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sd23sdf22
- lms自适应算法matlab仿真最小方差无失真波束形成器不同方向角的幅度响应-LMS adaptive algorithm Matlab simulation minimum variance distortion beam forming different direction angle for the amplitude response
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- 为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR系统长M=11), 系统输入是取值为±1的随机序列 ，其均值为零；参考信号 ；信道具有脉冲响应： 式中w用来控制信道的幅度失真(w = 2～4，例如，取w = 2.9,3.1,3.3,3.5等),而且信道受到均值为零、方差为 (例如，取 ，相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声 的干扰。试比较基于下列五种算法自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对
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- 为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR系统长M=11), 系统输入是取值为±1的随机序列 ，其均值为零；参考信号 ；信道具有脉冲响应： 式中w用来控制信道的幅度失真(w = 2～4，例如，取w = 2.9,3.1,3.3,3.5等),而且信道受到均值为零、方差为 (例如，取 ，相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声 的干扰。试比较基于下列五种算法自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对
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- 瑞丽信道仿真 噪声信号由MATLAB函数randn(1,N)产生，它从均值为0、方差为1的正态分布中产生N个伪随机数。每次迭代时，要使用相应的标准差对噪声的幅度进行尺度变换，最后，将输入信号和噪声信号相加得到输出信号。-Ruili channel simulation noise signal by the MATLAB function randn (1, N) generated, which from the mean 0,
IEEEuwb
- 此函数产生超宽带信道的冲激响应 其中的主要参数有，TMG--仿真距离下平均总多径增益，fc--抽样频率值 hf--离散时间冲激响应 OT--用户可以选择的观测时间，ts--时间分辨率，LAMBDA--簇到达速率，lambda--簇内脉冲到达速率 GAMMA--簇衰减因子，gamma--簇内脉冲衰减因子，sigma1--簇衰落的标准方差，sigma2--簇内脉冲幅度衰落的标准方差 sigmax--总多径增益的对数的标
NSCT
- 1．分析研究了基于内容的图像检索系统的工作原理，关键技术如：纹 理、形状等图像底层特征的描述方法， 图像间的相似性度量方法， 图像库索引机制等。 2．研究了基于纹理特征的图像检索方法，并提出了一种基于NSCT 变 换的纹理特征提取方法。通过对SAR 图像及相关图像进行NSCT 分解，计算不同尺度不同方向上的系数幅度序列的均值，标准方差 和三阶中心矩，以此构成特征向量来描述图像的纹理。实验证明本 文提出的采用N
Pe_SNR
- 本次仿真研究多幅度电平信号误码率与信噪比之间的关系，系统框图如上。假设考虑8幅度电平，则根据流程首先需要用一个随机数发生器产生在(0,1)间的均匀随机数，然后将(0,1)区间均匀划分为(0,0.125)、(0.125,0.25)、(0.25,0.375)、(0.375,0.5)、(0.5,0.625)、(0.625,0.75)、(0.75,0.875)、(0.875,1)这些子区间，并分别对应于一个3bit符号000、001、010、0
pid
- 以中等纯度的精馏塔为研究对象，考虑到不等分子溢流的影响和非理想的汽液平衡，可以得到塔顶产品轻组分含量Y与回流量L之间的传递函数为： 其中由于现场环境干扰，输出带有测量噪声是（0，1）的正态分布序列，它的方差为ɑ=0.5。由于输出中带有很大的噪声信号，故将数字滤波技术中常见的低通滤波器由于偏差控制，滤掉其中的噪声信号，然后在对其进行PID计算，得到实际的控制量。在该方法在噪声较强的环境下，可以得到较好的控制效果。 控制要求
Array-Signal-Processing-Simulation
- 使用Matlab构建阵列信号处理系统模型，包括相干信号模型，幅度和相位误差类型，协方差矩阵产生，波达方向的子空间，自适应波束合成器-Matlab is used to build the array signal processing system model, generate coherent signal model, the amplitude and phase errors of the type of covariance
Untitled-(2)
- 莱斯因子及莱斯分布概率密度，分析不同多径能量方差和主信号幅度条件下的莱斯概率分布-Rice and Rice distribution probability density factor analysis of variance and different multipath energy under the conditions of the main signal amplitude probability distributio
signalprocessing
- 1、产生信号，两个实正弦信号的叠加，幅度分别为2、4、1、3；混入均值为0、方差为1的白噪声。采用自适应滤波器对其进行去噪。 2.产生信号，为两个实正弦信号的叠加，其幅度均为4，混入均值为0、方差为1的白噪声。采用有限脉冲响应法设计一个维纳滤波器估计信号 ，并求最小均方误差。 3.产生高斯分布的白噪声w(n)，自行给定一个5阶AR模型，让该白噪声通过这个AR模型，得到输出信号x(n），再估计x(n）的AR模型数，比较估计的结果和
haartest
- 这是关于小波特征变换，其中这里的提取特征分为几个一是零中心归一化瞬时幅度的频谱最大值，二是包络平方值的两倍包络均值平方之差。三是瞬时频率的方差。四是大小波系数的方差，五是信号的四阶累积量之比。-This is the wavelet transform features, which extract features here is divided into several one is zero center normalized s
Mfile
- 假设用图示所示的两个正交信号经由一个AWGN信道传输二进制信息，在持续期Tb的每个比特区间接收到的信号以10/Tb速率采样，即每个比特区间内10个样本，幅度为A。噪声是均值为零，方差为 的高斯过程。 写MATLAB程序，在方差为0,0.1,1.0和2.0时，完成接收信号和两种发射信号的每一种的离散时间相关，画出在时刻k=1,2,…,10相关器的输出。-Assuming an AWGN channel transmission via
levinson
- 图1为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR系统长M=11), 系统输入是取值为±1的随机序列，其均值为零；参考信号；信道具有脉冲响应： 式中用来控制信道的幅度失真(W = 2～4, 如取W = 2.9,3.1,3.3,3.5等)，且信道受到均值为零、方差(相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声的干扰。试比较基于下列几种算法的自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况,在同一坐
kvvwavbw
- Relief计算分类权重，关于神经网络控制，有信道编码，调制，信道估计等，对于初学者具有参考意义，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。-Relief computing classification weight, On neural network control, Channel coding, modulation, channel estimation, For beginners with
cijwznzf
- 表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，包含收发两个客户端的链路级通信程序,光纤陀螺输出误差的allan方差分析，车牌识别定位程序的部分功能，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，isodata 迭代自组织的数据分析。- Between two images showing the relative circumstances of each pixel, Contains two clients receive link-level com
skydtxdr
- 基于matlab GUI界面设计,应用小区域方差对比，程序简单，到达过程是的泊松过程，搭建OFDM通信系统的框架，FMCW调频连续波雷达的测距测角，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。- Based on matlab GUI interface design, Application of small area variance comparison, simple procedures, Arrival process is a Po
pbxukerh
- 粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，实现了对10个数字音的识别程序光纤陀螺输出误差的allan方差分析，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，各种kalman滤波器的设计，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。- Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, Realization of 10 digital
数字信号识别
- 应用直接幅度方差实现mask\mfsk\mpsk的分类识别，识别率高达97%。(The direct amplitude variance is used to classify mask, MFSK and MPSK, and the recognition rate is as high as 97%.)