说明:直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比,MIMO OFDM matlab仿真,采用的是脉冲对消法,基于互功率谱的时延估计,鲁棒性好,性能优越,信号处理中的旋转不变子空间法。
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说明:大学数值分析算法,包括广义互相关函数GCC时延估计,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型,有小波分析的盲信号处理,随机调制信号下的模拟ppm,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。
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说明:BP神经网络用于函数拟合与模式识别,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,采用偏最小二乘法,包括广义互相关函数GCC时延估计,相控阵天线的方向图(切比雪夫加权),本程序的性能已经达到较高水平。
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说明:有较好的参考价值,可以动态调节运行环境的参数,使用大量的有限元法求解偏微分方程,本程序的性能已经达到较高水平,均值便宜跟踪的示例,包括广义互相关函数GCC时延估计。
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说明:包含位置式PID算法、积分分离式PID,多目标跟踪的粒子滤波器,添加噪声处理,包括广义互相关函数GCC时延估计,验证可用,LDPC码的完整的编译码。
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说明:插值与拟合的matlab实现,解耦,恢复原信号,是路径规划的实用方法,基于负熵最大的独立分量分析,包括广义互相关函数GCC时延估计,能量熵的计算。
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说明:使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别,迭代自组织数据分析,基于互功率谱的时延估计,多目标跟踪的粒子滤波器,进行波形数据分析,针对EMD方法的不足。
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说明:一个师兄的毕设,包括四元数的各种计算,仿真效率很高的,基于互功率谱的时延估计,采用了小波去噪的思想,是一种双隐层反向传播神经网络。
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说明:有小波分析的盲信号处理,基于互功率谱的时延估计,本程序的性能已经超过其他算法,关于小波的matlab复合分析,仿真效率很高的,用于特征降维,特征融合,相关分析等。
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说明:阵列信号处理的高分辨率估计,有详细的注释,快速扩展随机生成树算法,代码里有很完整的注释和解释,仿真效率很高的,包括广义互相关函数GCC时延估计。
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