搜索资源列表
GasGaussian
- 一个高斯热液羽流模型，利用粒子随机行走方法编写的一个程序，简单实用
8QAM
- 利用Matlab仿真软件，完成如图1所示的一个基本的数字通信系统。信号源产生0、1等概分布的随机信号，映射到16QAM的星座图上，同时一路信号已经被分成了实部和虚部，后边的处理建立在这两路信号的基础上。实部、虚部信号分别经过平方根升余弦滤波器，再加入高斯白噪声，然后通过匹配滤波器（平方根升余弦滤波器）。最后经过采样，判决，得到0、1信号，同原信号进行比较，给出16QAM数字系统的误码。
Alamoutiwork
- 程序的主要功能是做了一定范围的信噪比下，对每个信噪比：随机信号QPSK调制； 根据Alamouti方案的矩阵进行编码；发送信号经过瑞利信道和加入高斯白噪声； 接收信号采用最大比合并的方法；最后对合并信号进行最大似然判决并求误符号率。 结果表明10^-3对应大约12->13dB
TheApplicationResearchofImprovedParticleFilterAlgo
- 本文的题目是改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究。文档可用caj打开。 本课题首先研究了GPS/DR车载定位系统的组合模型，然后在分析了非线性滤波的基础上，引入了粒子滤波。粒子滤波是一种基于递推计算的序列蒙特卡罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来逼近后验概率密度，从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子滤波存在诸多优点，然而它仍然存在诸如粒子数匿乏、滤波性能不高、实时性差等问题。
VarGenrator
- 通过C语言随机产生一些常见的随机变量 均匀分布，高斯分布，瑞利分布，泊松分布。并可以对分布的变量随机产生的值进行统计。
add
- 几个随机分布序列的MATLAB程序，有加入0，1均匀分布的，有加入－1，0，1对称分布的等等，还有加入高斯分布和Pearson分布
randomdata
- 用C语言编写随机信号的产生：包括均匀分布，高斯分布，二项式分布，锐利分布， 对数高斯分布，泊松分布，拉普拉斯等分布。
RLS_RF3
- 应用自适应的干扰对消法去除高斯白噪声，程序中给出两种相关噪声产生的方法，第一种只有一个噪声是随机产生的，第二种两个噪声都是随机产生的。程序中给出了去噪后信噪比和均方差的增益。
ImageProcessor
- 一个图象处理程序的源代码，包括随机噪声、傅立叶变换、中值滤波、高斯滤波。
stproc-2.1
- matlab的随机过程仿真实现，包含泊松过程，指数分布，高斯分布等-matlab random process simulation to achieve, including the Poisson process, exponential distribution, Gaussian distribution
DSSS.rar
- 一个四用户的扩频通信系统，扩频增益为N=16，采用Walsh码进行直接序列扩频，BPSK调制，无线信道为AWGN(加性高斯白噪声信道)信道(AWGN信道：不考虑通信信道信号时，由宽频范围描述的统计随机无线噪声。)。在接收端进行解扩，解调，判决，通过仿真得到其中一个用户的误比特率与信噪比的仿真结果。,A four-user spread spectrum communication system, spreading gain for N = 16, using Walsh code Direct
A_rate_of_13_c_dc
- A率13折线的编译码实现 1、了解PCM及13折线A率编码及译码的原理； 2、随机给出一个语音信号，并用A率13折线PCM对其编码； 3、将编码后的信号经过加性高斯白噪声信道，并在接收端对其进行译码； 4、分别画出原始语音信号、PCM编码信号以及译码后信号的波形。 -A rate of 13 polyline encoding and decoding implementation 1, to understand the principles of PCM and th
RANDOMIZ
- 一个可以产生均匀随机序列和高斯序列的程序，结果输出至文件，同时高斯序列输出概率分布统计文件，最方便的出图方法是用EXCEL-Can generate a uniform random sequences and sequences of Gaussian process, the resulting output to a file, while the output Gaussian probability distribution sequence statistics file, the
F_LMS
- matlab实现系统辨识 采用LMS（最小均方误差）估计 随机信号均值为0方差为1，加入高斯白噪声-matlab for system identification using LMS (least mean square error) estimation of random signal with mean 0 variance 1, by adding Gaussian white noise
GMRFFCM
- 高斯马尔科夫随机场和模糊c均值聚类的matlab源程序-Gassian Markov random filed and fuzzy c means clustering matlab source code
textureclassfication
- 提出了一种基于函数联接的感知器神经网络的纹理分类方法.它采用高斯2马尔柯夫随机场模型(GM RF)对纹理进行描述,模型参数即为纹理特征,参数估计采用最小平方误差方法获得.将估计参数作为表达纹理的特征向量,用感知器网络对特征进行分类,并且采用函数联接的方式解决线性不可分问题.对纹理图象进行的实验表明,采用这种方法能够提高学习速度,简化计算过程,并取得较好的纹理分类效果. -Based on the function connected perceptron neural network tex
MQAM-modulation-demodulation
- 产生一段随机四进制信号，对其进行QAM调制后，送入加性高斯白噪声信道传输，用加法运算在已调信号叠加白噪声，模拟加性高斯白噪声信道对信号传输的影响，在接收端对信号进行相应解调，并与原始信号比较计算误码率。改变误差白噪声的功率，绘制信噪比与误码率曲线。并与同组其他同学的性能曲线比较各种调制方式的性能优劣。-For some randomly generated four-band signal, after its QAM modulation, into the additive white Ga
yuxiangchuli--pinghua
- 一幅原始图像,在获取和传输过程中,会受到各种噪声的干扰,使图像退化,质量下降. 退化会引起图像模糊,特征淹没,对分析图像不利.为了抑制噪声改善图像质量进行的处理称为图像平滑或去噪.利用高斯函数得到了图像平滑去除随机噪声中使用的平滑模板的一个较普遍的公式。该公式为图像平滑去除噪声提供了多种模板选择。针对不同的图像噪声水平，选取不同的模板，才能达到去除噪声的最理想的效果。文中给出了图像平滑的实现算法,显示结果验证了上述方法和结论。-Any picture would be affected by a
GaussMRFandEMofImageSegmentation
- 2008年3月 中国图象图形学报 基于类自适应高斯-马尔可夫随机场模型和EM 算法的MR图像分割 比较新的一片关于MARKOV以及EM算法的图像分割的文章。详细介绍了两种算法，以及对MR图像的实验结果，很有参考价值-March 2008 Journal of Image and Graphics of China based on the type of adaptive Gaussian- Markov random field model and the EM algorithm
randnASE
- 产生随机高斯白噪声，用于monte carlo仿真-create a random Guassian noise, be used in monte carlo simulation