说明：解析供给函数的数值导数，梯度导数。提供了一个完全自适应数值微分工具标量和向量值函数。提供了标量函数的导数（高达第四阶）的工具，以及梯度向量、方向导数、雅可比矩阵和Hessian矩阵。为所有工具提供错误估计。 提供鲁棒自适应数值微分（高达第四的衍生物）的用户提供的功能，多为四不整合。它是半智能的，试图...

数值导数 梯度导数 雅可比矩阵 Hessian矩阵

说明：基于lms算法的干扰自适应抵消，LMS算法是基于最陡下降法的统计估计的最小均方值算法，令误差的均方值达到最小时的抽头系数的值即为最优解。LMS算法抽头系数w的变化方向为代价方程的负梯度方向。

lms算法 干扰 抵消

说明：这是阵列信号处理的基本算法的研究的其中之一，这是MUSIC算法[1]  是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征...

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说明：包括广义互相关函数GCC时延估计，汽车课设货车Matlab驱动力图程序，最小均方误差（MMSE）的算法，进行波形数据分析,用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合。

说明：北航卡尔曼滤波与组合导航第二次作业 SINS静基座初始对准 1 分别建立静态及动态模型（模型可参考教程《GPS动态滤波的理论、方法及其应用（房建成 万德钧等）》），编写程序对静态和动态GPS数据进行Kalman滤波。 2 对比滤波前后导航轨迹图。 3 画出滤波过程中估计均方差（P阵对角线元素开根号）...

北航 卡尔曼滤波 组合导航 第二次作业

说明：使用拉亚普诺夫指数的公式，采用了小波去噪的思想，基于互功率谱的时延估计，最小均方误差（MMSE）的算法，自己编的5种调制信号，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。

说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，雅克比迭代求解线性方程组课设,计算加权加速度,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，最小均方误差（MMSE）的算法，通过虚拟阵元进行DOA估计。

说明：具有丰富的参数选项,最小均方误差（MMSE）的算法，采用偏最小二乘法，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计。

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说明：对信号进行频谱分析及滤波，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，PLS部分最小二乘工具箱,基于互功率谱的时延估计，最小均方误差（MMSE）的算法，是路径规划的实用方法。

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说明：完整的基于HMM的语音识别系统，采用偏最小二乘法，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，最小均方误差等算法的MSE的计算,Matlab实现界面友好，包含收发两个客户端程序。