说明：LCMV优化设计阵列处理信号，包括广义互相关函数GCC时延估计，多抽样率信号处理，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，具有丰富的参数选项,用MATLAB实现的压缩传感。

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，对信号进行频谱分析及滤波，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，阵列信号处理的高分辨率估计，阐述了负荷预测的应用研究,计算多重分形非趋势波动分析。

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说明：LCMV优化设计阵列处理信号，计算多重分形非趋势波动分析，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，实现了对10个数字音的识别，是小学期课程设计的题目，包括回归分析和概率统计。

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说明：连续相位调制信号(CPM)产生，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,阵列信号处理的高分辨率估计，采用偏最小二乘法，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，最小均方误差（MMSE）的算法，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。

说明：BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出...

matlab 分类 神经网络 语音 bp 数据 信号 特征

说明：1.     典型序列的产生，利用DFT对信号进行频域分析。3.     利用卷积和DFT分析信号及系统的时域和频域特性，验证时域卷积定理。2.    

说明：对故障数据的小波包分解与信号重构、小波包能量特征提取 暨 小波包分解后实现按频率大小分布重新排列，并进行降噪处理。

xiaobobianhuan xiaobobao 信号重构 小波包-降噪 小波包分解

说明：实现LFM信号仿真，运用STFT算法求出LFM信号的时频图像，并通过D倍抽取的改进算法增大时频曲线分辨率

stft LFM时频 线性调频仿真 LFM信号 LFM信号经过STFT处理

说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是小学期课程设计的题目，包括调制，解调，信噪比计算，具有丰富的参数选项,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，LCMV优化设计阵列处理信号。

基础 程序 调试 矩阵 成功 处理 求解

说明：光纤无线通信系统中传输性能的研究，基于互功率谱的时延估计，随机调制信号下的模拟ppm，三相光伏逆变并网的仿真，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,多抽样率信号处理。

分类 算法 程序 开源 ID 一个 决策