有关资料很多，包括网上资料，可以通过搜索找到一堆的网站和资料。这里对使用过的教材进行推荐和分析。比较早、且通俗易懂的是MIT出版社出版的Applied Optimal Estimation（1974），有例题、有习题，但时间比较早，可以作为入门教材。比较新的国外教材有John Wiley & Sons出版的Introduction to random signals and applied Kalman filtering（4th，2012）。国内比较普遍的是秦永元等三位专家撰写的“卡尔曼滤波与组合导航原理”（2012），比较全面，理论性强，但是，无数学基础、线性系统等相关内容介绍，非线性滤波的最新成果有待加入，未涉及编程实践方面，如果没有引导，入门自学比较困难。最近，王可东编写的“Kalman滤波基础及MATLAB仿真”对数学基础、线性系统、Kalman滤波算法、改进滤波算法、非线性滤波基础和在组合导航中的示范应用等进行了较为全面的介绍，有例题、习题（部分有参考答案）和配套程序，适合于从入门到精通进阶，特别适合于自学，但最优平滑和联邦滤波等未涉及。
在cnki上下篇kalman目标跟踪的硕士论文吧，很多的，当然期刊也可以，不过一般情况下硕士论文讲的能详细点，然后找准一篇仔细研读，这样子基本上理论就没啥问题了，编程就用MATLAB，用C很麻烦，很多算法都没有得自己从头编，matlab集成了很多的算法的，只要找出来调用就行了。这里给你说下kalman跟踪的思路吧：0.如果你的视频是实际录得话，为防止检测到伪目标，首先要对输入的图像进行滤波，简单的有中值均值滤波。1.对视频序列采用背景差分或帧间差分就可以得到运动区域了，这里重点就是背景建模，如果嫌麻烦也就别看什么单高斯或多高斯的了，直接找一个空帧(没有运动目标)当背景就OK了，差分后就有了运动区域，然后二值化方便以后的处理。然后视有没有阴影而进行阴影去除的工作。2.上边这步也就是检测出了运动区域，按你的检测出来是要给边边画圈，这个在matlab上好好研究研究怎样提取目标边缘的点，在原位图图上把边缘的点改变成一个同像素值就行了，这样检测就完了。3.跟踪，首先得找到目标的中心，因为目标不只是一个像素，必须有一个中心来表示它的坐标位置，这个方法自己想啦，什么取均值求外接矩形中心啊都可以的，然后每一帧都这么做就有一系列的中心坐标了。4.Kalman，Kalman的作用还是以滤波为主，相当于把第三步的那些坐标都当成信号序列，用Kalman滤波，边检测边滤波，kalman主要记住那5个公式，知道它的递推过程就基本能编出来了，至于滤波器参数就在参考文献里找吧，编出来kalman部分的程序没多少行的，别怕。5.如果是多目标跟踪的话就进行目标匹配的工作，相当于每帧都检测出两个目标，你要知道最新一帧中的每个分别对应的是前边帧的哪个目标。上边这些给你一个大体的思路，你根据自己的任务选择做哪些工作，这个题目不难的，要有信心
秦永元，卡尔曼滤波与组合导航原理国内最经典的吧
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卡尔曼滤波：闭环，线性，时变，动态系统，steady state是低通，最小方差加权平均：开环，线性，定常，静态系统，低通，最小方差本质区别是系统是动态系统还是静态系统，静态系统的话，卡尔曼就闭环转开环（不再iterate）、时变转定常，回到加权平均，也可被看作steady state的卡尔曼滤波。如此来说，卡尔曼滤波是动态系统的加权平均～信息融合：卡尔曼滤波：闭环，线性，时变，动态系统，最小方差互补滤波：开环，线性，定常，动态或静态系统，静态系统最小方差、动态是次小方差本质区别是：互补滤波是对闭环的、iterative的、时变的卡尔曼滤波的开环、不iterative、定常的近似，也可被看作steady state的卡尔曼滤波，因此是sub optimal 次优（次小方差）。如果是静态系统，那卡尔曼滤波就回到互补滤波～
将预测值和测量值进行结合，对系统状态进行最优估计的算法。
在连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的，它具有占用内存小的优点（除了前一个状态量外，不需要保留其它历史数据），并且速度很快，很适合应用于实时问题和嵌入式系统。
根据k-1时刻的系统状态预测k时刻系统状态。
考虑外部因素控制的影响 外部因素会对系统进行控制，从而带来一些与系统自身状态没有相关性的改变。其中 成为控制矩阵， 称为控制向量，如果没有外部控制，这部分可以忽略。
外部噪声因素 在每次预测之后，我们可以添加一些新的不确定性来建立这种与“外界”（即我们没有跟踪的干扰）之间的不确定性模型
小结： 由上两式可知，新的最优估计是根据上一最优估计预测得到的，并加上已知外部控制量的修正。 而新的不确定性由上一不确定性预测得到，并加上外部环境的干扰。
加入传感器观测数据 卡尔曼滤波的一大优点就是能处理传感器噪声，我们的传感器或多或少都有点不可靠，并且原始估计中的每个状态可以和一定范围内的传感器读数对应起来。 从测量到的传感器数据中，我们大致能猜到系统当前处于什么状态。但是由于存在不确定性，某些状态可能比我们得到的读数更接近真实状态。 传感器早上用协方差 表示，该分布的均值 是我们读取到的传感器数据。 于是我们得到两个高斯分布，一个是预测值附近，一个是传感器读数附近。把两个具有不同均值和方差的高斯分布相乘，得到一个新的具有独立均值和方差的高斯分布。 结果如下，其中，K为卡尔曼增益。
总结： 我们可以用这些公式对任何线性系统建立精确的模型，对于非线性系统来说，我们使用扩展卡尔曼滤波，区别在于EKF多了一个把预测和测量部分进行线性化的过程。
参考文章：
本文为离散卡尔曼滤波算法的一 一个简明教程，从算法思想、实现过程、理论推导和程序实现四个方面阐述和分析了卡尔曼滤波算法。
XU Ruilin完成本教程主要部分的编写，WANG Xuejun完成第3节的编写，ZHU Ximin完成2.2节的编写，WEN Shuhan完成2.3节的编写，MAO Bo完成全文整理、修订和排版。
卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其一系列的优化和改进算法是目前在求解运动状态推算问题上最为普遍和高效的方法。 鲁道夫·卡尔曼 （Rudolf Emil Kalman） 在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法适用于解决阿波罗计划的轨迹预测问题。阿波罗飞船的导航电脑就是使用这种滤波器进行轨迹预测。
卡尔曼滤波尤其适用于动态系统，这种方法对于内存要求极低而运算速度快，且能够保持较好的计算精度，这使得这种方法非常适合解决实时问题和应用于嵌入式系统，也就是说，卡尔曼滤波天然的适用于解决舰艇指控系统的航迹推算问题。在接下来的内容里，我们将逐步领会卡尔曼滤波的这些绝佳特点。
不过，现在我们先从复杂的舰艇航迹推算问题中解脱出来，从一个更加熟悉和简单的问题中来理解这个滤波算法的思想、过程和算法。
假设有一辆无人车WALL-E，需要导引它从A点到达B点，共有两种手段（ 图1 ）：
显然，两种方法都有一定的误差。如果单独采用某一种方法进行定位，WALL-E在误差的影响下将无法到达B点。因此，需要将两种方法结合起来，得到一个更加精确的结果，这就是卡尔曼滤波要解决的问题。
卡尔曼滤波方法如何看待我们的问题呢？在探究这个问题之前，我们先对问题进行抽象，并用数学语言来描述我们的问题。
我们用矢量 来描述WALL-E的运动状态，这个列矢量 包括位置矢量 和速度矢量 两个分量。在WALL-E的问题上，我们现在不知道位置 和速度 的准确值，但是知道WALL-E的运动模型满足 状态方程 ，定位的方法，也即观测WALL-E运动状态的方法满足 观测方程 . 当然，我们也知道，这两种方法都存在一定的误差 ，那么我们的问题就可以转化为一个优化问题——
