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semi-blindchannelestimation
- 基于子空间算法的ofdm系统半盲估计，希望对信道估计的同仁有帮助！-subspace algorithm based on the semi-blind system ofdm estimate, and I hope to channel estimation colleagues help!
Fig_channel_estimation_cdma_zheng
- CDMA信道盲估计源码，调试通过，感兴趣的来看看。-CDMA Channel Blind estimates FOSS, debugging through, interested to see.
基于统计估计的盲信号分离技术
- 基于统计估计的盲信号分离技术-based on statistical estimates of the Blind Signal Separation Technology
sub5
- 基于子空间的OFDM信道盲估计，可直接运行
OFDMsubspace
- 一个对OFDM信道进行盲估计的子空间算法，具有较好的MSE性能
盲信道估计源代码
- 盲信道估计源代码
盲信号处理中信源个数估计方法研究
- 盲信号处理中信源个数估计方法研究，系统全面！
基于样本间隔的非参数盲源分离算法程序
- 通过样本间隔估计概率密度函数，代入评价函数，形成非参数盲源分离算法，可以分离超高斯，亚高斯，高斯等的混合信号，分离效果好，速度快！
子空间分解信道估计
- OFDM系统基于子空间分解的盲信道估计MATLAB程序。
基于统计估计的盲信号分离技术
- 基于统计估计的盲信号分离技术-based on statistical estimates of the Blind Signal Separation Technology
blind3sub
- 一基于子空间方法的盲信道估计程序，有英文解释。-a space-based method for the blind channel estimation procedures, English explained.
semi-blindchannelestimation
- 基于子空间算法的ofdm系统半盲估计，希望对信道估计的同仁有帮助！-subspace algorithm based on the semi-blind system ofdm estimate, and I hope to channel estimation colleagues help!
bss-sond
- 提出了一种新的自适应盲源分离算法。在无噪音实时两源两传感器的情况下, 一旦观 测信号被白化, 只需要辨识一个特定的旋转矩阵就可以完成盲源分离, 并给出了能表征该旋转矩阵的角的自适应估计器。仿真结果表明, 当满足源峭度和不为零的条件时, 这种方法是一种稳定的和有效的分离算法。-proposes a new adaptive algorithm for blind source separation. In the absence of
Fig_channel_estimation_cdma_zheng
- CDMA信道盲估计源码，调试通过，感兴趣的来看看。-CDMA Channel Blind estimates FOSS, debugging through, interested to see.
OFDMsubspace
- 一个对OFDM信道进行盲估计的子空间算法，具有较好的MSE性能-1 pairs of OFDM blind channel estimation for sub-space algorithm, with better MSE performance
subspace_mimo
- 衰落信道下的盲估计研究\MIMO-OFDM,mimo子空间仿真程序-ofdm
cma
- 恒模算法恢复信号,信道盲均衡和盲估计,恒模算法收敛性-Constant Modulus Algorithm for Blind Signal to restore balance and Blind Estimation
LMMSEDFT
- 半盲估计算法利用很少的导频符号，以LMMSE准则来估计、初始化信道系数，运用的两种算法进行对比，牺牲极小的带宽而尽可能准确的传输有用信息-Half blind algorithm using little pilot.finally symbols, with LMMSE criteria to estimate, initialization, the use of the channel coefficient two algori
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.)
盲源分离
- 常用的盲分离算法有二阶统计量方法、高阶累积量方法、信息最大化（ Infomax ）以及独 立成分分析（ ICA ）等。这些方法取得最佳性能的条件总是与源信号的概率密度函数假设有关， 一旦假设的概率密度与实际信号的密度函数相差甚远，分离性能将大大降低。本文提出采用 核函数密度估计的方法进行任意信号源的盲分离，并通过典型算例与几种盲分离算法进行了 性能比较，验证了方法的可行性。(The commonly used blind