说明：

说明：功率谱估计的应用范围很广，在各学科和应用领域中受到了极大的重视。在《现代信号处理》课程中讲述了经典谱估计和现代谱估计这两大类谱估计方法；经典谱估计是基于傅立叶变换的，虽然具有运算效率高的优点，但是频谱分辨率低同时旁瓣泄漏严重，对长序列有着良好的估计。为了克服经典谱估计的缺点，人们开展了对现代谱估计方...

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说明：基于MUSiC算法的空间谱，亲测可用 最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，...

说明：应用背景对称符号重复（SSR）的子载波间干扰（ICI）自消除方案已被证明是一个简单和方便的方法来减少干扰引起的频率偏移。它利用数据的分配和结合（1，- 1）对对称放置的子载波来减轻ICI的影响。然而，数据分配因子（1，- 1）是不是一个最佳。在本文中，一个最佳的数据分配（1，λ）和结合（1，美国）计...

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说明：遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法表问题是从代可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(indi...

说明：遗传算法  生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。  遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创...

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说明：[17,18,19,20,21] 的应用程序。智力不给外面，从系统，但系统通过学习获得的新方法已被证明更多成功的 [11,22]。与学习控制系统发展的一个主要困难是事实我们不知道一个先验期望的控制行动，即控制器的输出。然而，我们有评价整体系统性能的措施。为克服这个问题的各种方法已经使用 [22]。几...

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说明：由于传感器自身以及通信延迟等原因,使得异步多传感器数据融合问题比同步问题的研究更切合实际。对连续时间系统在融合中心和各传感器节点分别进行异步离散化处理,离散后过程噪声与测量噪声以及测量噪声之间相关,虽然相应连续时间系统中的噪声是不相关的。最后推导了相关噪声情况下的异步融合算法,仿真结果说明了算法的有...

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说明：洗牌的飞跃青蛙算法 （样图） 是新自然启发智能算法利用整个的更新和评价战略解决方案。求解多维函数优化问题，这一战略将会恶化的收敛速度和算法由于维度之间的干涉现象的解决方案的质量。为了克服这方面的不足，提出了基于样图的维度的维度改进。拟议的战略结合到其他维度值更新后的值的一维将贪婪地接受新的解决方案，...

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说明：采用累计贡献率的方法，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，包含位置式PID算法、积分分离式PID，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

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