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压缩感知的信号处理应用

于 2022-06-21 发布 文件大小:4.93 kB
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代码说明:

是机器学习的例程,毕业设计有用,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程,线性调频脉冲压缩的Matlab程序,相控阵天线的方向图(切比雪夫加权),matlab编写的元胞自动机。

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    用matlab编写的空间梁单元的源程序,里面包含了单元刚度矩阵的生成(Beam Element source matlab prepared, which contains the element stiffness matrix generation)
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  • MatlabPPT
    说明:  matlab经典ppt 适合初学者 高等院校专用课件(matlab classic private institutions of higher learning courseware for beginners ppt)
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    一种智能优化算法-人工神经网络算法的matlab源程序(artificial neural network)
    2013-09-01 17:32:35下载
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  • tacacs-plus-1.0.0.tar
    Tacacs+协议实现源代码,有助于分析Tacacs+协议(Tacacs+ protocol source code)
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    使用MATLAB编写的rls滤波器程序代码!-Prepared using the MATLAB code filter rls!
    2022-03-21 17:12:32下载
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  • FOCUSS 算法
    应用背景该文根据目标在空间的稀疏性,提出了接收端的基于压缩感知理论的自适应数字波束形成算法。在阵元稀布的情况下,用压缩感知的压缩采样理论,恢复出缺失通道的回波信息,然后用恢复的信号做数字波束形成。该算法所形成的波束具有波束旁瓣低,指向误差小,干扰方向零陷深,而且没有栅瓣等优点,波束性能接近满阵时候的波束性能,而且使用该方法减少的阵元数远远大于其他稀布阵方法减少的阵元数。采用蒙特卡罗方法对该方法进行了性能评估,关键技术阵列天线的口径越大,则波束越窄,增益越高,但所需的阵元数也越多,设备量越大。大型阵列,特别是数字波束形成天线或固态有源相控阵天线,每个天线单元都有一个对应的T/R组件,因而阵列的阵面造价十分昂贵,是雷达耗资的主要部分。在阵列口径尺寸一定的前提下,减少T/R组件数目主要有两种方法:一种是子阵技术,但子阵技术的应用不可避免地会引起栅瓣,从而会减小阵列波束电扫描的范围;另一种方法是稀疏布阵技术。传统的稀布阵方式通常可以节省一半左右的T/R组件,它采用遗传算法等各种优化算法对阵元的位置进行优化,以尽可能降低阵列天线波束的副瓣。但是,这样的优化通常只是针对阵列的静态方向图进行的,当波束扫描或进行自适应干扰抑制时,很难保证波束的性能
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  • Writing_Fast_Matlab_Code
    Writing_Fast_Matlab_Code(Writing_Fast_Matlab_Code )
    2006-05-26 14:24:04下载
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