阐述了在向量ARMA(Auto-Regressive Moving Average,自回归滑动平均)模型中的聚类算法,介绍了使用Altera DSP Builder和SOPC Builder实现聚类向量自回归滑动平均的卡尔曼最优平滑滤波器的设计方法,给出了聚类向量ARMA卡尔曼最优平滑滤波器的设计框图,比较了32阶FIR(Finite Impulse Response ,有限冲击响应)滤波器与聚类向量ARMA卡尔曼最优平滑滤波器的滤波效果,同时还利用16阶DIT-FFT(时间抽取快速Fourier变换)展示了深埋于噪声中的信号功率点.这些功能又是靠Altera 的Nios 嵌入式设计平台实现的.
向量ARMA 聚类 FFT Nios 卡尔曼最优平滑滤波器