说明:KNN-KSR方法是一种不直接建立自变量与因变量间数学关系去预测因变量的方法。该方法基于以下两个假设:(1)在所选择的样本描述指标信息足够完备时,性质越相似的样本在同类指标间的空间分布越接近,否则其空间距离也越大;(2)如果两类指标间存在较大关联度,则样本分别在两类指标内的空间分布也具有较大相似性。...
说明:将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解,从而得到与信号分量相对应的信号子空间和信号分量相正交的噪声空间,然后利用这两个子空间的正交性来估计信号的参数,理想状况下,数据子空间与噪声子空间是正相交的。本代码中所用的阵列阵元数量12个,阵元间距0.5米,信噪比40,两个信源信号,用MUSIC算法恢复出...
说明:精心整理的关于2017美赛E题五个问题的文献