‘壹’ 一般的数字滤波器的使用方法
确定数字滤波器的系数后，直接按照数字滤波器的结构图，编写程序即可啊。
‘贰’ 频率域快速数字滤波方法
1.频率域滤波的步骤
(1)对已知地震记录道进行频谱分析
设已知地震记录x(t)，如图9-2-1，包含了有效波s(t)和干扰波n(t)。对此地震记录道进行频谱分析，有效波频率成分在ω1～ω2范围，干扰波在ω3～ω4范围，两者基本上是分开的。见图9-2-2。
(2)设计合适的滤波器
为了滤去干扰波的频谱成分，需要设计一个带通滤波器(图9-2-3)，即在频率ω1～ω2范围|H(ω)|=1，在其他频率范围|H(ω)|=0，这个滤波器可表示如下:
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(3)进行滤波运算
根据滤波方程，对地震记录道x(t)进行滤波，相当于令x(t)的谱X(ω)与滤波器的频率特性H(ω)相乘，得到 ,相乘后的谱 中消除了干扰波成分，见图9-2-4。
图9-2-1 滤波前地震记录道
图9-2-2 地震记录的频谱
(4)对输出信号谱 进行傅立叶反变换，得到滤波后的输出 ，见图9-2-5。频率滤波的过程可以归纳为以下的数学运算:
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图9-2-3 带通滤波器
图9-2-4 滤波后地震记录道频谱
图9-2-5 滤波后地震记录道
可见，要进行频率滤波，必须进行两次傅立叶变换，即正、反傅立叶变换。由于采用了快速算法，运算时间大大减少，频率域滤波得到广泛应用。
2.用快速傅立叶变换进行滤波的几个问题
(1)周期性
已知正、反离散傅立叶变换(DFT)公式如式(9-2-2)和(9-2-3)
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式中N是时间域抽样点个数，也是计算出的频率抽样个数，由连续傅立叶变换过渡到离散傅立叶变换时使用了
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令
则(9-2-2)和(9-2-3)可以写成一种形式，即
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(9-2-4)是完成一对DFT的条件，否则就不能进行正、反傅立叶变换的对应计算。可以看出，N就是傅立叶变换的频率抽样点周期，由(9-2-2)式可写出
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由于
所以
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(9-2-6)表示X(m)确是以N为频率抽样点数的周期，它表示应用(9-2-2)式计算X(m)时，如果给定的x(n)是N个值，那么只要计算N个X(m)就行了，再多计算就重复
了。见图9-2-6。例如N=50时，
X(0)=X(50)
X(1)=X(51)
……………………
X(49)=X(99)
图9-2-6 频谱图形
在m=0～49一段是计算出的X(m)值，由于以N=50为周期，m=50～99一段与m=0～49是重复的，这就出现了因离散而出现的伪门现象。因此公式(9-2-4)中的参数N，在编制程序时要选择好，应既是x(n)的抽样个数，也是计算X(m)的个数，又是频率抽样个数的周期。它必须满足条件 ，即在编制程序计算X(m)或x(n)时，选择参数Δt，Δf和N必须满足式(9-2-4)。同时周期性告诉我们，在进行快速傅立叶变换时，只要计算N个值就行了，再多计算就重复了。
(2)对称性
对称性是指当x(n)是实数序列时，计算出的频谱满足
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证明:由式(9-2-2)可知
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由于
所以得到
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此式表明，N-m点处的频率对应的频谱值X(N-m)和m点处频率对应的频谱值是共轭关系，X(m)与X(N-m)共轭，其模是相等的
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例如当N=50时，m=26～50一段的|X(m)|值与m=0～24一段的|X(m)|形状对称。这说明当x(n)取实数序列时，复变谱共轭，振幅谱对称于N/2点处，见图9-12的频谱图形。
3.用FFT算法实现频率域数字滤波的具体方法
1)首先确定理想滤波器的频率特性，起始频率ω1和终止频率ω2，对ω1和ω2要求是在频率间隔的整数倍处;
2)对给定的记录x(n)，(n=0，1，…，N-1)，取N=2m的离散点数做FFT，计算复变谱X(m)(m=1，1，2，…，N-1)，在内存中开辟两个区，一个区存入复变谱的实部，一个区存入复变谱的虚部;
3)按照滤波器的起始频率和频带宽度，对给定的复变谱实部和虚部将要滤去的频率成分充零，得到新的复变谱 的实部和虚部;
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4)再对 做反傅立叶变换，得到滤波后的地震记录
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下面举例说明以上步骤。例如，有一时间序列x(n)(n=0，0，1，1，1，1，0，0)，抽样间隔为Δt=10ms，N=8，要求用频率滤波滤去0，12.5Hz分量，求x^(n)。