在这一优化问题中，目标函数是要使预测（估计）误差最小，同时约束于估计方法 和 的条件下。在卡尔曼滤波中，我们的估计原则（也就是最小化估计误差的原则）是 最小方差无偏估计 [1] ，我们将通过后面的过程分析来说明这一点。
在我们正式开始引入公式分析卡尔曼滤波问题之前，我们还必须解决一个问题------把连续的线性系统离散化，也就是将连续时域问题转化为时间序列问题。当然，目前我们只讨论线性系统的情况，关于非线性系统问题，我们有扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filtering, EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filtering, UKF）两种方法来求解。
补充内容------连续线性时变系统的离散化 设连续线性时变系统的时域状态方程为
若采样周期为 ，则从时刻 到时刻 ，有
令 ， ，则离散化的状态方程为
通过对线性系统的离散化处理，我们现在可以考虑每一个时刻WALL-E的运动状态。接下来，我们将用 来表示在 时刻运动状态的最优估计值；用 表示用 时刻对 时刻的状态预测值；用 表示对 时刻综合预测和观测两种方法的最优估计值。
在估计WALL-E位置的问题上，假定我们已经知道它是匀速直线运动，WALL-E身上还携带有一个GPS传感器可以提供它的位置信息，WALL-E在前进过程中可能会遇到一些情况，比如停止前进或是受到风的影响。
加入我们已知的是WALL-E上一个时刻的最佳估计状态，即k-1时刻的位置和速度，要求的是下一时刻即k时刻的最佳估计状态，即k时刻的位置和速度，我们可以发现有两种方法可以得到它的k时刻的状态：
一种是通过WALL-E设定程序计算得到下一秒的状态，比如现在设定是匀速直线运动，那么下一秒的速度应该是恒定不变的，而位置则是在上一秒位置的基础上加上时间乘以速度即一秒内走过的路程，但是现实生活中并不是理想的，机器人会受到摩擦力、风力等的影响，当然也可能会有顽皮的小孩挡住他前进的道路，这些因素使得WALL-E在k时的真实状态与我们计算得到的数据有所不同。
另一种是通过WALL-E所携带的GPS来确定它的位置，因为GPS是测量出的就是WALL-E的实时状态，因此它比较准确。但是GPS测量k时刻的状态有两个问题，一是GPS只能测出WALL-E的位置，而测不出它的速度；二是GPS传感器测量的时候也会有仪器的误差，只能说它是比较准确的，比较接近真实值的。
那么接下来问题来了，我们如何得到k时刻WALL-E的真实状态呢？
我们将第一种方法得到的状态值称为预测值，第二种方法得到的状态值称为测量值，对汽车的最佳估计就是将这两部分信息结合起来，尽量的去逼近k时刻的真实值。
下面再深入一些思考，怎么将这两部分结合起来？
在初始时间k-1， 是WALL-E的最佳估计值，WALL-E其实可以是估计值附近的任何位置，并且这种不确定性由该概率密度函数描述。WALL-E最有可能在这个分布的平均值附近。在下一个时间，估计的不确定性增加，用一个更大的方差表示，这是因为在时间步骤k-1和k之间，WALL-E可能收到了风力的影响，或者脚可能向前滑了一点，因此，它可能已经行进了与模型预测的距离不同的距离。
WALL-E位置的另一个信息来源来自测量，方差表示误差测量的不确定性，真正的位置同样可以是平均值附近的任何位置。
预测值和测量值，对WALL-E的最佳估计是将这两部分信息结合起来，将两个概率函数相乘得到另一个高斯函数，该估计值的方差小于先前估计值，并且该概率密度函数的平均值为我们提供了WALL-E位置的最佳估计。
以下，我们将进行e的运算推导
设：
则有实际目标变量的表达式：
数学模型中目标变量的表达式：
实际模型中测量变量的表达式：
数学模型中测量变量的表达式：
将目标变量的实际值和估计值相减：
将上述方程带入误差e的表达式，我们可得出误差e的解析解：
从推导结果中我们不难看出，估计值和实际值的误差随时间呈指数形式变化，当（F-KH）<1时，随着时间的推移，会无限趋近于零，也就是意味着估计值和实际值相吻合。这就是为什么卡尔曼滤波器可以完美预测出目标状态值的原理。
在估计WALL-E位置的问题上，我们不知道位置 和速度 的准确值，但是我们可以给出一个估计区间（ 图5.a ）。卡尔曼滤波假设所有的变量是随机的且符合高斯分布（正态分布）。每个变量有一个均值 和一个方差 （ 图5.b ）。而 图5.c 则表示速度和位置是相关的。
假如我们已知上一个状态的位置值，现在要预测下一个状态的位置值。如果我们的速度值很高，我们移动的距离会远一点。相反，如果速度慢，WALL-E不会走的很远。这种关系在跟踪系统状态时很重要，它给了我们更多的信息：一个观测值告诉我们另一个观测值可能是什么样子。这就是卡尔曼滤波的目的------从所有不确定信息中提取有价值的信息。
根据数理统计知识，我们知道这种两个观测值（随机变量）之间的关系可以通过一个协方差矩阵 描述（ 图6 ）。
我们假设系统状态的分布为 高斯分布（正态分布） ，所以在 时刻我们需要两个信息：最佳预估值 及其协方差矩阵 （如式(2)所示）。
下一步，我们需要通过 时刻的状态来预测 时刻的状态。请注意，我们不知道状态的准确值，但是我们的预测函数并不在乎，它仅仅是对 时刻所有可能值的范围进行预测转移，然后得出一个k时刻新值的范围。在这个过程中，位置 和速度 的变化为
我们可以通过一个状态转移矩阵 来描述这个转换关系
同理，我们更新协方差矩阵 为
到目前为止，我们考虑的都是匀速运动的情况，也就是系统没有对WALL-E的运动状态进行控制的情况。那么，如果系统对WALL-E进行控制，例如发出一些指令启动或者制动轮子，对这些额外的信息，我们可以通过一个向量 来描述这些信息，并将其添加到我们的预测方程里作为一个修正。假如我们通过发出的指令得到预期的加速度 ，运动状态方程就更新为
引入矩阵表示为
式中 称为控制矩阵， 称为控制向量（例如加速度 ）。当然，如果没有任何外界动力影响的系统，可以忽略这一部分。
我们增加另一个细节，假如我们的预测转换矩阵不是100%准确呢，会发生什么？如果状态只会根据系统自身特性演变，那样将不会有任何问题。如果所有外界作用力对系统的影响可以被计算得十分准确，那样也不会有任何问题。但是如果有些外力我们无法预测，例如我们在跟踪一个四轴飞行器，它会受到风力影响；或者在跟踪一个轮式机器人，轮子可能会打滑，地面上的突起会使它减速。我们无法跟踪这些因素，而这些不确定事件发生时，预测方程将会失灵。因此，我们将这些不确定性统一建模，在预测方程中增加一个不确定项。
通过这种方式，使得原始状态中的每一个点可以都会预测转换到一个范围，而不是某个确定的点（ 图7.a ）。 可以这样描述------ 中的每个点移动到一个符合方差 的高斯分布里（ 图7.b ）。换言之，我们把这些不确定因素描述为方差为 的高斯噪声，并用 表示。这样就会产生一个新的高斯分布，方差不同，但是均值相同（ 图7.c ）。
通过对 的叠加扩展，得到完整的预测转换方程为
新的预测转换方程只是引入了已知的系统控制因素。新的不确定性可以通过之前的不确定性计算得到。到这里，我们得到了一个模糊的估计范围------通过 和 描述的范围。
我们之前的工作仍然是在使用运动模型一种方法来估计系统的状态，现在，我们要把另一种方法，也就是观测（本问题中为GPS定位）考虑进来，以进一步修正对运动状态的估计（ 图8 ）。
我们用矩阵 来描述观测方法的作用，于是有
再加入观测噪声 ，观测方程为
从控制论的角度出发，我们定义新息（也即观测值与预测值的误差）为
当然我们也知道，观测本身也会存在误差，比如本问题中的GPS定位精度仅有10m. 因此，我们用矩阵 来描述这种不确定性（ 图10 及 图11.a ）。
