说明：载波相位平滑的主要目的就是使用精度高的载波相位测量值作为辅助信息, 以使码测量值上的大的随机误差得以平均,从而提高伪距观测定位精度。文章介绍了3种 载波相位平滑伪距的模型,并对这3种平滑方法进行了仿真分析,得出平滑算法的精度与接 收机性能、权重因子和平滑递归的次数有关。

载波相位平滑 载波 测量 平滑伪距 权重因子 平滑递归

说明：实现三维定位，利用chan算法与taylor算法想结合的方法，减小了定位误差。

三维定位 chan算法 Taylor算法 chan Taylor

说明：数字信号QPSK调制，卷积编码，根升余弦滤波器，高斯信道。并画出误码率曲线。

卷积神经网络 ​数字信号 QPSK调制 QPSK 卷积编码 弦滤波器 高斯信道

说明：基于标准bp网络的电力短期负荷预测，此代码是标准输入数据代码+误差分析出图+预测值与实际对比。

bp网络 电力短期负荷预测 电力负荷预测 BP BP神经网络

说明：ELM算法是一种新型的学习算法，速度较快，误差小，目前研究较多的一种算法，提供的是多输出回归问题的ELM算法的matlab实现。

ELM 算法 学习算法 ELM算法

说明：雷达数据处理对于观测的目标位置数据（称为点迹）进行滤波处理，自动形成航迹，并且可以对下一个目标的位置进行估计预测。利用最小二乘算法（LMS）进行滤波处理，得到了比较稳定的航迹估计。 最小二乘方法是参数估计中一种较为常见的参数估计方法。对于雷达观测数据，在我们假定已经精确知道航迹的运动学模型之后，通过...

序贯雷达 matlab雷达方程 雷达点迹 target-track-lms 航迹预测

说明：将粒子群优化算法与自适应算法相结合，能够自适应调整位置速度，能较少误差。

APSO 粒子群优化算法 自适应算法相结合

说明：分别用BP神经网络和RBF神经网络实现近红外光谱的汽油辛烷值预测，两种方法用相对误差以及决定系数进行性能评价，最后绘制图仿真曲线。有较为详细的注释，并有仿真数据。

BP RBF 神经网络 BP神经网络 RBF神经网络 红外光谱 汽油辛烷值

说明：16QAM信号在高斯信道与瑞丽信道下的调制解调，误码率计算。

16QAM 高斯信道 瑞丽信道 调制解调

说明：自适应滤波器。此脚本显示了在通带为空的静态信道中几种类型均衡器的误码率性能。该脚本构造并实现了一个线性均衡器对象和一个判决反馈均衡器（DFE）对象。它还初始化并调用最大似然序列估计（MLSE）均衡器。MLSE均衡器首先在完全信道知识的情况下被调用，然后使用一种简单但不完美的信道估计技术。

自适应滤波器 DFE MLSE