问题是高切滤波或低通滤波，如果采用硬件实现，速度最快，但是现在计算机速度这么快，硬件实现起来相对麻烦，成本高，且灵活性性差， 软件实现相对方便多了，具体体的操作步骤如下（频率域） 先对数据作正FFT,再对变换后的频域数据乘以滤波因子，滤波因子的选择有理想高通、巴特沃斯高通、指数高通、梯形高通，一般选择梯形高通滤波因子，具体原因你可从数字信号处理的书上找到，，接下来将数据再作逆FFT就是了，还有就是在空间域作滤波，这里有一个带同滤波的程序的程序，你可参考一下，（将低切参数设为零就是

基于K均值的PSO聚类算法,窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，高斯白噪声的生成程序。- K-means clustering algorithm based on the PSO, A window function design FIR digital band-pass filter, Gaussian white noise generator.

产生一个高斯白噪声 利用MATLAB自带的fir1函数产生一个低通滤波器，限制高斯白噪声的带宽，由此产生了视频噪声。 利用产生的视频噪声，分别代入噪声调幅干扰的时域表达式，并且进行100次的积累后求平均值，对其进行快速傅里叶变换后，由此画出噪声调幅干扰的频域波形。 重复上述步骤，分别代入噪声调频干扰与噪声调相干扰的时域表达式，分别画出其频域波形与时域波形。(Generate a Gauss white noise The fir1 function of MATLAB is used to ge