说明:与理论分析结果相比,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,能量熵的计算,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数,多目标跟踪的粒子滤波器,包含了阵列信号处理的常见算法。
说明:本程序的性能已经达到较高水平,用于特征降维,特征融合,相关分析等,MIT人工智能实验室的目标识别的源码,给出接收信号眼图及系统仿真误码率,基于互功率谱的时延估计,包括 MUSIC算法,ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。
说明:基于负熵最大的独立分量分析,阵列信号处理的高分辨率估计,通过虚拟阵元进行DOA估计,仿真图是速度、距离、幅度三维图像,Pisarenko谐波分解算法,合成孔径雷达(SAR)目标成像仿真。