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Forward_link_system_IS95
- 这是IS-95前向链路系统的MATLAB仿真程序及注释。包括用S-FUNCTION方式编写的M文件。共有10个M文件和一个MATLAB程序DOC文件，包括扩频调制、匹配滤波、RAKE接受等相关通信模块的代码，仿真环境为加性高斯白噪声信道。-This is the IS-95 forward link system, MATLAB simulation program and comments. Including the use of S-FUNCTION approach to the pre
xianguanyulvbo
- 相关滤波器，用一个参考信号将淹没在噪声中的有用信号提取出来。-Correlation filter, with a reference signal will be drowned in the noise of the useful signal is extracted.
Resolution-Image-Reconstruction
- ：超分辨率(sR)重建技术是利用一幅或多幅低分辨率(LR)图像的信息重建出一幅高分辨率(HR)图像，同时能够 消除由成像器件引入的模糊、噪声。该技术应用领域广泛，已经成为国内外图像处理领域的研究热点之一。介绍了超分 辨率重建技术的基本原理，并分别以单帧和多帧、频域和空域为分类依据，分别阐述了超分辨率重建技术的经典方法，系 统地总结了各种方法的优缺点，提出了超分辨率重建技术可能的研究方向，从而为超分辨率重建相关技术的进一步研究 提供一定的理论基础-Abstract：Super—re
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- 在GPS软件接收机和SINS辅助GPS跟踪技术的基础上,提出了一种SINS/GPS超紧致组合导航方案。该超紧致方案在GPS软件接收机的捕获环节中加入了基于相位估计的精细捕获算法,从而提高了频率捕获精度,省略了频率跟踪牵引过程 在信号跟踪环节中,利用SINS位置、速度信息与卫星参数,求取接收机与卫星之间的径向距离和径向距离率,为码环、载波环提供辅助,从而降低了载体动态变化对跟踪环的影响,提高了跟踪环的动态跟踪性能 同时,降低载波环噪声带宽,减小码环相关间隔,从而提高了载波环和码环的跟踪精度。-On
leidahuibo
- 生成雷达回波的matlab源程序，包括噪声，线性调频等相关内容，详细注释-Generate radar echo matlab source code, including noise, chirp, detailed notes
RSNA
- 待辨识对象参数a=[1 -1.5 0.7] b=[1 0.5] 输入采用长度L=400的白噪声序列，输出 ，输入和输出数据均含不相关随机噪声，ρ（k）=1/k。利用上述递推公式，辨识系统参数。-To identify the object parameters a = [1-1.5 0.7] B = [1 0.5] Input the length L = 400 white noise sequence, the output, the input and output data
signal
- 基于matlab中功率谱分析，上传一段噪声文件，用其做出各个数字特征，相关函数分析-Matlab in power spectrum analysis, document upload while noise characteristics to make the individual numbers, the correlation function
cor_ls
- 把辨识分成两步进行：第一步：利用相关分析法获得对象的非参数模型（脉冲响应或相关函数）；第二步：利用最小二乘法、辅助变量法或增广最小二乘法等，进一步求的对象的参数模型。如果模型噪声与输入无关，则Cor-ls相关最小二乘法（二步法）可以得到较好的辨识结果。Cor-ls相关最小二乘法（二步法）实质上是先对数据进行一次相关分析，滤除了有色噪声的影响，再利用最小二乘法必然就会改善辨识结果。能适应较宽广的噪声范围，计算量不大，初始值对辨识结果影响较小。但要求输入信号与噪声不相关-The identifica
sy1
- 信道随机噪声及频破特性仿真： 编程实现如下噪声频谱特性：高斯噪声、均匀噪声、自相关函数与谱密度的关系-Random noise, channel frequency and breaking characteristics simulation: programming noise spectrum characteristics as follows: Gaussian noise, uniform noise, the autocorrelation function and the rel
fftfast
- 基于matlab中中性定理产生的高斯白噪声的频谱自相关分-The produce white Gaussian noise spectrum based of matlab in neutral Theorem autocorrelation points
matlab
- 根据伪随机序列理论，由混合同余法产生均匀分布的随机数，进而根据中心极限定理来产生高斯噪声。 分析所产生的均匀分布和高斯分布随机信号的均值、方差、自相关等数字特征，估计其概率密度函数并进行分析，估计其功率谱密度并进行分析。说明该高斯噪声是否符合白噪声特性。 对该高斯噪声进行FIR低通滤波，估计输出低通型限带白噪声的功率谱、相关时间等，并结合白噪声通过线性系统相关理论来进行分析。 -According to the theory of pseudo-random sequence, a
enhancement
- 图像增强最基础的相关函数的介绍，包括给图像加噪声的处理方法-Image enhancement of the introduction of the most basic function, comprising administering to the processing method of the image plus noise
design-documents
- 网页信息采集子系统： 网页采集：动态查找及实时分析新增网页，读取网页回帖信息。 网页过滤：，对获取的网页，通过网页清洗模块清除网页中的广告、导航信息、 图片、版权说明等噪声数据，萃取出相关网页的标题、正文、链接地址、采集时 间、回帖、发帖人数等数据。 网页信息预处理子系统： 网页审查脏字：主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、新词识别， 建立数据库说明每类词库，建立敏感词词库。 网页舆情监测：监测是否出现了一定影响的舆论，即回帖的回帖或支持、顶等 达到
self_relation
- 使用自相关方法去除信号中的高斯白噪声，提取出目标信号，对做信号处理的十分实用-Using the autocorrelation method to remove Gaussian white noise in the signal, extract the target signal, very practical to do signal processing
shangchuan
- 实现仿真信号的胡相关处理降噪，可以实现被白噪声污染的信号中有用信号的提取，并进行了fft变换，可以清晰的看清信号的频谱-Hu correlation processing to achieve the simulated signal noise, white noise contaminated signal in the extraction of the useful signal can be achieved, and fft transform, you can clearly se
random_work
- 文件可以用来产生正态白噪声序列x(k) ，计算X(k)的均值，均方值，方差，相关函数-The file can be used to produce normal white noise sequence x (k), calculate the mean value of X (k), the mean square value, variance, correlation function
colornoise
- 阵列信号处理中色噪声的程序分析与相关系数-Array signal processing in colored noise program analysis and correlation coefficients
white-noise-low-pass
- 分析低通白噪声和带通白噪声的功率谱密度函数和自相关函数的性质，并举例同时绘制其图像。-Analysis of white noise low-pass and band-pass white noise power spectral density function and the nature of the autocorrelation function and example to draw its image at the same time.
Active-noise-control
- 有源噪声控制(ANC)主要基于LMS算法,但在处理宽带噪声信号和低信噪比情况下,效果不好.影响控制效果的主要原因是输入信号的自相关分布.而小波变换具有消除信号自相关的作用.因此将小波变换引入有源噪声控制(ANC)是解决问题的一种办法-Active noise control (ANC) is mainly based on the LMS algorithm, but ineffective in dealing with the situation of the broadband noise
EEMD
- EEMD是针对EMD方法的不足,提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理为:当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时,该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。当信号加上均匀分布的白噪声背景时,不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。当然,每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果,这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。既然在每个独立的测试中噪声是不同的,当使用足够测试的全体均值时,噪声将会被消除。全体的均值最后将会被认为是真正的结果,唯一持久稳固