说明：2018美赛A题精选最全面！（翻译、思路、视频讲解、参考文献）

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：独立成分分析(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)简介 X＝AS X为n维观测信号矢量，S为独立的m（m

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说明：微分方程组数值解方法，迭代自组织数据分析，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，采用了小波去噪的思想，在matlab R2009b调试通过，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

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说明：我们将使用小波包分解来提取信号的频带信息，并计算每个频带的能量。接下来，我们将使用libsvm和ANN分类器来对这些频带能量进行分类和预测。这个方法将帮助我们更好地理解信号的特征，并为我们提供更准确的分类结果。

小波包分解 频带能量计算 libsvm ANN分类

说明：应用背景    MUSIC(MUltiple SIgnal Classification，多重信号分类)算法的基本思想是:通过对阵列接收数据协方差矩阵的特征分解，将其划分为两个相互正交的子空间:一个是由信号导向矢量张成的信号子空间，另一个则是与信号子空间正交的噪声子空间。然后利用这两个子空间的正交性...

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说明：用于信号特征提取、信号消噪，插值与拟合，解方程，数据分析，这个有中文注释，看得明白，基于人工神经网络的常用数字信号调制，有较好的参考价值，一些自适应信号处理的算法。

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说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，调试通过可以使用，用于信号特征提取、信号消噪，使用起来非常方便，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。

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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。

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说明：MIMO雷达模型下一种子空间谱估计方法，采用过估计的方法，以避免信源数估计的问题，直接对数据协方差矩阵进行变换，从而构造了信号子空间投影矩阵和噪声子空间投影矩阵，不需要像经典的MUSIC一样对其进行特征分解，完全避开了在一般非理想情况下MUSIC算法必须面对的识别小特征值与大特征值的麻烦，降低了复杂...

MIMo-雷达 特征投影矩阵 雷达信号识别 小信号模型 MIMO-目标

说明：区别去传统的傅里叶变换，对于非平稳信号而言，分数傅里叶变换是一个较好的方法，本程序实现了分数傅里叶变化对LPF类信号的估计。具有较高的学习价值。

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