[3]滤波问题及分类滤波滤波对于滤波器，增益幅度不为零的频率范围叫做通频带，简称通带，增益幅度为零的频率范围叫做阻带！例如对于LP，从-w1到w1之间，叫做LP的通带，其他频率部分叫做阻带！通带所表示的是能够通过滤波器而不会产生衰减的信号频率成分，阻带所表示的是被滤波器衰减掉的信号频率成分!通带内信号所获得的增益，叫做通带增益，阻带中信号所得到的衰减，叫做阻带衰减!在工程实际中，一般使用dB作为滤波器的幅度增益单位。
当然在很多的场景下面，我们要对信号进行一些实时的处理，当现场的信号数据越来越多的情况下，我们对硬件的性能要求就越来越高，市面上很多的单片机已经无法满足我们实际的功能需求，一般的8位的16位的乃至32位的单片机以及ARM芯片已经不能在对算法进行支撑，由于专门为数字处理设计的DSP控制器的出现，提高了我们滤波器的效率，DSP很多情况下可以使用多组总线的方式，并行处理多组实时的数据，独立的一些算法器充分的使用大大提高了我们滤波器的效率.
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按照滤波是在一整段时间上进行或只是在某些采样点上进行，可分为连续时间滤波与离散时间滤波!前者的时间参数集T可取为实半轴【0,∞)或实轴(-∞,∞);后者的T可取为非负整数集{0,1,2,…}或整数集{…，-2,-1，0,1,2,…}!设X={X,t∈T={Y,t∈T)有穷，即其中X为被估计过程，它不能被直接观测；Y为被观测过程，它包含了X的某些信息。用表示到时刻t为止的观测数据全体，如果能找到中诸元的一个函数?(),使其均方误差达到极小，就称为Xt的优滤波；如果取极小值的范围限于线性函数，就称为Xt的线性优滤波。
滤波问题的主要课题是研究对哪些类型的随机过程X和Y,可以并且如何用观测结果的某种解析表示式，或微分方程，或递推公式等形式,表达出并进而研究它们的种种性质。此外，上面所指的一维随机过程X、Y，都可以推广为随机过程。维纳滤波滤波滤波滤波历史上先考虑的是宽平稳过程（见平稳过程）的线性预测和滤波问题，它的一般模型是Yt=Xt+Nt，其中(X，N)为二维宽平稳过程或序列，其谱分布函数已知,其均值为零。设从－∞到时刻t为止的全部Y的值都已被观测到，求X的τ步线性预测及其均方误差。
当然也有类似于频率等这种！在实际的操作中，我们也可以把输入的信号波形变成输出，也就是将输入和输出倒置.从而实现我们将信号的频谱修改的目的![2]实现技术手段数字滤波器有多种方式可以实现信号的处理，我们介绍在实际中使用多的两种，一种是我们集成电路的方式将集成电路的各种元器件组成一个专用的设备，这种设备称之为数字信号处理机，类似于arm架构或者单片机架构的数字处理机就是我们常用的一种，这种方式对于成套批量的需求商用价值比较高，因为造价成本比较低，受到了市场的欢迎；另一种就是使用我们平常使用的x86/x64的商用或者工控计算机进行模拟仿真，这个完全是使用应用软件进行仿真的，这种方式也在实验室或者大型的数字滤波项目中使用，这种方式成本较高，不适宜与大批量的生产与配套.
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