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1、预测反滤波与最小平方反滤波都可以压缩子波，提高分辨率，都有同样的两个假设，基本方程也十分相似，相互间必然存在—定的联系。
2、预测反滤波也是反滤波，它在输入某一滤波器的输出后希望得到该滤波器的输入，因此，预测反滤波所希望得到的是不可预测部分的内容，即误差。所以，预测反滤波又称为预测误差滤波，其滤波因子又叫做预测误差滤波因子。
3、在预测滤波中选择预测步长α=H，用求出的预测因子进行滤波，得到的预测结果是鸣震干扰，预测误差当然即为需要的一次波。因此，可以利用预测反滤波消除鸣震干扰而得到无鸣震的一次波记录，其成功的关键在于正确选择预测步长α。
4、(一)一般反滤波 所谓反滤波仍然是一个滤波过程，这种滤波过程的作用恰好与某个其他滤波过程的作用相反。
5、反褶积（deconvolution）就是反滤波（inverse filter），是最常用的地震资料数字处理方法之一，可用于叠前资料处理，也可用于叠后资料处理。
测量方程必须有。原因：测量值未必一定是观测值。因为有些观测值无法用传感器直接测量得到。
真实值是不可接近的，只能依据最小均方误差使估计值尽可能的靠近真实值。 下面这段文字对卡尔曼的解释很形象，看看吧。
假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值，来预测k时刻的温度。
卡尔曼滤波是一个滤波算法，应用非常广泛，它是一种结合先验经验、测量更新的状态估计算法，卡尔曼滤波器是在估计线性系统状态的过程中，以最小均方误差为目的而推导出的几个递推数学等式。卡尔曼过程中要用到的概念。
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。
R （measurement covariance matrix）：测量噪声矩阵，表示的是测量值与真值之间的差值。一般情况下，传感器的厂家会提供该值；S 只是为了简化公式，写的一个临时变量；K （Kalman Gain）：卡尔曼增益，也即y的权重。
就是这样，卡尔曼滤波器就不断的把(协方差(covariance)递归，从而估算出最优的温度值。他运行的很快，而且它只保留了上一时刻的协方差(covariance)。上面的Kg，就是卡尔曼增益(Kalman Gain)。
卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
真实值是不可接近的，只能依据最小均方误差使估计值尽可能的靠近真实值。 下面这段文字对卡尔曼的解释很形象，看看吧。
卡尔曼滤波实际上是对目标状态的一种估计，是一种目标状态估计方法。
1、Zwartjes和Sachhi[6]提出了使用非二次型正则化项的稀疏约束傅立叶重建方法，以改善地震数据含较宽的空道时的重建效果，并较好地解决了含有空间假频的地震数据的重建问题。
2、叠前偏移处理技术利用叠前道集，使用均方根速度场将各个地震数据道偏移到真实的反射点位置，形成共反射点道集并进行叠加，提高了偏移成像精度。
3、叠前深度偏移前处理技术系列，采用了三维地震资料常规处理配套技术。
4、叠前深度偏移是地震资料处理中的一项新技术，目前越来越多的用于实际生产中。国内叠前深度偏移技术的探索应用始于 1995年胜利油田的古潜山勘探 ，到现在已有十余年的发展历程 。
5、根据叠加和偏移进行的顺序，偏移可以分为叠前偏移和叠后偏移，叠加偏移剖面属于叠后偏移。叠加偏移剖面解决了水平叠加剖面中倾斜反射层的空间错位和绕射波发散的问题，提高了横向分辨率，是地震勘探中最重要的剖面之一。
6、偏移成像是提高地震资料横向分辨率的一种处理技术。偏移的目的就是将每种反射要素适当地归位到反射面位置上去。因此，偏移处理又称为再定位处理或偏移归位处理。
lpc1768fbd100芯片带程序。如果你还没有焊接到PCB上，用支持这个芯片的烧录器擦除就可以了，这里就不再详细讲了，你应该懂的。
不是。不是每个芯片里都有程序，有很多芯片是没有程序的，它只是一个集成电路块而己。
芯片的种类很多。只有处理器才会自带软件。处理器自带的软件，通常都是驱动程序，最多是自带操作系统，不会提供应用软件。
但相对成本较低。一些所谓的智能电器都使用的是带程序的芯片，这样可以根据外部传感器的参数调用不同的内部程序完成相应的功能，如果这种方式使用不带程序的芯片完成，电路就会很复杂，成本 故障率也会随之提高。
有很多牌子的这个IC，应该不是CPU吧。下面是全部LPC1768FBD100，551的IC数据和厂家名称。
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