这时，我们新息的协方差为
现在我们需要把两种方法得到的可能性融合起来（ 图11.b ）。对于任何状态，有两个可能性：1. 传感器的观测值更接近系统真实状态；2. 模型推算的估计值更接近系统真实状态。如果有两个相互独立的获取系统状态的方式，并且我们想知道两者都准确的概率值，于是我们可以通过加权来解决更相信谁的问题（ 图11.c ）。
我们现在知道，系统模型的状态预测 与对系统的状态观测 服从高斯分布，把这个问题抽象一下就是——
根据我们的一个估计准则------ 最小方差估计 ，那么这个问题可以转化为优化问题求解
求导数（差分）得
则 ，从而
当维度高于一维时，我们用矩阵来描述，有
这里的 称为 卡尔曼增益 （Kalman Gain），也就是我们在解决更信任哪种方法时的偏向程度。
如果我们从两个独立的维度估计系统状态，那么根据系统模型的预测为
通过传感器的观测为
我们结合着两种方法得到
由 可知，卡尔曼增益为
将 约去（ 中也含有 项），得
此时的卡尔曼增益实际为
我们最后再来验证一下 估计的无偏性 ——
这里我们设 时刻的真值为 ，由于
由于 （ 从初值而来的无偏传递性 ）可知 ，即卡尔曼滤波满足无偏估计准则。显然，其中要求系统噪声和观测噪声是不相关、零期望的白噪声，且是线性系统，初始时刻的状态估计是无偏的。当这些条件不能满足时，卡尔曼滤波的估计结果是有偏的。
到这里，我们已经获得了卡尔曼滤波的全部要素。我们可以把整个过程总结为3个基本假设
假设一 和 都是零均值高斯白噪声，也即 ，
假设二 与 无关，也即
假设三 系统初值 的均值和方差已知，且 与 均不相关。
以及5个基本方程 方程一 状态预测
方程二 协方差预测
方程三 卡尔曼增益
摘要《数字信号处理》课程是一门理论性和实践性都很强， 它具备高等代数、数值分析、概率统计、随机过程等计算学科的知识; 要求我们学生掌握扎实的基础知识和理论基础。 又是跟其他学科密切相关，即与通信理论、计算机、微电子技术不可分，又是人工智能、模式识别、神经网络等新兴学科的理论基础之一。 本次数字滤波器设计方法是基于MATLAB的数字滤波器的设计。此次设计的主要内容为：IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计关键词：IIR、FIR、低通、高通、带阻、带通Abstract"Digital Signal Processing" is a theoretical and practical nature are strong, and it has advanced algebra and numerical analysis, probability and statistics, random process such as calculation of discipline knowledge; requires students to acquire basic knowledge and a solid theoretical basis. Is closely related with other subjects, namely, and communication theory, computers, microelectronics can not be separated, but also in artificial intelligence, pattern recognition, neural network theory one of the emerging discipline. The digital filter design method is based on MATLAB for digital filter design. The main elements of design: IIR and FIR digital filter design of digital filter Key Words: IIR, FIR, low pass, high pass, band stop, band pass目录一、 前言 3二、 课程设计的目的 3三、 数字信号处理课程设计说明及要求 3四、 滤波器的设计原理 44.1 数字滤波器简介 44.2 IIR滤波器的设计原理 44.3 FIR滤波器的设计原理 54.4 FIR滤波器的窗函数设计法 6五、 设计内容 65.1 设计题目： 65.2设计程序代码及结果： 7六、 结束语 15七、 参考文献 16一、 前言 数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为今一门极其重要的学科和技术领域。数字信号处理在通信语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。在数字信号处理应用中，数字滤波器十分重要并已获得广泛应用。二、 课程设计的目的1) 三、 数字信号处理课程设计说明及要求所需硬件：PC机四、 滤波器的设计原理4.1 数字滤波器简介 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统，通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。可以设计系统的频率响应，让它满足一定的要求，从而对通过该系统的信号的某些特定的频率成分进行过滤，这就是滤波器的基本原理。如果系统是一个连续系统，则滤波器称为模拟滤波器。如果系统是一个离散系统，则滤波器称为数字滤波器。信号 通过线性系统后，其输出 就是输入信号 和系统冲激响应 的卷积。除了 外， 的波形将不同于输入波形 。从频域分析来看，信号通过线性系统后，输出信号的频谱将是输入信号的频谱与系统传递函数的乘积。除非 为常数，否则输出信号的频谱将不同于输入信号的频谱，某些频率成分 较大的模，因此， 中这些频率成分将得到加强，而另外一些频率成分 的模很小甚至为零， 中这部分频率分量将被削弱或消失。因此，系统的作用相当于对输入信号的频谱进行加权。4.2 IIR滤波器的设计原理IIR数字滤波器的设计一般是利用目前已经很成熟的模拟滤波器的设计方法来进行设计，通常采用模拟滤波器原型有butterworth函数、chebyshev函数、bessel函数、椭圆滤波器函数等。IIR数字滤波器的设计步骤：（1） 按照一定规则把给定的滤波器技术指标转换为模拟低通滤波器的技术指标；（2） 根据模拟滤波器技术指标设计为响应的模拟低通滤波器；（3） 很据脉冲响应不变法和双线性不变法把模拟滤波器转换为数字滤波器；（4） 如果要设计的滤波器是高通、带通或带阻滤波器，则首先把它们的技术指标转化为模拟低通滤波器的技术指标，设计为数字低通滤波器，最后通过频率转换的方法来得到所要的滤波器。4.3 FIR滤波器的设计原理FIR滤波器通常采用窗函数方法来设计。窗设计的基本思想是，首先选择一个适当的理想选频滤波器（它总是具有一个非因果，无限持续时间脉冲响应），然后街区（加窗）它的脉冲响应得到线性相位和因果FIR滤波器。我们用Hd（e^jw）表示理想的选频滤波器，它在通带上具有单位增益和线性相位，在阻带上具有零响应。