در ، ی است که خروجی آن تابعی خطی از ورودی اش نیست؛ یعنی اگر سیگنال‌های خروجی فیلتر برای دو سیگنال ورودی و به‌طور جداگانه، و خروجی زمانی‌که ورودی یک α + β 
 فیلترهای حوزه پیوسته و فیلترهای حوزه گسسته، هر دو ممکن است غیر خطی باشند. یک مثال ساده از اولی (حوزه پیوسته) یک دستگاه الکتریکی می‌تواند باشد که خروجی آن در هر لحظه (R(t مجذوری از ولتاژ ورودی(r(t است؛ یا یک ورودی محصور شده به یک محدوده ثابت [ , ] است، یعنی
 ((((R(t)=max( , min( , (r(t یک مثال مهم از دومی (حوزه گسسته) است؛ به طوری که هر نمونه خروجی ای از سه نمونه آخر ورودی ، ، است. همانند فیلترهای خطی، فیلترهای غیرخطی ممکن است باشند یا خیر.
 فیلترهای غیرخطی کاربردهای فراوانی دارند؛ به خصوص در رفع نوع خاصی از که افزایشی نیستند. به عنوان مثال، به‌طور گسترده‌ای برای حذف نویز اسپایک استفاده می‌شود که تنها درصد کمی از نمونه‌ها را احتمالاً به میزان بسیار زیاد تحت تأثیر قرار می‌دهد. در واقع، تمام از فیلترهای غیرخطی برای تبدیل سیگنال‌های کیلو تا گیگا به محدوده فرکانس‌های استفاده می‌کنند؛ و تمام به فیلترهای غیرخطی ( ) بستگی دارد تا را به تبدیل کند.
 با این حال، استفاده و طراحی فیلترهای غیرخطی نسبت به نوع خطی به‌طور قابل ملاحظه ای دشوارتر است، زیرا قدرتمندترین ابزارهای ریاضی تحلیل سیگنال (مانند و ) بر روی آنها قابل استفاده نیست؛ بنابراین، به عنوان مثال، فیلترهای خطی اغلب برای حذف صدا و اعوجاجی که توسط فرایندهای غیرخطی ایجاد شده‌است، به کار می‌روند؛ صرفاً به این دلیل که طراحی و ساخت فیلتر غیرخطی مناسب، دشوار خواهد بود.
 از موارد فوق، می‌توانیم بفهمیم که فیلترهای غیرخطی در مقایسه با فیلترهای خطی رفتار کاملاً متفاوتی دارند. مهم‌ترین مشخصه این است که برای فیلترهای غیرخطی، خروجی فیلتر یا پاسخ فیلتر از اصولی که قبلاً ذکر شده‌است، مخصوصاً و تغییرناپذیری با انتقال تبعیت نمی‌کند. علاوه بر این، یک فیلتر غیرخطی می‌تواند نتایجی را ایجاد کند که در یک روش غیر شهودی تغییر کند.
 به‌طور خلاصه، یک فیلتر غیرخطی فیلتری است که خروجی‌اش تابعی خطی از ورودی آن نیست. یعنی اگر سیگنال‌های خروجی فیلتر برای دو سیگنال ورودی r و s به‌طور جداگانه R و S باشد، اما خروجی زمانی که ورودی یک ترکیب خطی a * r + b * s است، همیشه a * R + b * Sنمی‌شود.
 چند اصل تعریف می‌کند. تعریف اصلی این است که خروجی باید یک تابع خطی از ورودی‌ها باشد، یعنی
 برای هر مقادیر و . این یک ویژگی اساسی طراحی است و به عنوان برهم‌نهی شناخته می‌شود؛ بنابراین اگر این معادله معتبر نباشد، سیستم غیرخطی خوانده می‌شود. به عبارت دیگر وقتی سیستم خطی باشد، می‌تواند به کار رود. دلیل این که تکنیک‌های تجزیه و تحلیل سیستم خطی به خوبی توسعه یافته‌است، همین حقیقت مهم است.
 سیگنال‌ها اغلب هنگام ارسال یا پردازش دچار خرابی می‌شوند؛ و یک هدف مداوم در طراحی فیلتر، بازسازی سیگنال اولیه است، فرایندی که معمولاً «رفع نویز» نامیده می‌شود. ساده‌ترین نوع تخریب، نویز افزایشی است؛ زمانی که سیگنال مطلوب به سیگنال ناخواسته که هیچ ارتباط شناخته شده‌ای با ندارد، اضافه می‌شود. اگر نویز دارای یک توصیف آماری ساده باشد، مانند ، آن‌گاه یک کاهش خواهد داد و به مقدار مجاز قضیه شانون بازمی‌گرداند. به‌طور خاص، اگر و در همپوشانی نداشته باشند، می‌توانند به‌طور کامل توسط خطی جدا شوند.
