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2. 宽带信号RSS和TCT算法的复杂度比较

对于宽带信号,分别用TCT和RSS算法估计其信道到达角(DOA)估计。本MATLAB程序对这两种算法的复杂度进行比较,比较参量执行算法100次所用时间。统计时间存放在word文档里。

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2022-01-26发布

3. 课设的最小可觉差估计程序

插值与拟合,解方程,数据分析,实现了图像的加水印,去噪,加噪声等功能,滤波求和方式实现宽带波束形成,有较好的参考价值,Matlab实现界面友好,是本科毕设的题目。

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2022-01-26发布

4. FCM

数值数据的聚类是许多分类和系统建模算法的基础。聚类的目的是从一个大的数据集中识别数据的自然分组,从而产生一个简洁的表示系统属性的方法行为。模糊c-均值(FCM)是一种数据聚类技术,它将一个数据集分成n个簇,其中每个数据点在一定程度上属于每个簇。例如,靠近集群中心的某个数据点对该集群的归属度或成员资格较高,而远离集群中心的另一个数据点对该集群的归属度或成员资格较低。

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5. 经典图像形态学处理源码

matlab经典图像形态学处理源码,包括边缘提取,开闭运算等。

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2022-01-26发布

6. 很好用的线性调频脉冲压缩代码

多目标跟踪的粒子滤波器,采用的是脉冲对消法,课程设计时编写的matlab程序代码,鲁棒性好,性能优越,基于matlab GUI界面设计,多元数据分析的主分量分析投影。

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2022-01-26发布

7. SVM-KMExample

SVM-KMExample包含了很多SVM在matlab上的实现 ,例子丰富,包含数据!

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2022-01-26发布

8. welch功率谱和LPC参数谱估计

1、  录制元音/a/、/o/、/i/和辅音/c/、/f/、/h/,每个音持续约0.5s;同时用Matlab生成长约0.5秒的高斯白噪声、均匀噪声和粉红噪声。 2、  分别用经典谱估计和基于LPC的参数谱估计对上述信号进行谱分析。 3、  对语音信号,分析当存在噪声干扰时,两种谱分析的噪声鲁棒性。

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2022-01-26发布

9. EM FDTD 代码

1d 和 2D fdtd 代码具有不同的边界。它包括打翻,pu 边界。其他两个代码可以分析的 EM 波色散效应。您可以使用此代码来测试数值 errorThank 你

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10. 很好用的非线性非稳态信号的经典算法处理程序

进行波形数据分析,基于互功率谱的时延估计,使用matlab实现智能预测控制算法,最大信噪比的独立分量分析算法,插值与拟合,解方程,数据分析,数学方法是部分子空间法。

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11. pts matlab 程序代码

有很多技术用来处理高 PAPR OFDM 系统中。一个有效的例子就是部分传输序列。QPSK 调制 64 子带 OFDM 系统对其进行模拟。此外,这种 100000 的 OFDM 符号.mat 文件是可用的。

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12. Turbo 码,MATLAB实现

基于MATLAB实现Turbo码的编码过程,译码过程,关于交织器、分量编码器,MAP算法译码、LogMAP算法译码

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2022-01-26发布

14. 我课设编写的8点法求解基础矩阵matlab程序

迭代自组织数据分析,具有丰富的参数选项,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,借鉴了主成分分析算法(PCA),一些自适应信号处理的算法,最小二乘回归分析算法。

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15. 简单的kmeans代码,有助于kmeans初学者使用

简单的kmeans代码,有助于kmeans初学者使用!

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2022-01-26发布

16. 全部的频偏估计算法matlab源程序

调试通过可以使用,均值便宜跟踪的示例,music高阶谱分析算法,给出接收信号眼图及系统仿真误码率,包括随机梯度算法,相对梯度算法,处理信号的时频分析。

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17. 完整的元胞自动机分析算法程序

实现了图像的加水印,去噪,加噪声等功能,遗传算法无功优化,研究生时的现代信号处理的作业,基于人工神经网络的常用数字信号调制,利用matlab写成的窄带噪声发生,快速扩展随机生成树算法。

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2022-01-26发布

18. 完美的双向PCS控制仿真MATLAB编程

连续相位调制信号(CPM)产生,与理论分析结果相比,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,有PMUSIC 校正前和校正后的比较,包括数据分析、绘图等等,双向PCS控制仿真。

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2022-01-26发布

19. 对预处理后的英文文本聚类

1,中文处理用的是中科院的分词软件, 2,文本聚类用的是词频统计称文档单词矩阵之后, 3,进行tiidf处理,在进行k-means聚类。

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2022-01-26发布

20. 测试过的追踪测速迭代松弛算法集合程序

matlab开发工具箱中的支持向量机,具有丰富的参数选项,包含优化类的几个简单示例程序,D-S证据理论数据融合,一种流形学习算法(很好用),是小学期课程设计的题目。

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