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Adaptiveequalizer
- 在信道均衡运用中，将发送的受信道失真影响的原始信号作为自适应滤波器的输入信号，可期望信号是原始信号的时延形式，如图22（a）所示。通常情况下，输入信号的时延形式在接收端是可以得到的，采用形式是标准的训练信号。当MSE达到最小时，就表明自适应滤波器代表了信道的逆模型（均衡器）。
BP神经网络源程序
- 基于C开发的三个隐层神经网络，输出权值、阈值文件，训练样本文件，提供如下函数：1）初始化权、阈值子程序；2）第m个学习样本输入子程序；3）第m个样本教师信号子程序；4）隐层各单元输入、输出值子程序；5）输出层各单元输入、输出值子程序；6）输出层至隐层的一般化误差子程序；7）隐层至输入层的一般化误差子程序；8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序；9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序；10）第二隐层
baum
- 在语音识别的hmm模型中使用matlab对语音信号进行训练的把baum源代码-in Speech Recognition hmm use Matlab model of voice signals training source put BAUM
LMS-auto-adapter-fiter
- 考虑一个线性自适应均衡器的原理方框图如《现代数字信号处理导论》p.275自适应均衡器应用示意图。用LMS算法实现这个自适应均衡器，画出一次实验的误差平方的收敛曲线，给出最后设计滤波器系数。一次实验的训练序列长度为500。进行20次独立实验，画出误差平方的收敛曲线。给出3个步长值的比较。-consider a linear adaptive equalizer block diagram as the principle of "
RLS-auto-adapter-fiter
- 考虑一个线性自适应均衡器的原理方框图如《现代数字信号处理导论》p.275自适应均衡器应用示意图。用LMS算法实现这个自适应均衡器，画出一次实验的误差平方的收敛曲线，给出最后设计滤波器系数。一次实验的训练序列长度为500。进行20次独立实验，画出误差平方的收敛曲线。给出3个步长值的比较。-consider a linear adaptive equalizer block diagram as the principle of "
a009
- 利用线性神经网络进行自适应预测 利用函数adapt对线性网络进行自适应训练，在线修正网络的权值和阈值，这样对于时变信号，网络就可以及时跟踪其变化，即可对时变信号序列进行预测。 -linear adaptive neural network prediction using linear function adapt to the network adaptive training , the online network
BP_nn
- BP神经网络对2ask,2fsk,4fsk,2psk,4psk,gmsk六种信号的学习和训练。 -BP neural network 2ask, 2fsk, 4fsk, 2psk, 4psk. gmsk six signals in the learning and training.
Adaptiveequalizer
- 在信道均衡运用中，将发送的受信道失真影响的原始信号作为自适应滤波器的输入信号，可期望信号是原始信号的时延形式，如图22（a）所示。通常情况下，输入信号的时延形式在接收端是可以得到的，采用形式是标准的训练信号。当MSE达到最小时，就表明自适应滤波器代表了信道的逆模型（均衡器）。-In the use of channel equalization, will be sent by the effects of channel distor
signal
- 基于盲源信号分离的实例，适合于初学者学习和训练-ICA
ksvdbox12
- 采用KSVD算法通过训练的方法来构造稀疏过完备字典，在使用时一定要确保已装有ompbox9。可用于语音，图像信号处理等的稀疏字典构造-KSVD algorithm using the method of training to construct the sparse over-complete dictionary, in use, make sure have been installed ompbox9. Can be used
ksvd_train_for_mix
- 用ksvdbox12来构*映源语音特性的稀疏过完备基示例。训练信号为两个说话人的语音信号。-Use the ksvdbox12 to construct sparse over-complete basis reflecting the characteristics of the training signals. Training signals used in the example are speech signals of
estimation_OFDM
- OFDM信道的参数估计模拟。QDPSK调制，采用训练信号。-OFDM channel estimation simulation.
jingeiARTYU
- 本资料的功能为：运用数学统计方法和时间序列分析方法对原始振动信号进行分析，获取相应的时域，频域，频域及时间序列模型参数并以此作为特征参数，然后运用距离区分技术进行评估，选取敏感的特征参数作为ART-similarity分类器的输入并进行训练，最后便可识别出设备的性能状态。 基于YU范数对承不同预紧状态的分析，针对进给系统所采集的数据样本事先不知其对应的状态时，则可利用基于YU范数的ART-Similarity监督分类器对其进行
hao
- 调制识别全过程，包括信号特征值的提取，神经网络的训练，信号识别。非常好-the process of modulation recognition.it is very good for the study of modulation recognition
Linear-Prediction-Based-Semi
- 基于线性预测的半盲信道,摘要----本文是讲MIMO - OFDM系统半盲信道估计方法。这新方法利用线性预测获得该系统中的信道矩阵盲约束以及最小二乘近似的训练信号。-Linear Prediction Based Semi
Shannon-algorithm
- 香农能量算法用于提取心音信号的包络。同时还有一个用来对信号进行训练用的程序，主要是提取信号的特征值，以实现信号的分类识别-Shannon energy algorithm is used to extract the heart sound signal envelope. As well as a training signal is used for the procedure used mainly to extract the
harmonic-signal
- 信号处理或者模型信号设计中常常需要的简谐信号设计，可以作为模型训练信号输入或者是验证信号，包含信号光顺环节以平滑过渡。-Harmonic signal design, which signal processing or model signal design often need. This signal can be used as a model training or a verification signal input, i
BPwu
- 可以对信号得出的声品质客观参量进行满意度训练与预测(The objective parameters of sound quality can be trained and predicted by the signal)
pysptk-master
- 训练地震信号的一个实例，可能对你有帮助，试着自己跑一遍(An example of training seismic signals. It might help you. Try running by yourself)
波束形成
- 波束形成算法是智能天线研究中最核心的内容。波束形成算法根据基于的对象不同可以分为基于方向估计的自适应算法，基于训练信号或者参考信号的方法和基于信号结构的波束形成方法；根据是否需要发射参考信号，分为非盲算法和盲算法。(The beamforming algorithm is the most important content in the research of smart antenna. Based on the beamformi