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AR模型算法的matlab实现和实验分析
1、 计算真实的自相关值时，采用逆Levinson-Durbin递归方法，由a、b参数得到 ， ， ， ，其中 为滤波器的阶数，再采用公式 外推得到 的自相关值；2、 实际功率谱 ， 可调用Matlab中的FFT算法得到；3、 自相关序列的估计值采用公式 得到；4、 采用各种功率谱估计方法对功率谱进行估计。
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完整的OFDM通信系统的仿真设计，包括编码，调制，IFFT，
一个相对完整的OFDM通信系统的仿真设计，包括编码，调制，IFFT，上下变频，高斯信道建模，FFT，PAPR抑制，各种同步，解调和解码等模块，并统括系统性能的仿真验证了系统设计的可靠性。
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webrtc acem agc ns vad单独编译工程
webrtc acem agc ns vad单独编译工程。测试都可以单独使用并测试通过
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landsat8的idl处理代码
包括landsat8数据的NDVI、NDWI计算，辐射定标，提取landsat8数据的水域面积。注意改为自己的数据，代码可以摘用，不会用不要喷
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BOW视觉词袋模型的matlab实现易理解，模块化
这里面的matlab代码是BOW的实现，里面有kmeans++的部分，模块化，易理解，稍微改动就可以用于解决自己的问题
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cdma多用户检测算法的仿真
matlab 程序,包括3个文件：mseries.m编写了一个产生m序列的函数；mud.m用来比较传统单用户检测、线性解相关多用户检测、最小均方误差多用户检测的误码率；mud_plot比较后并画出误码率-信噪比曲线。
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machine learning adaboost
AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为Real Boost算法---弱分类器输出一个可能度，该
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（PiggyXP）完成端口(CompletionPort)详解 - 手把手教你玩转网络编程系列之三——源码
PiggyX，拿走不谢。
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基恩士激光位移传感器PROFINEET连接1200
基恩士激光位移传感器PROFINEET连接1200
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十万词汇英汉词典词库JSON格式
十万词汇英汉词典词库JSON格式,用心整理的一个词库，用JSON格式存储，直接可供JAVASCRIPT编程使用，适合制作在线或离线词典，或者背单词应用，注意只包含简要释义，不包含音标注音，更加精简节省存储空间。
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