一个带宽wc 1 噪声的基础知识1.1 随机噪声及其统计规律1.1.1 随机噪声的概率分布1.1.2 噪声的统计特征1.2 噪声的相关函数1.2.1 噪声自相关函数1.2.2 噪声互相关函数1.3 噪声的功率谱密度1.4 工程中常见的噪声1.4.1 白噪声1.4.2 高斯噪声1.4.3 限带白噪声1.4.4 窄带噪声1.4.5 色噪声1.5 工程中其他的噪声1.5.1 差模噪声和共模噪声1.5.2 分形噪声1.5.3 椒盐噪声1.5.4 量化噪声1.6 噪声与信道作用方式1.7 信噪比1.8 噪声响应2 数字滤波器的基础知识2.1 数字滤波器的传递函数2.1.1 DF传递函数的定义2.1.2 DF传递函数与单位冲激响应2.2 数字滤波器的频率响应分析2.3 数字滤波器的构成2.3.1 直接构成法2.3.2 间接构成法2.4 数字滤波器的分类2.4.1 按频率分布特性分类2.4.2 按实现方式分类2.4.3 按对冲激响应特性分类3 低通数字滤波器的设计及性能分析3.1 有限冲激响应数字滤波器和无限冲激响应数字滤波器3.1.1 FIRDF3.1.2 IIRDF3.2 数字滤波器的递归与非递归实现3.3 数字滤波器的技术要求及指标3.4 数字滤波器设计方法概述3.5 IIRDF设计3.5.1 由AF到DF3.5.2 对给定技术指标的逼近方法概述3.5.3 巴特沃斯模拟低通滤波器设计方法3.5.4 切比雪夫模拟低通滤波器设计方法3.5.5 巴特沃斯与切比雪夫模拟低通滤波器性能比较3.5.6 冲激不变法设计IIRDF3.5.7 双线性z变换法设计IIRDF3.6 FIRDF设计3.6.1 FIRDF的线性相位特性3.6.2 傅里叶级数法设计FIRDF3.6.3 频率抽样法设计FIRDF3.6.4 切比雪夫逼近法设计FIRDF3.7 IIRDF和FIRDF设计比较4 高通、带通及带阻数字滤波器的设计4.1 设计中符号的约定4.2 高通、带通及带阻模拟滤波器设计4.2.1 LPAF到HPAF4.2.2 LPAF到BPAF4.2.3 LPAF到BSAF4.3 采用第二条途径设计高通、带通及带阻数字滤波器4.3.1 BPDF设计4.3.2 其他形式DF设计4.4 高通、带通及带阻数字滤波器直接设计4.4.1 HPDF直接设计4.4.2 BPDF直接设计4.4.3 BSDF直接设计5 数字滤波器的MATLAB实现及应用5.1 MATLAB简介5.2 MATLAB常用命令5.3 MATLAB使用技巧5.4 MATtAB信号处理常用函数5.5 IIR滤波器阶数估计5.5.1 巴特沃斯滤波器阶数估计5.5.2 切比雪夫Ⅰ型滤波器阶数估计5.5.3 切比雪夫Ⅱ型滤波器阶数估计5.5.4 椭圆滤波器阶数估计5.6 低通原型模拟滤波器设计5.6.1 巴特沃斯低通原型模拟滤波器设计5.6.2 贝塞尔低通原型模拟滤波器设计5.6.3 切比雪夫Ⅰ型低通原型模拟滤波器设计5.6.4 切比雪夫Ⅱ型低通原型模拟滤波器设计5.6.5 椭圆低通原型模拟滤波器设计5.7 IIRDF设计5.7.1 经典设计法设计IIRDF5.7.2 直接设计法设计IIRDF5.7.3 最大平滑法设计IIRDF5.8 FIRDF设计5.8.1 窗函数法设计FIRDF5.8.2 频率采样法设计FIRDF5.8.3 最小二乘法设计FIRDf5.8.4 内插法设计FIRDF5.8.5 最优化法设计FIRDF5.8.6 升余弦法设计FIRDF5.9 数字滤波器的应用5.9.1 IIRDF的应用5.9.2 FIRDF的应用6 工程中简易滤波方法6.1 算术平均滤波法6.2 限幅滤波法6.3 中值(或中位值)滤波法6.4 滑动平均滤波法6.5 中值平均滤波法6.6 限幅平均滤波法6.7 一阶滞后滤波法6.8 加权滑动(递推)平均滤波法6.9 消抖滤波法6.10 限幅消抖滤波法附录A 数字滤波的分析工具附录B 常用窗函数参考文献 需要学习如何设计滤波器并仿真 我可以教你如何设计 但是你需要一整篇的毕业设计 还是你自己动手吧！ 给现金吧，马上给你做一个。 摘要《数字信号处理》课程是一门理论性和实践性都很强， 它具备高等代数、数值分析、概率统计、随机过程等计算学科的知识; 要求我们学生掌握扎实的基础知识和理论基础。 又是跟其他学科密切相关，即与通信理论、计算机、微电子技术不可分，又是人工智能、模式识别、神经网络等新兴学科的理论基础之一。 本次数字滤波器设计方法是基于MATLAB的数字滤波器的设计。此次设计的主要内容为：IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计关键词：IIR、FIR、低通、高通、带阻、带通Abstract"Digital Signal Processing" is a theoretical and practical nature are strong, and it has advanced algebra and numerical analysis, probability and statistics, random process such as calculation of discipline knowledge; requires students to acquire basic knowledge and a solid theoretical basis. Is closely related with other subjects, namely, and communication theory, computers, microelectronics can not be separated, but also in artificial intelligence, pattern recognition, neural network theory one of the emerging discipline. The digital filter design method is based on MATLAB for digital filter design. The main elements of design: IIR and FIR digital filter design of digital filterKey Words: IIR, FIR, low pass, high pass, band stop, band pass目录一、 前言 3二、 课程设计的目的 3三、 数字信号处理课程设计说明及要求 3四、 滤波器的设计原理 44.1 数字滤波器简介 44.2 IIR滤波器的设计原理 44.3 FIR滤波器的设计原理 54.4 FIR滤波器的窗函数设计法 6五、 设计内容 65.1 设计题目： 65.2设计程序代码及结果： 7六、 结束语 15七、 参考文献 16一、 前言数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为今一门极其重要的学科和技术领域。数字信号处理在通信语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。在数字信号处理应用中，数字滤波器十分重要并已获得广泛应用。二、 课程设计的目的1)三、 数字信号处理课程设计说明及要求所需硬件：PC机四、 滤波器的设计原理4.1 数字滤波器简介数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统，通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。可以设计系统的频率响应，让它满足一定的要求，从而对通过该系统的信号的某些特定的频率成分进行过滤，这就是滤波器的基本原理。如果系统是一个连续系统，则滤波器称为模拟滤波器。如果系统是一个离散系统，则滤波器称为数字滤波器。信号 通过线性系统后，其输出 就是输入信号 和系统冲激响应 的卷积。除了 外， 的波形将不同于输入波形 。从频域分析来看，信号通过线性系统后，输出信号的频谱将是输入信号的频谱与系统传递函数的乘积。除非 为常数，否则输出信号的频谱将不同于输入信号的频谱，某些频率成分 较大的模，因此， 中这些频率成分将得到加强，而另外一些频率成分 的模很小甚至为零， 中这部分频率分量将被削弱或消失。因此，系统的作用相当于对输入信号的频谱进行加权。