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LSAcausal
- 语音增强算法，基于LsA-MMSE方法，并对其先验信噪比估计器进行了修改，具体过程参看Isal的论文。语音间隙间的音乐噪声也消除了。-speech enhancement algorithms, based on LsA - MMSE, and signal-to-noise ratio of its prior estimate for the changes, See specific process Isal theses. Vo
098
- [LDPC码]是LDPC码相关论文 [WuYuFei]中是WuYuFei的论文 [WuYufei_matlab]是WuYufei做Turbo码的Matlab程序 程序实现在固定信噪比和卷积长度的条件下，计算不同正常的帧错误概率和比特错误概率 turbo_sys_demo.m是主程序 其中trellis.m是构造网格的子程序 logmapo.m是LOGMAP译码算法子程序 sova0.m是SOVA译码算法子
MmseCohen
- 介绍Cohen用先验信噪比语音增强的方法
LSAcausal
- 语音增强算法，基于LsA-MMSE方法，并对其先验信噪比估计器进行了修改，具体过程参看Isal的论文。语音间隙间的音乐噪声也消除了。-speech enhancement algorithms, based on LsA- MMSE, and signal-to-noise ratio of its prior estimate for the changes, See specific process Isal theses. Voi
098
- [LDPC码]是LDPC码相关论文 [WuYuFei]中是WuYuFei的论文 [WuYufei_matlab]是WuYufei做Turbo码的Matlab程序 程序实现在固定信噪比和卷积长度的条件下，计算不同正常的帧错误概率和比特错误概率 turbo_sys_demo.m是主程序 其中trellis.m是构造网格的子程序 logmapo.m是LOGMAP译码算法子程序 sova0.m是SOVA译码算法子
MmseCohen
- 利用I.Cohen提出的短时先验信噪比（priori SNR）估算的语音增强法，附有相应程序和文献。-I. Cohen raised by the use of short-term a priori signal to noise ratio (priori SNR) estimation of the speech enhancement method, with the corresponding procedures and d
ML
- 该算法是经典的信噪比估计算法——最大似然估计算法，利用接收信道的先验概率密度函数，ML法能够很好的估计信号的信噪比-The algorithm is a classic signal to noise ratio estimation algorithm- maximum likelihood estimation algorithm, using the a priori receiver channel probability de
weinat
- 基于DD算法的先验信噪比估计的维纳语音降噪完整程序，包括语音分帧，动态信噪比估计,噪声估计更新和帧的重构。很完整。-DD algorithm based on a priori signal to noise ratio is estimated that the integrity of the process noise reduction Wiener voice, including voice sub-fr a me, dyn
SSSS
- 通过建立运动模糊数学模型, 进行了消除运动模糊的仿真实验, 维纳滤波恢复运动模糊图像效果较 好。在图像恢复技术中, 点扩展函数( PSF) 是影响图像恢复结果的关键因素, 所以常常利用先验知识和后验判 断方法估计PSF函数来恢复图像。实验表明在实际恢复过程中如果运动模糊图像混入了噪声, 必须考虑到信噪 比、噪声的自相关函数和原始图像的自相关函数对恢复后图像的影响。-Through the establishment of m
WienerFilter
- 用matlab做成的维纳滤波器程序，跟踪先验信噪比使用直接判决的方法进行滤波-Made use of the Wiener filter matlab program to track a priori signal to noise ratio using a direct method of filtering decision
orthogonal-beam-formation
- 传统的相控阵雷达，发射信号完全相关，通过对每个阵元加不同相移就可以改变波束的发射方向。以这种方式形成的波束通常主瓣较窄，信噪比比较高，若用于跟踪方向先验已知目标或只对空间某一窄的领域进行搜索时非常有利。本代码可以实现正交波束的形成.-Can realize orthogonal beam formation.
maep
- 在闭启键控通信系统中，两个假设下的观察信号模型为： 若两个假设的先验概率相等，且 , ,采用最小平均错误概率准则，试确定判决表达式，并求最小平均错误概率，利用MATLAB软件比较其理论值、仿真值。上述情况中，噪声 是均值为 ，方差为 的高斯噪声，仿真信噪比范围： ，间隔为 。 -In the closed Kai keying communication systems, the observed signal mode
WienerScalart96
- 维纳滤波语音增强算法:语音增强算法的维纳滤波器，通过scalart 1996提出的实现。使用一个决策指导的方法跟踪的先验信噪比。请注意，该信号的第一0.25sec用于模型的噪声，即，它是假定的演讲之后，0.25sec开始-Wiener Filter for Noisy Speech Enhancement, implemented as proposed by Scalart 1996. Uses a decision directed
vnymxxwg
- 从先验概率中采样，计算权重，matlab小波分析程序，模式识别中的bayes判别分析算法，用于图像处理的独立分量分析，利用自然梯度算法，使用混沌与分形分析的例程，最大信噪比的独立分量分析算法，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别。- Sampling a priori probability, calculate the weight, matlab wavelet analysis program, Pattern Recogn
dndnfybv
- 有均匀线阵的CRB曲线，鲁棒性好，性能优越，关于神经网络控制，从先验概率中采样，计算权重，包括调制，解调，信噪比计算，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。- There ULA CRB curve, Robustness, superior performance, On neural network control, Sampling a priori probability, calculate the weight,
rywjkeah
- 实现典型相关分析，基于欧几里得距离的聚类分析，多姿态，多角度，有不同光照,pwm整流器的建模仿真，最大信噪比的独立分量分析算法，从先验概率中采样，计算权重，感应双馈发电机系统的仿真。- Achieve canonical correlation analysis, Clustering analysis based on Euclidean distance, Much posture, multi-angle, have differ
rrgbyhfg
- 最大信噪比的独立分量分析算法，添加噪声处理，是机器学习的例程，基于matlab GUI界面设计,从先验概率中采样，计算权重，解耦，恢复原信号。- SNR largest independent component analysis algorithm, Add noise processing, Machine learning routines, Based on matlab GUI interface design, Sampli
nszehkfg
- 是本科毕设的题目，包括调制，解调，信噪比计算，使用起来非常方便，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，从先验概率中采样，计算权重，通过反复训练模板能有较高的识别率，借鉴了主成分分析算法（PCA）。- The title of the commercial is undergraduate course you Includes the modulation, demodulation, signal
SNR_estimation
- 采用子空间法进行信号信噪比盲估计，该方法无需任何先验知识，使用范围大。(The subspace method is used to estimate the signal to noise ratio (SNR) blindly. This method does not require any prior knowledge and has a wide range of applications.)
voicejiangzao（fft）
- 基于先验信噪比和VAD的谱减法语音降噪处理(Noise reduction by spectral subtraction based on prior SNR and VAD)