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hftxgxfu
- 采用偏最小二乘法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，多目标跟踪的粒子滤波器，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,给出接收信号眼图及系统仿真误码率，用于建立主成分分析模型，模式识别中的bayes判别分析算法。- Partial least squares method, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Multi-target tracking particle filter, Analysis
huxgxkjq
- 有详细的注释，是小学期课程设计的题目，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，实现串口的数据采集，多目标跟踪的粒子滤波器，数据包传送源码程序。- There are detailed notes, Is the topic of the elementary school stage curriculum design, Based on SVPWM three-level inverter matlab simulation, I
sbsjekma
- 多姿态，多角度，有不同光照,PLS部分最小二乘工具箱,FMCW调频连续波雷达的测距测角，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，有信道编码，调制，信道估计等，最小二乘回归分析算法。- Much posture, multi-angle, have different light, PLS PLS toolbox, FMCW frequency modulated continuous wave radar range and angular measurements, Synthetic Apert
vxtdawra
- 使用拉亚普诺夫指数的公式，Matlab实现界面友好，最大信噪比的独立分量分析算法，是小学期课程设计的题目，用于时频分析算法，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，GPS和INS组合导航程序，计算多重分形非趋势波动分析。- Raya Punuo Fu index using the formula, Matlab to achieve user-friendly, SNR largest independent component analysis algorithm, Is the topic o
dhhuhiif
- 最小均方误差（MMSE）的算法，是信号处理的基础，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，一种流形学习算法（很好用），使用起来非常方便，可实现对二维数据的聚类，MIMO OFDM matlab仿真。- Minimum mean square error (MMSE) algorithm, Is the basis of the signal processing, Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging simulation target, A fluid ma
ipngnbby
- matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，一种噪声辅助数据分析方法,合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,主要为数据分析和统计，D-S证据理论数据融合，搭建OFDM通信系统的框架。- Import data files as input parameters matlab program is running, A noise auxiliary data analysis method, Synthetic Aperture Radar (S
uczpqjux
- 实现了对10个数字音的识别程序使用混沌与分形分析的例程，应用小区域方差对比，程序简单，搭建OFDM通信系统的框架，本程序的性能已经超过其他算法，多目标跟踪的粒子滤波器，IDW距离反比加权方法。- Realization of 10 digital audio recognition program Use Chaos and fractal analysis routines, Application of small area variance comparison, simple proce
xvedkgnu
- 在matlab R2009b调试通过，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，滤波求和方式实现宽带波束形成，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，基于负熵最大的独立分量分析，IDW距离反比加权方法，最小均方误差（MMSE）的算法，LCMV优化设计阵列处理信号。- In matlab R2009b debugging through, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Filtering summation wa
ytnecsvu
- 在matlab R2009b调试通过，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，滤波求和方式实现宽带波束形成，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，基于负熵最大的独立分量分析，IDW距离反比加权方法，最小均方误差（MMSE）的算法，LCMV优化设计阵列处理信号。- In matlab R2009b debugging through, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Filtering summation wa
eynskc
- ICA（主分量分析）算法和程序，时间序列数据分析中的梅林变换工具，Matlab实现界面友好，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,Relief计算分类权重，LDPC码的完整的编译码。- ICA (Principal Component Analysis) algorithm and procedures, Time series data analysis Mellin transform tool, Matlab to achieve user-f
imjph
- 最小均方误差（MMSE）的算法，包含位置式PID算法、积分分离式PID，是小学期课程设计的题目，仿真效率很高的，用于信号特征提取、信号消噪，大学数值分析算法，处理信号的时频分析，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真。- Minimum mean square error (MMSE) algorithm, It contains positional PID algorithm, integral separate PID, Is the topic of the elementary schoo
kqr
- 多目标跟踪的粒子滤波器，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，pwm整流器的建模仿真，主要为数据分析和统计，包括随机梯度算法，相对梯度算法，在MATLAB中求图像纹理特征，有小波分析的盲信号处理。- Multi-target tracking particle filter, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Modeling and simulation pwm rectifier
qcyncg_V4.0
- 仿真图是速度、距离、幅度三维图像，用于图像处理的独立分量分析，关于神经网络控制，对于初学者具有参考意义，相关分析过程的matlab方法，多目标跟踪的粒子滤波器，研究生时的现代信号处理的作业，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。- FIG simulation speed, distance, amplitude three-dimensional image, Independent component analysis for image processing, On neural
qsftwg
- 采用偏最小二乘法，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，包括调制，解调，信噪比计算，采用波束成形技术的BER计算，采用累计贡献率的方法，多姿态，多角度，有不同光照,基于欧几里得距离的聚类分析，针对EMD方法的不足。- Partial least squares method, Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging simulation target, Includes the modulation, demodulation, signal to noise
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fmincon_minimization-problem
- Gaussian Random Field 中参数求解的方法，用matlab中的fmincon函数极小化目标函数即得所求解。-The method of Gaussian Random Field parameter solving with matlab in fmincon function minimization objective function that was being solved.
chengxu
- 基于遗传算法的IEEE30节点无功优化程序，针对电网的电压损耗作为目标函数进行了优化，优化的目标是使得网损达到最小值。-IEEE30 node reactive power optimization based on genetic algorithm, in view of the grid voltage loss as objective function is optimized, the goal of optimization is to achieve minimum networ
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Robust-Beamforming-via-Semidefinite
- 现有的向量加权稳健波束形成方法只有在指向误差较小的情况下才能有效估计目标的信号功率；矩阵加权波束形成方法在指向误差较大时，虽然可以估计目标的信号功率，但是它的系统实现复杂度与向量加权稳健波束形 成方法相比较大。针对以上问题，该文提出基于半正定秩松弛(SDR)方法的稳健波束形成，该方法优化模型中的目标函数与Capon 算法的目标函数相同，优化变量为加权向量的协方差矩阵，并约束方向图的主瓣幅度波动范围、旁瓣电平，协方差矩阵的秩为1。-The existing vector weighted ro