4.2 IIR滤波器的设计原理IIR数字滤波器的设计一般是利用目前已经很成熟的模拟滤波器的设计方法来进行设计，通常采用模拟滤波器原型有butterworth函数、chebyshev函数、bessel函数、椭圆滤波器函数等。IIR数字滤波器的设计步骤：（1） 按照一定规则把给定的滤波器技术指标转换为模拟低通滤波器的技术指标；（2） 根据模拟滤波器技术指标设计为响应的模拟低通滤波器；（3） 很据脉冲响应不变法和双线性不变法把模拟滤波器转换为数字滤波器；（4） 如果要设计的滤波器是高通、带通或带阻滤波器，则首先把它们的技术指标转化为模拟低通滤波器的技术指标，设计为数字低通滤波器，最后通过频率转换的方法来得到所要的滤波器。4.3 FIR滤波器的设计原理FIR滤波器通常采用窗函数方法来设计。窗设计的基本思想是，首先选择一个适当的理想选频滤波器（它总是具有一个非因果，无限持续时间脉冲响应），然后街区（加窗）它的脉冲响应得到线性相位和因果FIR滤波器。我们用Hd（e^jw）表示理想的选频滤波器，它在通带上具有单位增益和线性相位，在阻带上具有零响应。一个带宽wc 巴特沃斯滤波器(Butterworth)： 最大平坦度滤波器，在通带内有平坦的幅度和一致的群延时，带阻频率滚降率一般。 贝塞尔滤波器(Bessel)：在通带内有平坦的幅度和一致的群延时，但带阻频率滚降率低，相移非90度、180度等。 切比雪夫滤波器(Chebyshev)：陡峭斜率滤波器，但其瞬态和相位特性都稍差，而且通带内的衰减率有纹波状的小幅度波动，带阻频率滚降率高。 林克威治-瑞利”滤波器（Linkwitz-Riley）：这种滤波器的特点是具有高达四阶的衰减斜率，具有平坦的幅度和相位响应。 巴特沃斯滤波器和林克威治-瑞利滤波器相比：巴特沃斯滤波器很容易实现归一化设计，但需两级2阶级连成4阶24DB/OCT；而林克威治-瑞利滤波器特性就是24DB/OCT。 bessel滤波器 勒内·笛卡尔 著名的法国哲学家、科学家和数学家勒内·笛卡尔于1596年出生在都兰省海乐村。少年时期他上过一所环境优雅的耶稣会学校——尖塔中学。二十岁在普瓦提·埃大学获得法律学学位。虽然笛卡尔受过良好的教育，但他却认为除了数学以外，任何其它领域的知识皆是有懈可击的。从此，他没有继续接受正规教育，而是决定漫游整个欧洲，开阔视野，见悉世面。由于笛卡尔的家庭经济富裕，足以使他囊满无挂，悠哉游哉。从1616年到1682年，笛卡尔做了广泛的游历。他曾在三个军队中（荷兰、巴伐利亚和匈牙利）短期服役，但是他显然未参加任何战斗。他还观光过意大利、波兰、丹麦及其它许多国家。在这些年间，他系统陈述了他认为他发现真理的一般方法。他五十二岁时，决定用此方法将世界做个综合性的描述。当时他定居荷兰。此后的二十五年一直生活在那里，他选择了荷兰，因为那里有更多的思想自由，还可以躲避巴黎社会的纷扰。1629年他写了《思维指南录》一书，概述了他的方法（但是这本书从未完稿，也许从未打算发表，直到他去世五十多年后他的第一版才问世）。在1630年到1634年期间，笛卡尔运用自己的方法研究科学。为了学到更多的解剖学和生理学知识，他亲自做解剖。他在光学、气象学、数学及其他几个学科领域内都独立从事过重要研究。笛卡尔本想在一本题为《世界》的书中介绍他的科研成果，但是当该书在1633年快要完稿时，他获悉意大利教会的权威们宣告伽利略有罪，因为他拥护哥白尼的日心说。虽然笛卡尔在荷兰未受到天主教权威的迫害，但是他还是决定谨慎从事，收书稿进箧入匣，因为在书中他捍卫了哥白尼的学说。但是在1637年他发表了最有名的著作《正确思维和发现科学真理的方法论》，通常简称为《方法论》。《方法论》是用法文而不是用拉丁文写成的，一切有文化的人都可以通读，包括没有学过古典语言的人。在《方法论》中附有三篇论文，在这三篇论文中笛卡尔给出了用自己的方法做出发明的例子。第一篇《光学》论文中，笛卡尔提出了光的折射定律（但是这个定律在此之前就已被威勒勃劳德·斯内尔发现）；讨论了透镜和多种其它光学仪器；描述了眼睛的功能及病态的原因；提出了一种光的学说，后来为克里斯琴·海更斯系统阐述的光波学说揭开了序幕。他的第二篇论文第一次用现代的观点来探索气象，讨论了云雨风，正确解释了彩虹的形成原因。他批驳热是一种不可见的流体组成的观念，指出热是一种内在运动形式的正确推论（但是这个推论以前已由弗朗西斯，培根和其他人提出过）。在第三篇论文中，笛卡尔介绍了他所有的贡献中最重要的——解析几何。这是一项重大的数学进展，为牛顿发明微分开辟了道路。也许笛卡尔哲学的最大有趣之处来自他的方法。笛卡尔十分留心被普遍接受的大量错误的概念，决定要达到恢复真理的目的，就须得从零开始做起。因此他开始怀疑一切——老师教给他的一切，他的所有最崇高的信仰，所有的常识观念，甚至外部世界的存在，连同他自己的存在——总之是一切的一切。这自然就引出了一个问题：怎样才能消除如此普遍的怀疑来获得一切事物的可靠知识呢？笛卡尔用形而上学观点进行了一系列创造性的推论，证明出使自己满意的结果：由于他自己的存在（我思我在），上帝才存在，外部世界才存在，这就是笛卡尔学说的起点。笛卡尔方法具有双重意义。第一，他把“什么是知识”这个认识论的基本问题置于他的哲学体系的中心。早期的哲学家力图描写世界的本质，但是笛卡尔教导我们这样的问题若不和“我怎么能知道？”联系在一起，就得不出满意的回答。第二，笛卡尔认为，我们不应该从信仰开始而是从怀疑开始。（这恰好与圣·奥古斯丁及大多数中世纪神学家的看法相反，他们认为信仰第一）。这样笛卡尔确实得出了正统神学的结论。但是他的读者对他的倡导方法远比对他得出的结论还要更为重视（教会担心他的著作会起破坏性作用不是没有理由的）。笛卡尔在他的哲学中强调精神和物质之间的区别，在这方面他提倡彻底的二元论。这个区别以前就有人提出过，但是笛卡尔的论著引起了对该问题的哲学讨论。他所提出的问题从那时以来就引起了哲学家的兴趣，但是尚未得到解决。笛卡尔的物质宇宙观也很有影响。他认为整个世界——除了上帝和人的心灵之外——都是机械运动的，因此所育的自然事物都可以用机械原因来解释。他否认占星术、魔法以及其它迷信形式，同样否认了对事物所做的一切目的论的解释（也就是他寻找直接的机械原因，否定事物的发生是为了某种遥远的终极目的的认识）。由笛卡尔的观点可以看出，动物从本质上讲就是复杂的机械，人体也受通常的力学定律所支配。从那时起，这就成了现代生理学的基本观点之一。笛卡尔提倡科学研究，认为把它应用于实践会有益于社会。他觉得科学家应避免使用模糊不清的概念，应该努力用数学方程来描述世界。所有这些听起来倒很合乎现代要求，但是笛卡尔虽然自己也亲自做观察实验，但是却从未强调过实验在科学方法中的极其重要性。早在笛卡尔几年之前，著名的英国哲学家弗朗西斯·培根提出要搞科学研究，并且会从中受益。笛卡尔“我思我在”的著名观点也并不新奇，圣。奥古斯丁早在一千二百多年前就提出过（当然用词不同）。同样，笛卡尔对上帝存在的“证明”也只不过是圣·安瑟尔姆（1033——1109）最先提出的实体观点的一种变体。1641年，笛卡尔发表了另一部名著《冥想录》，1644年，他的《哲学原理》问世。这两部著作都是用拉丁文写成的，1647年又有译本问世。虽然笛卡尔是一位文笔精练语句华丽的散文体作家，但是他的文风复古，令人瞠目不解。的确，他的话听起来常常使人感到他是一个中世纪的学究，也许是他采用理性主义方法的原因。而弗朗西斯·培根虽然比笛卡尔早生三十五年，却完全具有现代的风格。笛卡尔的著作清楚地表明了他是上帝虔诚的信徒。他认为自己是一个良好的天主教徒，但是教会的权威不喜欢他的观点，他的著作被列入天主教的禁书之列。即使在信奉新教的荷兰（当时也许是欧洲最宽容的国家），笛卡尔也被指控为无神论者，他同教会的权威发生了矛盾，不胜烦恼。1649年，笛卡尔接受了瑞典女王克里斯蒂的慷慨之邀，来到斯德哥尔摩做她的私人教师。笛卡尔喜欢温暖的卧室，总是习惯晚些起床。