说明:在声学事件检测中, 采用基于短时能量和短时过零率的端点检测方法和基于动态时间规整算法的情况下, 对鸟叫声、 人说话声和车辆驶过声这三类声学事件进行检测。 在不加噪声的情况下, 基于时域特征的识别准确率是88.89%, 基于频域的识别准确率是83.33%, 基于时频域特征的识别准确率是77.78%。 ...
说明:雷达信号处理中的CFAR仿真程序,同时比较了在相同虚警率下的理想检测门限、单元平均CFAR检测门限、审核式CFAR检测门限、有序统计CFAR检测门限。借鉴意义在于引入了虚警概率因素,后续可以继续修改为自适应算法进行使用
说明:该MATLAB代码是认知无线电中基于蒙特卡罗仿真的能量检测代码,在给点虚警概率下,在足够的噪声样本下,通过认知用户接收信号形成的全局统计量来校准门限,得到期望的虚警概率对应的门限值,最后将二进制假设下的形成的全局统计量与门限比较得到对应的检测概率,而且虚警概率较好的保持在了期望的虚警概率周围。