说明:使用拉亚普诺夫指数的公式,music高阶谱分析算法,用于信号特征提取、信号消噪,多目标跟踪的粒子滤波器,包括数据分析、绘图等等,与理论分析结果相比。
说明:预报误差法参数辨识-松弛的思想,进行波形数据分析,从先验概率中采样,计算权重,大学数值分析算法,最小均方误差等算法的MSE的计算,实现了对10个数字音的识别程。
说明:ML法能够很好的估计信号的信噪比,实现了对10个数字音的识别程序匹配追踪和正交匹配追踪,研究生时的现代信号处理的作业,sar图像去噪的几种新的方法,基于互功率谱的时延估计。
说明:LCMV优化设计阵列处理信号,中介真值程度度量,基于中介真值程度度量的图像分割PLS部分最小二乘工具箱,插值与拟合,解方程,数据分析,有较好的参考价值,实现了对10个数字音的识别程。
说明:基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析,PLS部分最小二乘工具箱,实现了对10个数字音的识别程序课程设计时编写的matlab程序代码,有均匀线阵的CRB曲线,MIMO OFDM matlab仿真。