严重降低滤波器的共模抑制性能。比较好的方法是：用金属螺钉与d簧（星行）垫圈将滤波器的金属屏蔽外壳牢牢固定在系统电源入口处的机壳上，或用铜编织麻花接地带与地点相连。

2） 在捆扎设备电缆时，严禁将滤波器的输入输出电缆捆扎在一起。因为这样加剧了滤波器输入输出之间的电磁耦合，严重破坏滤波器对EMI信号的抑制能力。

3） 不要将滤波器安装在设备屏蔽的内部。因为这样，设备内部电路及元件上的EMI信号会因辐射在滤波器的端引线上生成EMI信号而直接耦合到设备外面去，使设备屏蔽丧失对内部电路和元件产生的EMI辐射的抑制。

4） 建议利用设备原有的屏蔽，将滤波器的输入输出端有效的隔离开来，将滤波器输入输出端间可能存在的电磁耦合控制到最低程度。 一般滤波器的壳体是接到所保护设备的框架或机壳上，线侧导线应保持短小并与负载侧导线很好地隔离。理想的隔离系统是壁装滤波器，带有进线插座。 滤波器的建议安装方式和注意事项如下： 4 阻抗失配推荐图

五、 滤波器的安全认证 1 为何要考虑安规要求？

在AC电源系统中，所有元件包括电源滤波器，都必须是安全的，没有潜在的火灾或电击隐患。像UL，CSA，VDE这些不同的安全机构规定的标准，为设计员提供了确定安全及可靠元件的指南。有这些安全机构认证标志的元件是按这些标准设计并制造。

2滤波器的相关安规标准有哪些？

1）IEC939-1：抑制射频干扰整件滤波器 第一部分:总规范 （对应GB/T15287 GB15287-1994） 2）IEC939-2：抑制射频干扰整件滤波器 第二部分:分规范 试验方法的选择和一般要求 （对应GB/T15288 GB15288-1994） 3）UL 1283：电磁干扰滤波器 4）CSA ：电磁干扰滤波器 5）CISPR－17：无源无线电干扰滤波器和抑制元件抑制特性的测量方法 产品类 （对应GB7374） 6）UL1414：无线电通信类设备的电容与干扰抑制器标准 7）IEC335－1：家用或类似电器设备的安全第一部分:总规范 8）EN60939：抑制射频干扰整件滤波器 9）EN60384-14：电子设备用固定电容器 第14部分:抑制射频干扰用固定电容器:试验方法的选择和一般要求 10）GB7343：10KHz-30MHz无源无线电干扰滤波器和抑制元件抑制特性的测量方法

3 安规认证的标记和对应的标准

h = freqs(b, a, w) 根据系数向量计算返回滤波器的复频域响应。

调用这个低通滤波器时，使用下面的函数

sf=filter(a,b,s); %s为需滤波的数据，sf经过你设计的低通滤波器以后的新数据

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