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A-novel-signal-parameters-estimation
说明： 本论文介绍了一种新的估计信号参数的方法，并且该方法可以用于信号的捕获。(This thesis produces a new method of estimating signal parameters,then prove that it is can be used for signal acquisitioning.)
- 2011-03-05 17:21:06下载
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klt
KLT变换对信号的相关性，可以很好去除信号、数据的相关性，减小数据传输量。可以很好的提高速率，在图像处理中也有很好的应用！(KLT transform, signal correlation can be good to remove the signal, the correlation of data, reduce data traffic. May well improve the speed in image processing applications are also very good!)
- 2010-05-05 22:04:07下载
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MyChat
my chAT APPLICATION NEW WAY TO CHAT
- 2013-12-12 20:36:46下载
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ultrasound-reconstruction.tar
实现基于压缩感知理论的超声重构算法,其中包含SPGL1的工具包，在maltab中添加到路径即可(Based on the theory of compressed sensing reconstruction algorithm ultrasound)
- 2014-01-19 15:44:49下载
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fourier-transform
在傅立叶变换光学中夫琅和费衍射场的强度分布就等于屏函数的功率谱。因此我们可以直接将光屏进行傅立叶变换，再处理得到衍射图样。(In the Fourier transform optics, Fraunhofer diffraction field intensity distribution is equivalent to the power spectrum display function. Therefore, we can directly Guangping Fourier transform, and then to handle any diffraction pattern.)
- 2009-12-22 13:15:39下载
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CHENGXU
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值（噪声方差）对应的特征向量组成。MUSIC算法就是利用这两个互补空间之间的正交特性来估计空间信号的方位。噪声子空间的所有向量被用来构造谱，所有空间方位谱中的峰值位置对应信号的来波方位。MUSIC算法大大提高了测向分辨率，同时适应于任意形状的天线阵列，但是原型MUSIC算法要求来波信号是不相干的。(clear all
clc
List0= E:DOA估计仿真
List00=[ 2013-10-31_12_44_31 ]
for Li=1:1
List1=strcat(List0,List00(Li,:), Data )
In_p=[List1, ChanData ] 输入数据目录
Out_p=strcat([List1, DataDOA ]) 输出数据目录
NLen=10000 分段长度
M=16
r=15
c=299792458
List=List1(end-19:end-1) 选择目录
if(~exist(Out_p, ))
mkdir(Out_p)
end
)
- 2015-06-09 10:48:54下载
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VHScouette
DSMC for couette flow
- 2013-07-10 18:41:41下载
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MPSK_Matlab
基于Matlab的MPSK仿真分析，加入成型滤波过程，通过高斯信道后解调。(MPSK based on Matlab system simulation, adding the process of shaping filter)
- 2020-07-01 13:20:02下载
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LMNN
单核处理多特征融合(matlab实现——有数据提供）(Single-core processing multi-feature fusion)
- 2013-11-30 17:47:10下载
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shujuguanlian
数据关联是多目标跟踪的一项关键技术。JPDA是大家公认的多目标跟踪中性能较好的数据关联算法，它
认为量测和目标是一一对应的关联关系，但在许多实际情况中，量测和目标是多一多对应的关系。针对上述情况，该文提
出了广义概率数据关联算法(Generalized Probability Data Association，GPDA)。文中从理论上对这两种算法的性能进行了
详细分析，并利用Monte Carlo技术对其性能进行了仿真比较。(Data association is one of the key technologies in multi—target tracking．And JPDA is considered as the best da·
ta association method．JPDA considers the association of measurements with targets is simply one-to-one problem．But in many
practical cases，the association of measurements with targets will be multiple—to—multiple problem．For this case，a
Generalized
Probability Data Association(GPDA)algorithm is proposed in this paper．Furthermore，this paper analyzes the performance of
these two algorithms theoretically．And we give the comparative analysis of those performances by using Monte Carlo method．)
- 2010-06-23 21:21:08下载
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