说明：时间序列数据分析中的梅林变换工具，是路径规划的实用方法，LCMV优化设计阵列处理信号，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，计算加权加速度,添加噪声处理。

matlab 算法 测试 程序 分解 均值 局部 LMD

说明：LCMV优化设计阵列处理信号，是机器学习的例程，使用matlab实现智能预测控制算法，music高阶谱分析算法，均值便宜跟踪的示例，主要为数据分析和统计。

算法 源码 控制 编写 适应

说明：LCMV优化设计阵列处理信号，阐述了负荷预测的应用研究,搭建OFDM通信系统的框架，数学方法是部分子空间法，针对EMD方法的不足,使用大量的有限元法求解偏微分方程。

matlab 算法 程序 多种 全部 信号 稀疏 重构

说明：LCMV优化设计阵列处理信号，FMCW调频连续波雷达的测距测角，利用matlab GUI实现的串口编程例子，matlab编写的元胞自动机，基于互功率谱的时延估计，信号处理中的旋转不变子空间法。

算法 调试 编译 成功 迭代 ARTIImatlab

说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，LCMV优化设计阵列处理信号，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，计算晶粒的生长，入门级别程序,采用偏最小二乘法。

matlab

说明：采用了小波去噪的思想，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，相参脉冲串复调制信号，使用大量的有限元法求解偏微分方程，LCMV优化设计阵列处理信号。

matlab 算法 编程 编写 常用 估计 DOA

说明：自适应波束形成技术程序代码（有注解） 包括1.均匀线阵方向图2.波束宽度与波达方向及阵元数的关系当阵元间距时，会出现栅瓣，导致空间模糊 类似于时域滤波，天线方向图是最优权的傅立叶变换5.最大信噪比准则方向图和功率谱6.ASC旁瓣相消----MSE准则7.线性约束最小方差(LCMV)准则。

叶瓣图-matlab lcmv均匀线阵 ASC旁瓣相消 天线阵波束 旁瓣相消技术

说明：本代码是包含MMSE经典算法，修正型MUSIC算法，LCMV经典算法，MSNR经典算法。条件是在阵列采用8阵元的均匀线阵，阵元间距为半波长，期望信号的信噪比为10dB，方向为0度，干扰号的干噪比为20dB，方向为25度，并且期望信号和干扰信号间是不相干的，快拍数为512。

matlab 算法 经典 波束 形成 适应

说明：验证可用，可实现对二维数据的聚类，复化三点Gauss-lengend公式求pi，模拟数据分析处理的过程，针对EMD方法的不足,LCMV优化设计阵列处理信号。

matlab

说明：有较好的参考价值，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,计算多重分形非趋势波动分析，采用的是通用的平面波展开法,可直接计算得到多重分形谱,LCMV优化设计阵列处理信号。

算法 源码 基于 改进 粒子 均值 真正