当得知女王让他清早五点钟去上课，他深感焦虑不安。笛卡尔担心早上五点钟那刺骨的寒风会要了他的命。果不出所料，他很快就患了肺炎，1650年2月，在他达瑞典仅四个月后，被病魔夺去了生命。笛卡尔从未结婚，但却有一个女儿，她不幸早年夭折。笛卡尔的哲学受到了他的同时代人的强烈批判，在一定程度上是因为他们感到其中有循环推理。后来的哲学家指出了他体系中的许多缺陷，今天没有谁会捍卫他的体系。但是一个哲学家的重要性并不完全取决于他的体系的正确性，更重要的是看他的思想——更确切地说是别人从他的著作中吸取思想的精华——是否具有广泛的影响，基于这一点，笛卡尔无疑是一位重要的人物。笛卡尔至少有五个观念对欧洲思想有着重大影响：①力学宇宙观；②对科研的积极态度；③在科学中强调使用数学；④提倡在初期采取怀疑主义；⑤重视认识论。在估价笛卡尔的整个影响时，我还考虑到了他那令人难忘的科学成就，特别是解析几何的发明。就是这个因素，我才确定把笛卡尔的名次比伏尔泰、卢梭和弗朗西斯·培根这样杰出的哲学家的名次排得高些。 西方哲学中国化是一个崭新的命题,其重要意义不仅在于提出一种新的理论,更在于为西方哲学研究提出了一种新的研究范式。下面是我为大家整理的西方哲学论文，供大家参考。 西方哲学论文 范文 一：笛卡尔的“我思故我在” 论文摘要：笛卡尔的我思故我在是他全部认识论哲学的起点，也是他“普遍怀疑”的终点。他从这一点出发确证了人类知识的合法性。也就是说：笛卡尔是唯心主义者，但并不是从此命题看出来的，我思故我在并不是唯心命题，而是纯粹认识论的内容。说笛卡尔是唯心论者是纵观他的哲学体系而得出的结论，而并不是从这一命题既不是唯物也不是唯心 。“当我怀疑一切事物的存在时，我却不用怀疑我本身的思想，因为此时我唯一可以确定的事就是我自己思想的存在”。我无法否认自己的存在，因为当我否认、怀疑时，我就已经存在!所以，否认自己的存在是自相矛盾的。而否认和怀疑是一种思考活动，所以他说，我思故我在。并非是平时所说的“我思考，故我存在! 关键字：笛卡尔 我思故我在 唯物主义与唯心主义 哲学思想 文艺复兴 要了解笛卡尔的哲学思想必然先得了解其人的生平。笛卡尔简介： 勒奈·笛卡尔(René Descartes，另译笛卡儿，1596年3月31日生于法国土伦省莱耳市-1650年2月11日逝于瑞典斯德哥尔摩)，法国哲学家、数学家、物理学家。他对现代数学的发展做出了重要的贡献，因将几何坐标体系公式化而被认为是解析几何之父。他还是西方现代哲学思想的奠基人，他的哲学思想深深影响了之后的几代欧洲人，创立了“欧陆理性主义”(ContinentalRationalism)哲学。 生平笛卡儿出身于一个地位较低的贵族家庭，父亲是布列塔尼议会的议员。在他8岁时笛卡儿就进入拉夫赖士(La Fleche)的耶稣会学校接受 教育 ，受到良好的古典学以及数学训练。1613年到巴黎学习法律，1616年 毕业 于普瓦捷大学(Université de Poitiers)。毕业后笛卡儿决心游历欧洲各地，专心寻求“世界这本大书”中的智慧。因此他于1618年在荷兰入伍，随军远游。1621年笛卡儿退伍，并在1628年移居荷兰，在那里住了20多年。在此期间，笛卡儿专心致力于哲学研究，并逐渐形成自己的思想。他在荷兰发表了多部重要的文集，包括了《 方法 论》、《形而上学的沉思》和《哲学原理》等。1649年笛卡儿受瑞典女王之邀来到斯德哥尔摩，但不幸在这片“熊、冰雪与岩石的土地”上得了肺炎，并在1650年2月去世。 1663年他的著作在罗马和巴黎被列入禁书之列。1740年，巴黎才解除了禁令，那是为了对当时在法国流行起来的牛顿世界体系提供一个替代的东西。说Rene Descartes(笛卡尔)是法国历史上最伟大的哲学家大概也不过分。德国存在哲学大家Heidegger(海德格尔)曾说：“自从Leibniz(莱布尼兹)以来，德国思想界所达到的，Descartes的基础理论的(各种)主要发展(变化)，丝毫没能超越这个基础理论，而恰恰展开了它形上学的广度，而为十九世纪创造了前提。但是，在笃信 经验 主义和唯物主义的人们眼里，Descartes却有一个致命的把柄被人抓在手里，那就是他那句回荡了几个世纪的 名言 ：“我思故我在”。这句被Descartes当作自己的哲学体系的出发点的名言，在过去的东欧和现在的中国学界都被认为是极观唯心主义的总代表，而遭到严厉的批判。很多人甚至以“存在必先于意识”、“没有肉体便不能有思想”等为论据，认为Descartes是“本末倒置”、“荒.唐可笑”。我们读书论坛就有一位网友特意为自己起了“我在故我思”的笔名，以示对唯物主义的坚定信念。 笛卡尔的主要科学哲学思想：笛卡尔的哲学开始与科学，他是一位伟大的数学家和物理学家，在天文学上也有很深的造诣。笛卡儿对数学最重要的贡献是创立了解析几何。笛卡儿成功地将当时完全分开的代数和几何学联系到了一起。在他的著作《几何》中，笛卡儿向世人证明，几何问题可以归结成代数问题，也可以通过代数转换来发现、证明几何性质。笛卡儿引入了坐标系以及线段的运算概念。笛卡儿在数学上的成就为后人在微积分上的工作提供了坚实的基础，而后者又是现代数学的重要基石。在物理学方面，笛卡儿也有所建树。他在《屈光学》中首次对折射定律提出了理论论证。他还解释了人的视力失常的原因，并设计了矫正视力的透镜。力学上笛卡儿则发展了伽利略运动相对性的理论，强调了惯性运动的直线性。笛卡儿发现了动量守恒原理。他还发展了宇宙演化论、漩涡说等理论学说，虽然具体理论有许多缺陷，但依然对以后的自然科学家产生了影响。 笛卡尔之思与在。(cogito，“意识”或“语言”)(being，“ 有”或“是”)?“思”外之“在”是否只是“思”为自身所建构的逻辑基础和合理性根据?如果“思”外有“在”，它如何在“思”中显现、如何被言说?如果“思”外无“在”，我们的意识为何能自觉到自身的非自足性而去寻索一个“思”外的存在论基础?如同康德所言人性中潜存着形而上学的本能冲动，言说不可言说者成为哲学的千古悖论。古代哲学撇开其显现方式而直接断言终极实在，笛卡尔则居于二者之中。人们一般认为笛卡尔确立了人类理性而摧毁了上帝的权威。的确，笛卡尔之后的很多西方近现代哲学家只能在自明的意识范围内谈论“在”的问题，但笛卡尔《第一哲学沉思》的副标题是：“展示上帝的存在和人的灵魂与身体的差异”。他在第三、第五沉思中以“上帝”的名号探讨终极之“在”，这种探讨与第一、第二沉思的反独断论相结合，形成了全新的现象学存在之思。当笛卡尔确立了近现代哲学的自明性原则而步入自我学之后，他没有像其后继者一样停留在那里，而是很快跨越了出来。 在此，笛卡尔所走的第一步是把近现代哲学引上自我主体的路向，这一步的任务是清除独断的终极实体和上帝存在的问题。“我一直认为上帝和灵魂这两个问题，应该是借助于哲学的论证而不是神学的论证去阐明的基本问题。”(Descartes，1986，p. 3)如同黑格尔所评说的，怀疑一切是笛卡尔哲学的第一要义。现在让我们追寻一下笛卡尔式的怀疑的思路。笛卡尔按照认识的顺序而怀疑，笛卡尔首先揭示了感官的欺性：“有时候塔从远处看是圆形的，而从近处看则是方形的„„我发现外知觉的判断是错误的„„任何我曾经认为在我清醒时所拥有的感性经验，我都同样可以在睡梦中拥有。”(Descartes，1986，p. 53)笛卡尔花了较大的篇幅讨论睡梦的问题。经验实在论认为我们通过感觉经验可以达到客体实在，认为一旦我们感觉了，我们就是感觉到了某种引起我们感觉而又处于感觉之外的对象客体。但我们每个人都在睡梦中感觉过并不具有实在性的东西，尽管在梦中我们坚信其实在性。对梦的思考给东西方哲学大师们以极大的启示。“庄周梦蝶”更是逼近本体论思考：人们皆以为庄周为现实，蝴蝶为梦，庄子反问之，为何不能是蝴蝶为实而庄周为梦?“不知周之梦为蝴蝶与”还是“蝴蝶之梦为周与”?笛卡尔和庄子一样，也认为从意识的直观性而言，笛卡尔说：“于是我决定把一切曾经进入我的心智的事物都认为并不比我梦中的幻觉更为真实。”