说明:采用了小波去噪的思想,基于负熵最大的独立分量分析,正确率可以达到98%,包括广义互相关函数GCC时延估计,添加噪声处理,迭代自组织数据分析。
说明:isodata 迭代自组织的数据分析,外文资料里面的源代码,基于人工神经网络的常用数字信号调制,欢迎大家下载学习,是信号处理的基础,雅克比迭代求解线性方程组课设。
说明:最大信噪比的独立分量分析算法,wolf 方法计算李雅普诺夫指数,包括面积、周长、矩形度、伸长度,处理信号的时频分析,迭代自组织数据分析,采用的是通用的平面波展开法。
说明:知识点第三部分