说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，加入重复控制，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，采用热核构造权重，D-S证据理论数据融合，有均匀线阵的CRB曲线。

测试 源程序 系统 估计 完整 信道 MASSIVEMIMO

说明：在 ； ；数学，离散傅里叶变换（DFT） ；将有限序列的等距样本 ； ；一 ；功能 ；进列表系数 ；一个有限组合复杂 ； ；正弦信号，通过他们 有序；频率，具有相同的样本值。可以说，将采样函数从它的原始域（通常是在一行中的时间和位置）转换为频率域。

变换 寻找 离散 傅立叶

说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，关于神经网络控制，均值便宜跟踪的示例，详细画出了时域和频域的相关图，外文资料里面的源代码。

matlab 算法 扩展 随机 生成 完整 快速

说明：在此代码中，实现了 IS-95 标准。原始数据编码使用卷积编码和推广使用 Walsh 码。在时间域中进行传播。要传输的信号然后通过的信道高斯白噪声的行为。在接收端的信号是解扩和误比特率计算。

matlab

说明：强机动目标的跟踪程序。测量轨迹由原始轨迹+高斯白噪声生成，采用Jerk模型对目标进行跟踪，结果表明所用算法可以有效跟踪目标。算法有详细的汉语注释供大家参考。

跟踪 目标 高度 机动

说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，实现了对10个数字音的识别，各种资源分配算法实现，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，包含位置式PID算法、积分分离式PID。

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说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：一种噪声辅助数据分析方法,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，包含优化类的几个简单示例程序，独立成分分析算法降低原始数据噪声，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，采用了小波去噪的思想。

算法 图像 源程序 一个 特征 纹理

说明：在 matlab2013 版本中写这个程序。 在图像处理中有不同的分割工艺，为我们提供了感兴趣区域。 阈值法是方法的最受欢迎之一。 此程序计算使用的原始输出阈值分割方法和输出彩色的图像阈值值是整个彩色图像的通用阈值值。

matlab 分割 方法 阈值 颜色

说明：EMD 信号特征提取的包含 EMD、 eemd 和希尔伯特变换的源。 %输入︰%Y︰ 输入数据;%Nstd︰ 比标准偏差为所增加的噪声及 Y;%Ne︰ 合奏人数为 EEMD%输出︰%一个矩阵的 N*(m+1) 矩阵，其中 N 是输入的长度%数据 Y 和 m=fix(log2(N)）-1。第 1 栏是...