而追问“无”，即是言说不可言说者。在逻辑和语言终止之处，维特跟斯坦的“神秘”、海德格尔的“诗”开始进入哲学话题。笛卡尔顺着安瑟伦的思路进入信仰之思而探讨终极的“在”，也就有着逻辑的必然。笛卡尔没有直接强言不可言说的“无”，而是通过描述剖析“有”的非自足性而间接地言说“无”，因此他的终极之思亦是现象学之思。 笛卡尔的哲学思想更让他运用于自然科学之中，然后又相互理解由此及彼。他从逻辑学、几何学和代数学中发现了4条规则： 1. 绝不承认任何事物为真，对于我完全不怀疑的事物才视为真理; 2. 必须将每个问题分成若干个简单的部分来处理; 3. 思想必须从简单到复杂; 4. 我们应该时常进行彻底的检查，确保没有遗漏任何东西。 笛卡儿将这种方法不仅运用在哲学思考上，还运用于几何学，并创立了解析几何。笛卡儿第一步认为怀疑就是出发点，感官知觉的知识是可以被怀疑的不能信任我们的感官，所以他不会说“我看故我在”、“我听故我在”。 从这里他悟出一个道理：我们不能怀疑“我们的怀疑”意指 我们无法怀疑的，是我们正在“怀疑”这件事的“怀疑本身”，只有这样才能肯定我们的“怀疑”。 而当人们觉得理所当然或习以为常，他却感到疑惑，由此他推出了著名的哲学命题――“我思故我在”(Cogito ergo sum)。 笛卡儿将此作为形而上学中最基本的出发点，从这里他得出结论，“我”必定是一个独立于肉体的、在思维的东西。笛卡儿还试图从该出发点证明出上帝的存在。 笛卡儿认为，我们都具有对完美实体的概念，由于我们不可能从不完美的实体上得到完美的概念，因此有一个完美实体――即上帝――必定存在。 从所得到的两点出发，笛卡儿继续推论出既然完美的事物(神)存在，那么我们可以确定之前的恶魔假设是不能成立的，因为一个完美的事物不可能容许这样的恶魔欺人们，因此我们可以确信“这个世界真的存在”，而且数学逻辑都应该是正确的。现实世界中有诸多可以用理性来察觉的特性，既它们的数学特性(如长、宽、高等)，当我们的理智能够清楚地认知一件事物时，那么该事物一定不会是虚幻的，必定是如同我们所认知的那样。 虽然笛卡儿证明了真实世界的存在，他认为宇宙中共有2个不同的实体，既思考(心灵)和外在世界(物质)，两者本体都来自于上帝，而上帝是独立存在的。他认为，只有人才有灵魂，人是一种二元的存在物，既会思考，也会占空间。而动物只属于物质世界。 笛卡儿强调思想是不可怀疑的这个出发点，对此后的欧洲哲学产生了重要的影响。我思故我在 所产生的争议在于所谓的上帝存在及动物一元论(黑猩猩、章鱼、鹦鹉、海豚、大象 等等都证实有智力)，而怀疑的主要思想，确实对研究方面很有贡献。 因为一个完美的事物不可能容许这样的恶魔欺人们，因此我们可以确信“这个世界真的存在”，而且数学逻辑都应该是正确的。现实世界中有诸多可以用理性来察觉的特性，既它们的数学特性(如长、宽、高等)，当我们的理智能够清楚地认知一件事物时，那么该事物一定不会是虚幻的，必定是如同我们所认知的那样。虽然笛卡儿证明了真实世界的存在，他认为宇宙中共有2个不同的实体，既思考(心灵)和外在世界(物质)，两者本体都来自于上帝，而上帝是独立存在的。他认为，只有人才有灵魂，人是一种二元的存在物，既会思考，也会占空间。而动物只属于物质世界。 这种终极存在的观念，不可能来自于外在经验，也不可能来自于自我的创造，因此追寻终极观念的来源，“唯一的可能性选择就是它被天赋在我的心灵中”。我们应该特别注意笛卡尔的这段话：“我用‘上帝’这个词来指其观念存在于我心中的那个‘在’，我无法达到这种‘在’所拥有的所有完善性，但却能以某种方式在我的思维中达到它。” 参考文献 罗素《西方哲学史》 刘华《存在哲学》 King，Magda，2001《剑桥名人史》 西方哲学论文范文二：西方哲学史论文——东西方哲学比较浅谈 从古希腊先哲们开始，西方哲学就建立在严密的逻辑分析推理的基础上，这种层层递推的思维必然导致数学的发达，于是毕达格拉斯主义就顺理成章的成为了西方哲学的中流砥柱，西方人思维的特点，逻辑性强、规则性强、进攻性强、思维严密、对自然知识和终极真理的追求有无法遏制的狂热等无一不是由此衍生出来的。而以中国为代表的东方哲学恰恰相反，在漫长的数千年的历史发展中，把儒学、道学、佛学完美的融合在一起，安静、圆通、强调人与自然的和谐，追求心灵的不断净化，最终达到出于宇宙融于宇宙的境界。冯友兰先生说“中国的哲学家不需要科学的确定性，因为他们想知道的只是自己;同样的，中国哲学家不需要科学的力量，因为他们想征服的是自己的心灵。对他们而言，智慧的内容不是知识，其功能也不在于增加自己的财富。” 简言之，西方哲学的目的在于增加积极的知识，东方哲学的目的在于提高心灵的境界。前者必然以不断的发展、不断的扩张、不断的进攻、不断的破坏来达到目的，以无法遏制的欲望作为推动自身发展的唯一动力;后者强调适可而止、物极必反、和谐静谧、天人合一，以知足长乐为座右铭。 古希腊哲学对西方世界最大的影响莫过于留下了逻辑概念，这一点正是我们，中国的科技工作者，今天所羞愧的，因为我们的老祖宗并没有这个遗产。然而这种严密的逻辑概念又怎样呢?其基础不过是同一率(A是A)、矛盾率(A不是非A)和排中率(A不能既是A又是非A，也不能即不是A又不是非A)，这一理论对西方人影响之深以至于他们无法理解“X既是A又是非A”，并且对逻辑的追求也一发不可收。中国哲学里占主导地位的是与西方相反的悖论，即不追求清晰的逻辑关系，对混沌状态的接受程度比较高。西方哲学把重点放在思想上，指望通过不断的逻辑推理找到终极真理。 为什么会出现这样的差异呢?究其原因就让我们从东西方哲学的产生条件进行对比：任何事物都有一个产生的阶段，产生的过程也许不是明朗的，相反却有可能是模糊不清的。这就需要去探寻事物产生的源头，从头开始，厘清事物发展的脉络并且试图预期事物的未来发展，哲学也不例外。在对西方哲学的研究中，古希腊是不能抛开的一个必经环节，古希腊哲学就是西方哲学的源头。西方哲学起源于古希腊，并且经历过古希腊哲学、__哲学、近代哲学、现代哲学等阶段，在其长期的发展过程中，西方哲学所关注的哲学问题也在不断地变化，先后出现近代哲学和现代哲学的两次转向，近代西方哲学所探讨的问题主要集中在认识论方面，而现代西方哲学则开始向人本主义转变(当代的哲学特征并不明显，以后现代命名的宽泛的 文化 更分布在文艺批评、人类学以及一些边缘的问题研究，但仍然处于现代西方哲学的发展阶段)，尽管在古希腊之后的西方哲学发展不尽相同，但其承继的仍然是古希腊的哲学精神——都表现为对各种现象之后的原因的关注和对确定性的追求;而中国哲学的产生，并不象西方哲学那样可以找到明确的起点，也没有出现类似古希腊早期的哲学家试图截然与传统分开或创立新的传统。多数学者认为中国哲学是从《易经》开始甚至可以上溯到更早的阴阳五行等观念，而此后中国哲学、科学的发展以及理论依据往往都来自于这些传统观念。纵观整个中国哲学，各种学说的前后相继性很明显，各个学派所讨论的问题虽然有所不同，但是主要都集中在政治伦理方面，即都表现为对人的关怀和规范。 哲学的产生需要一定的自然、社会和经济条件，作为西方哲学初始阶段的古希腊哲学如此，中国哲学也不例外。但是由于古希腊典籍的缺乏，资料不齐全，所流传下来的往往是一些传记学家或者是哲学家的零碎记载形成的残篇，这对于全面了解古希腊哲学家的思想以及中西哲学的对比有很大限制。以下所进行的主要是古希腊哲学和中国哲学的产生之初的条件对比，以此试图揭示中西方哲学在源头之处的不同，从而更好地理解两个哲学的方向和发展，最终达到两者相互的交流和融合： 第一，自然条件：古希腊境内多山，不具备农耕的条件，没有如同多数文明古国那样有丰饶的土地，但是却适合 种植 果树，其尤为盛产的是葡萄和橄榄，其生产的葡萄酒和橄榄油多数用于对外出口，因此从根本上说，古希腊还是农本经济，而不是一些学者所认为的商品经济。