 از سوی دیگر، برای تقریباً هر شکل دیگری از نویز، برای بازیابی حداکثر سیگنال، نوعی فیلتر غیر خطی مورد نیاز خواهد بود. برای نویز ضربی (که به جای افزودن به سیگنال، در آن ضرب می‌شود)، برای مثال، شاید کافی باشد ورودی را به یک تبدیل، یک فیلترخطی را اعمال و سپس نتیجه را به مقیاس خطی تبدیل کند. در این مثال، مراحل اول و سوم خطی نیستند.
 همچنین زمانی که برخی ویژگی‌های غیرخطی سیگنال مهم‌تر از محتویات کلی اطلاعات هستند، فیلترهای غیرخطی ممکن است سودمند باشند. برای مثال، در ، ممکن است بخواهید وضوح لبه‌های اشیا در عکس‌ها یا اتصال خطوط در طرح‌های اسکن‌شده را حفظ کنید. فیلتر رفع نویز خطی معمولاً این ویژگی‌ها را محو می‌کند؛ فیلتر غیرخطی ممکن است نتایج رضایت‌بخش بیشتری ارائه دهد. (حتی اگر تصویر تار در معنی اطلاعات نظری درست‌تر باشد).
 بسیاری از فیلترهای رفع نویز غیرخطی در حوزه زمان کار می‌کنند. آنها معمولاً ورودی را درون یک پنجره محدود در اطراف هر نمونه بررسی می‌کنند و از یک مدل استنتاج آماری (تلویحی یا صریح) استفاده می‌کنند تا محتمل‌ترین مقدار برای سیگنال اصلی در آن نقطه را تخمین بزنند. طراحی چنین فیلترهایی به عنوان مشکل فیلتر کردن برای یک در و شناخته شده‌است.
 نمونه‌هایی از فیلترهای غیرخطی عبارتند از:
 
 
 
 فیلتر غیرخطی هم‌چنین موقعیتی قاطع در کار را در اختیار دارد. در نوعی خط لوله برای پردازش تصویر در زمان واقعی، معمول است که شامل تعداد زیادی فیلتر غیرخطی برای فرم دادن، شکل‌دهی، آشکارسازی و دستکاری اطلاعات تصویر شود. علاوه بر این، هر یک از این انواع فیلتر را می‌توان به عنوان یک روش تحت شرایط خاص و روش دیگری تحت یک مجموعه متفاوت از شرایط با استفاده از تولید قانون فیلتر انطباقی، به کار برد. اهداف از رفع نویز تا خلاصه‌سازی مشخصه‌ها متفاوت است. فیلتر کردن داده‌های تصویر یک فرایند استاندارد است که تقریباً در تمام سیستم‌های پردازش تصویر مورد استفاده قرار می‌گیرد. فیلترهای غیرخطی بیشترین فرم به کار گرفته شده در ساخت فیلتر هستند. به عنوان مثال، اگر یک تصویر حاوی مقدار کمی نویز اما با مقدار نسبتاً زیاد باشد، آن‌گاه یک فیلتر میانه ممکن است مناسب‌تر باشد.
 مشکل فیلترینگ غیرخطی بهینه در اواخر دهه ۱۹۵۰ و اوایل دهه ۱۹۶۰ توسط و هارولد جی کوشنر حل شد. 
 راه حل کوشنر-استراتونوییچ یک تقسیم‌بندی تصادفی است. در سال ۱۹۶۹ موشه زاکای پویایی ساده‌ای را برای قانون شرطی نابهنجار فیلتر معرفی کرد که به عنوان معادله زاکای شناخته می‌شود. موری چلیت مورل و دومینیو میشل اثبات کرده‌اند که این راه حل به‌طور کلی در ابعادی بی‌نهایت است و به همین ترتیب نیازمند تقریب‌های بعدی محدود است. این ممکن است مانند فیلتر کلمن تعمیم یافته مبتنی بر روش‌های اکتشافی باشد یا فیلترهای تراکم فرضی که توسط پیتر میبک توصیف شدند، یا فیلترهای تصویر که توسط دامیانو بریگو، برنارد هانزون و فرانسوا گلند معرفی شدند. بعضی از زیرمجموعه‌های آنها نشان می‌دهد که با فیلترهای تراکم فرضی مطابقت دارد. 
 فیلترهای انتقال انرژی یک نوع از فیلترهای پویا غیرخطی است که می‌توانند برای انتقال انرژی به شیوه‌ای طراحی شده مورد استفاده قرار گیرند. انرژی می‌تواند به باندهای فرکانس بالاتر یا پایین‌تر حرکت کند، بر روی یک محدوده طراحی شده منتشر یا متمرکز شود. بسیاری از طراحی‌های فیلتر انتقال انرژی امکان‌پذیر است، و این‌ها بیشتری را در طراحی فیلتر فراهم می‌کند که فقط با استفاده از طراحی‌های خطی امکان‌پذیر نیست.
{"title": "فیلتر غیرخطی", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D9%81%DB%8C%D9%84%D8%AA%D8%B1_%D8%BA%DB%8C%D8%B1%D8%AE%D8%B7%DB%8C&oldid=27727197", "language": "fa"}