①对x(n)做正傅立叶变换FFT，见表9-2-1。
表9-2-1 对x(n)做正变换数据
由于时间抽样间隔Δt的倒数和频率抽样间隔Δf相差N倍，所以此处重排时要被N除。由此得到xn的复变谱X(m)，见图9-2-7，由于N=8，Δt=0.01ms，所以Δf=12.5Hz。
②对复变谱X(m)进行频率滤波，为了滤去0、12.5Hz的频率分量，将0、12.5Hz及87.5Hz对应的X(m)值充零，得到滤波后的频谱 ，见表9-2-2。
表9-2-2 滤波后的频谱
根据表9-2-2计算出的振幅谱见图9-2-8。
图9-2-7 x(n)的离散复变谱
图9-2-8 滤波后的振幅谱
③对滤波后的频谱 做反傅立叶变换得到所要求的输出 ，见表9-2-3。
根据表9-2-3作出的振动图形见图9-2-9。
表9-2-3 输出 的数据
④为了验证 与 的对应关系，再对 做一次正傅立叶变换FFT，根据表9-3计算振幅谱作图9-2-9与图9-2-8相同。
由以上例子可以得到以下几点:
a.FFT全部是复数运算;
b.计算出的复变谱以N/2为中心，有共轭关系;
c.频率滤波时，对滤去的频率分量fk充0，同时对fN-k的频率分量也要充0，否则不能进行反变换。
图9-2-9 滤波后的振动图形
‘叁’ 数字滤波器的特点和方法
FIR、IIR是常用的数字滤波器。特点是随着阶数的增加，滤波器过渡带越来越窄，也即矩形系数越来越小。FIR是线性相位的，无论多少阶，在通带内的信号群时延相等，也即无色散，对于PSK这类信号传输尤为重要，IIR通常是非线性的，但是目前也有准线性相位设计方法得到IIR数字滤波器的系数，其结果是使得通带内的相位波动维持在一个工程可接受的范围内。IIR比FIR最大的优点是达到同样的矩形系数所需的阶数少，往往5阶的IIR滤波器就可以比拟数十上百阶的FIR滤波器。但是另一方面，FIR滤波器的系数设计方法很多，最普遍的是加窗，种类繁多的窗函数可以得到各种你所需要的通带特性。
设计方面，Matlab以及其他专业的分析仿真工具（如ADS）都提供完整的系数计算、分析工具，FPGA设计软件一般也都提供FIR滤波器的IP核，DSP软件则提供内嵌的FIR函数，除非你立志成为一个专业算法设计师，否则没有必要学习如何设计一个数字滤波器，只需要学习如何使用，在怎样的条件下使用怎样的滤波器就可以了。
‘肆’ 常用的数字滤波的方法都有哪些，写出其中三种数字滤波的算法
经典滤波的概念，是根据傅里叶分析和变换提出的一个工程概念。根据高等数学理论，任何一个满足一定条件的信号，都可以被看成是由无限个正弦波叠加而成。换句话说，就是工程信号是不同频率的正弦波线性叠加而成的，组成信号的不同频率的正弦波叫做信号的频率成分或叫做谐波成分。实际上，任何一个电子系统都具有自己的频带宽度（对信号最高频率的限制），频率特性反映出了电子系统的这个基本特点。而滤波器，则是根据电路参数对电路频带宽度的影响而设计出来的工程应用电路 。
现代滤波
现代滤波思想是和经典滤波思想截然不同的。现代滤波是利用信号的随机性的本质，将信号及其噪声看成随机信号，通过利用其统计特征，估计出信号本身。一旦信号被估计出，得到的信号本身比原来的信噪比高出许多。典型的数字滤波器有Kalman滤波，Wenner滤波，自适应滤波，小波变换（wavelet）等手段[3] 。从本质上讲，数字滤波实际上是一种算法，这种算法在数字设备上得以实现。这里的数字设备不仅包含计算机，还有嵌入式设备如：DSP，FPGA，ARM等。
‘伍’ 什么是数字滤波 常用的数字滤波方法有哪些
经典滤波的概念，是根据傅里叶分析和变换提出的一个工程概念。根据高等数学理论，任何一个满足一定条件的信号，都可以被看成是由无限个正弦波叠加而成。换句话说，就是工程信号是不同频率的正弦波线性叠加而成的，组成信号的不同频率的正弦波叫
‘陆’ 请问数字滤波的方法有那些什么是“加窗”
FIR 有限冲击响应滤波器
IIR 无限冲击响应滤波器
加窗就是在已经设计好的均匀滤波器系数向量上点乘一个加窗系数向量，以降低主旁瓣比，或获得想要的滤波其性能。
‘柒’ 计算机数字滤波方法有哪些
傻逼
‘捌’ 数字滤波常用方法有几种，维纳、卡尔曼、自适应滤波是非线性滤波方法，线性的有FIR和IIR滤波结构吗
现在滤波方法主要该算是维纳和卡尔曼，自适应滤波中LMS其实就是变系数的维纳滤波，维纳滤波本身也是线性滤波，FIR和IIR是传统的频率域的滤波方式，和维纳卡尔曼这种现代滤波出发点不是一回事儿
‘玖’ 用于抗干扰的数字滤波方法有哪两类
应该是硬件滤波和软件滤波两大类。
常用的几种软件滤波方法
（1）中值滤波法：即每次取N个AD值，去除其中的最大值和最小值而取剩余的N-2个A/D转换值的平均值。
（2）程序判断滤波法：即根据经验确定出两次采样的最大偏差ΔY，若先后两次采样的信号相减数值大于ΔY，表明输入为干扰信号，应去除；用上次采样值与本次采样值比较，若小于或等于Δ Y，表明没有受到干扰，此时本次采样值有效，这样可以滤去随机干扰和传感器不稳定而引起的误差。
（3）利用格拉布斯(Grubbs)准则进行处理：根据误差理论，要有效地剔除偶然误差，一般要测量10次以上，兼顾到精度和响应速度，取15次为一个单位。在取得的15个数据中，有些可能含有较大的误差，需要对它们分检，剔除可疑值，提高自适应速度。对可疑值的剔除有多种准则，如莱以达准则、肖维勒（Chauvenet）准则、格拉布斯（Grubbs）准则等。
‘拾’ 数字摄影测量中常用的滤波方法有哪些
你是说摄影测量中图像的滤波吗，邻近法、双线性、双三次，和图像处理中一样