在陆路交通不畅和不具备如同中国那样农耕条件的情况下，古希腊的经济要发展必须利用它的良好的海岸线，大力发展海上贸易，进而才能够通过海上与其他地区交往、交流，互通有无，所以，古希腊在海上贸易过程中形成相对比较发达的商品经济。在与其他地区的经济交往过程中，有机会接触到不同的文明(例如对亚细亚文明和埃及文明等当时先进文明)，学习和汲取它们的文明成果和文化精华，并且对之进行批判、改造和综合，从而形成具有古希腊特色的哲学-科学文化。在自然因素这一条件中，中国的地理环境和古希腊存在着较大的差别，因为中国与古希腊的自然条件不同，首先，中国有着广袤而丰腴的土地以及便利的陆路交通，农业比较发达，经济的交流主要通过内陆各个国家(甚至只集中在几个诸侯国)之间的互通有无，而不必也难以(因为尽管中国也有漫长的海岸线，但是太平洋在当时的航海条件下是无法跨越的)通过海上贸易交往来实现经济发展。其次，在古代，由于交通条件的限制，同一地域的文化往往具有相似性，例如在中国的周边国家的文化要么没有根本区别(如印度文明)，要么是中国文化的“文化卫星国”，虽然在具体表现上有所不同，但在本质上都是面向自身的“内在文化”，这样的外在条件使中国文化的视野被限制在一个类似的传统环境当中，成为一种内向型文化。再次，中国的文化是当时的先进文化，先进文化往往难以接受和认同落后文化，而落后文化却能较好地接受、认同先进文化(如古希腊、日本等)，因而，在这种诸多的自然条件影响下，造成古代中国与其他不同的文明交往较少，进而引进其他文明的先进文化也较少，从而形成了独特的、稳定的和完善的文化结构。这些自然条件使中国哲学的特征表现为一种封闭的自我发展，具有稳定性。 第二，社会条件：由于古希腊自然因素的阻隔使其在当时的历史条件下，难以形成统一的中央集权的国家，各个城邦被自然而然地隔离开来，这也就有利于各个城邦独立自由发展，多种政体在相对独立的情况下依照城邦的实际情况不同而出现，并且创造了诸多形式的政体，有僭主制、寡头制、贵族制、共和制、民主制、君主制等形式。这种状况“实在得益于这一地区在一定生产力水平以及希腊人政治组织能力下的相对割裂的地理环境”。在多样性的环境里能促进相互之间的比较和思考，人们的思想也呈现出多样化，激发人的批判精神和创造能力，也有利于在相互比较中形成新、更正确的认识。另一方面，在一些较为宽松的城邦里形成了古希腊著名的民主制，这种民主制总体上为哲学的产生提供了社会条件，因为在民主制度下，自由思想和相互 辩论 可以允许合法存在，它允许甚至保护公民自由思想的权利，有利于使一些背离传统的或与时下流行的思想得以产生和发展，甚至成为一种社会风尚——一些权贵常常邀请一些“社会名流”进行聚会、探讨，极大地促进思想的多样性，一部分人试图开辟另一些道路或者对传统进行批判——而不是简单继承，用于提出自己的观点，在这种自由的环境下，对传统(主要是巫术和神话)采取超越成为可能，由此形成古希腊哲学的新的传统：超越传统。 因此古希腊哲学具有科学精神和不断超越的特点，因此城邦制和民主制为古希腊哲学的产生创造了必要的社会环境。在中国，虽然较早形成中央集权的国家，有利于经济的迅速发展，但是由巫术、仪式直接继承下来的敬天、祭祖的传统思维，在宗法制度的制约下，产生了以家庭为中心，注重人与人的关系以求得身心内外谐调的价值取向，在大一统的国家内形成具有自身的特点的中国文化，并通过国家权力来强力推行，使思想传统较早形成和比较一致。另一方面，较严厉的思想钳制使思想自由被限制在狭窄的范围内(尽管在春秋战国时期出现了中国哲学的繁荣时期，但是这已经是在传统定型的前提下继承下的发展)，能够进行讨论、研究和辩论的空间较小，多数思想家把传统思想当作政治行为、礼仪和道德规范的主要来源，使中国哲学整体朝向伦理(政治)的方向进一步发展。春秋战国时期的诸子百家的观点虽然不尽相同，但是都无法超越传统，都是在传统所限定的范围内展开，他们的学说也试图从古代的 传说 和古籍中寻求证明，用以支持自己的学说，这也表明了中国哲学对传统的态度并不是采取积极的批判，而是继承和诠释，这种态度被强化成为中国哲学的主流：继承传统。 第三，经济条件：社会、经济的日益发展，物质资料日益丰富，使一部分人能够直接脱离物质生产劳动，而从事脑力劳动。亚里士多德认为，哲学的产生来自于“人生的必需品以及使人快乐安适的种种事务几乎全都获得了以后”因此，在古希腊，探讨政治和哲学在社会经济发展后获得了物质前提，只不过多数人主要思考政治问题，有一部分人则转移了注意力，把对政治体制和政治规范以及对人和社会的关注转向对自然和现象之后的原因的关注，用理性而不是经验去探求现象之间的因果关系，他们惊叹于自然的各种现象的奇妙，“他们先是惊异于种种迷惑的现象，逐渐积累一点一滴的解释。对一些较重大的问题，，例如日月与星的运行以及宇宙之创生，做成说明”。并试图寻求在各种自然现象后面的非神的、恒定的原因，试图用理论来论证其合理性，注重概念的明晰和逻辑的严密，进而产生古希腊独特的哲学-科学 思维方式 。但在中国古代，经济的发展应当比古希腊时期更为繁荣，可拥有物质满足前提的中国为什么没有如同古希腊那样对自然“惊异”呢?其原因在于：一方面是中国 传统文化 重视经验的作用。在中国的各种理论当中，无论是科学技术还是伦理道德都需要具有可实践性，就是哲学也不例外，因此，中国的古代科学一直具有丰富的实用技术和各种发明创造，但却缺乏科学理论资源;另一方面，中国的知识分子阶层(士人阶层)也同样处于物质满足的前提下，但是他们在社会地位上并不是独立的，必须依附于权贵，被权贵豢养，因而需要为权贵的争权夺利斗争服务，因此士人关注的焦点放在政治斗争、权利斗争中，而不是如同古希腊的哲学家那样关注自然等对现实“无用之事”。 相反，在古希腊，哲学家与权贵的关系一般来说是平等的，人格是独立的，甚至有的哲学家本身就是贵族，因此可以自由、自主地进行思考。在中国相对例外的是老子和庄子，他们都不是为贵族服务的士人，他们的哲学思想与古希腊的哲学思想也最为相像，都提出了关于本原(甚至更进一步提出“道”的一般性本原的规定性)的观点和较为丰富的辩证法观点，但他们所形成的道家文化并没有成为中国文化发展的主流，反而在中国文化关注人事的大方向决定下，道家最后也变成主要地关注人的生存问题，他们虽然也探讨自然，但其最终目的是为了个人的自我修养，而不是找到世界的本原，从而形成与古希腊哲学的不同的发展方向，最后成为一种修身养性的宗教。再次，古希腊哲学把自然当作一种认识对象，而中国从原始神话和原始宗教影响下形成的“天人合一”思想传统以及敬天、孝祖的思想对中国哲学的发展起较大影响，其中的是“敬天”的思想尤为重要，“敬”在于相信和畏惧，也就把天当作一个不可怀疑具有神圣地位的东西，至于这个“天”是神还是其他的什么，在中国传统思想看来是不证自明的，没有必要也不用去关心，所以“天”并没有西方神话和宗教那样的神的巨大力量，也不具备事物本原的至上地位，虽然万事万物都是从“天”产生，但是却需要阴阳变化、五行化生才能产生万事万物，因而没有形成如同古希腊哲学那样的绝对性思维方式。总而言之，中国文化在面对自然事物时，总是避开了对自然现象背后原因的关注，更多地落到现实当中，通过经验解决现实当中出现的问题和对人的行为的规范，古希腊哲学重在“是什么?”，而中国哲学则探讨“怎样做?”。 以上所探讨的是中西方哲学的不同思想比较以及中西方哲学在产生之初的条件的相互对比，从中看出中西方哲学在方向上和方法上的巨大差异，但从对比中找出两者的差异并不重要，更重要的是要找到一个中西方哲学融合的新的立足点、结合点，从而形成一个坚实的基础，实现中西方文化的融合和中国文化的伟大复兴! 西方哲学论文相关 文章 ： 1. 西方哲学论文 2. 哲学论文 3. 西方哲学:思维与直观综合 4. 西方哲学:本质与实存 5. 大学选修哲学论文 要了解笛卡尔，斯宾诺莎的《笛卡尔哲学原理》是一本好的参考书。巴特沃斯滤波器论文参考文献
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