说明：应用背景以往的状态估计器设计一般是基于一个参数固定的系统模型，如若工作状态变化，往往会引起模型的不匹配而引入较大误差。而IMM算法使用2个或更多的模型来描述工作过程中可能的状态，最后通过有效的加权融合进行系统状态估计，这就很好地克服了单模型不准确的问题。关键技术在机动目标跟踪中，交互式多模型(Int...

matlab IMM 卡尔曼 滤波

说明：针对传统的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法中存在的问题，即对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间差别较大，提出了一种新的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法。该算法在对原始图像进行小波分解的基础上，根据小波变换所提供的幅角，对小波系数进行。

小波变换 反锐化 掩模图像 增强算法

说明：扩展卡尔满滤波算法与无味滤波算法的比较，结果是无味滤波略微胜出。

卡尔满滤波 无味滤波

说明：单脉冲和差波束测角程序。 此程序实现了线阵8阵元的和差波束测角，利用全阵同时形成两个波束，形成和差波束，随着测量角度的增大其误差也逐渐增大，这是由于这种方法的近似所致和波束扫描时变胖。

单脉冲 差波束测角

说明：卡尔曼滤波器的滤波性能。被控对象是二阶传递函数，采用M语言。该滤波器对控制干扰和测量噪声具有良好的滤波作用。

卡尔曼 滤波器 性能

说明：一项半盲技术，用于估计OFDM通信系统中的载波频偏。这种方法利用信道矩阵与信号子空间之间的相关性对其进行优化以提高估计值精度。利用第一个OFDM符号中的若干空子载波，在一帧中推算分数和整数频率的偏移量。利用子信道矩阵对各个子块进行分块处理，从而实现对所有子载波的快速精确估计。传统的空子载波估计方法采...

OFDM 通信系统 半盲技术 载波频偏 信道矩阵 信号子空间 空子载波 整数频率 子信道矩阵 处理 全局搜索 估计策略 计算复杂度

说明：本段程序主要是运用小波去噪对信号进行处理。小波去噪是一种信号处理技术，通过分析信号的频率和时间特性，可以有效地降低信号中的噪声，并提取出信号中的有效信息。在这个程序中，我们使用小波去噪方法对信号进行处理，以提高信号的质量和准确性。通过对信号进行小波去噪，我们可以去除信号中的噪声，使得信号更加清晰和可...

小波去噪 信号处理

说明： 在这个知识库中，图形信号处理的一些有趣的特性被表示出来。演示通过经典信号处理和图形信号处理对一维和二维欧几里得域信号应用低通滤波器，比较两种方法的结果。在此基础上，验证了图形信号处理的工作机制。此外，还描述了在非欧几里得域上滤波信号的示例。

图形信号处理 经典信号处理 信号处理 一维 二维 信号应用 低通滤波器 欧几里得域 非欧几里得 域上滤波信号 滤波信号

说明：α-β滤波的输出分析比较,通过观察估计值、真实值和观测值比较滤波器的性能。

α-β滤波 α-β 滤波 真实值 观测值 滤波器

说明：一阶弹性波方程交错网格差分法(时间2阶空间4阶，带边界条件) 最基础的波长快照

弹性波matlab 一阶弹性波 交错网格差分 MATLAB弹性波