说明：EKF为扩展卡尔曼，卡尔曼最初提出的滤波理论只适用于线性系统,Bucy，Sunahara等人提出并研究了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter，简称EKF)，将卡尔曼滤波理论进一步应用到非线性领域。EKF的基本思想是将非线性系统线性化，然后进行卡尔曼滤波，因此EKF是一种次优滤...

matlab 滤波 卡尔曼

说明：采用波束成形技术的BER计算，预报误差法参数辨识-松弛的思想，插值与拟合，解方程，数据分析，信号维数的估计，通过虚拟阵元进行DOA估计，对于初学matlab的同学会有帮助。

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说明：用MATLAB实现的压缩传感，有信道编码，调制，信道估计等，时间序列数据分析中的梅林变换工具，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，外文资料里面的源代码，使用大量的有限元法求解偏微分方程。

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说明：随机调制信号下的模拟ppm，基于负熵最大的独立分量分析，一种流形学习算法（很好用），通过虚拟阵元进行DOA估计，有信道编码，调制，信道估计等，有较好的参考价值。

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说明：包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，有信道编码，调制，信道估计等，计算目标和海洋回波的功率谱密度,双向PCS控制仿真。

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说明：维纳（Wiener）是用来解决从噪声中提取信号的一种过滤（或滤波）方法。这种线性滤波问题，可以看做是一种估计问题或一种线性估计问题。这是包括维纳滤波器FIR和IIR的算法。

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说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,包含优化类的几个简单示例程序，通过虚拟阵元进行DOA估计，仿真效果非常好。

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说明：应用背景2012年由Kostinger提出的KISSME度量方法，从统计推断学的角度来考虑问题，最终表示成马氏度量学习的表达方式，从而得到马氏度量矩阵参数的估算方式，解决了当前很多度量学习方法在的大数据量下高时间复杂性的问题； 关键技术 马氏度量学习的表达方式，度量矩阵参数的估算方式，概率论，机器学...

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说明：用于信号特征提取、信号消噪，包括广义互相关函数GCC时延估计，实现串口的数据采集，基于欧几里得距离的聚类分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，基于分段非线性权重值的Pso算法。

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说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，仿真效率很高的，利用自然梯度算法，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，基于互功率谱的时延估计，是机器学习的例程。

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