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雷达卡
不是原创，只是摘录。组装，希望能将自己碰到过的一些学习过程中的一些体会和大家分享。
滤波器是一个很复杂的东西，用他的名字冠名的也很多，所谓滤波，就是从所需要的诸多信号中提取出自己所需要的信号。DSGE里面最出名的就应该BP kalman HP PF ...这些滤波器 非常复杂，我至今都是一知半解。就比如说kalman滤波，本来工程学的应用，被引入到DSGE中，一个状态方程，一个测量方程，然后通过kalman 增益实现自己的更新， 局限性的就是kalman 滤波只能用于线性随机系统和噪声为零均值的高斯白噪声。自然的拓展是PF，粒子滤波是通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分计算，从而获得最小方差分布的过程。PF更加复杂，结合贝叶斯和重要性采样技术，贝叶斯本身就是一个复杂的技术，因此这个看上去就很复杂了，这个算法很好的摆脱了求解非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约，能表达比高斯分布更加广泛的分布，对变量参数的非线性特性有更强的的建模能力，说到这里，我也不得不提一下最近看的一些数值计算和模拟的东西,MC ,MCMC, GIBBS Siimpling MH sampling ，bootstrap.这些曾经在统计物理里面大行其道的技术如今都被DSGE 借鉴过来。先贴上我最近看到的一些滤波器。
这些滤波器是简单，低通 带通 高通 ，感谢整理这些东西的人，能够让我们更加近距离到工程学技术。
广义地讲，任何一种信息传输的通道（媒质）都可视为是一种滤波器。因为，任何装置的响应特性都是激励频率的函数，都可用频域函数描述其传输特性。因此，构成测试系统的任何一个环节，诸如机械系统、电气网络、仪器仪表甚至连接导线等等，都将在一定频率范围内，按其频域特性，对所通过的信号进行变换与处理。
从0～f2频率之间，幅频特性平直，它可以使信号中低于f2的频率成分几乎不受衰减地通过，而高于f2的频率成分受到极大地衰减。
与低通滤波相反，从频率f1～∞，其幅频特性平直。它使信号中高于f1的频率成分几乎不受衰减地通过，而低于f1的频率成分将受到极大地衰减。
低通滤波器与高通滤波器的串联
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