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single_linear_interpolation_correlation
- 在MATLAB环境下，使用ICA方法分离单路观测数据的程序！-in MATLAB environment, the use of ICA separated one-way observation data for the procedure!
lunwen
- 本论文的主要工作在于引入了一种新的特征提取方法----独立分量分析。独立分量分析的根本原理是通过分析多维观测数据间的高阶统计相关性，找出相互独立的隐含信息成分，完成分量间高阶冗余的去除及独立信源的提取
matlab下带有缺测数据的平均与求和
- cmean使用起来与mean一样，可以对高维数组进行统计，其中cmean把数据中的nan完全剔除了，返回的是有值时的平均（如果都是缺测，也是返回nan）。不会向mean那样，如果有缺测，平均值也为缺测 csum与sum类似。 实际观测中常常有意外产生缺测，这两个函数希望对大家有用。
Wiener.rar
- 设计一维纳滤波器。产生三组观测数据，并估计它们的AR模型参数，分析信号长度和模型阶次对实验结果的影响,Wiener filter design. Have three sets of observational data, and estimated AR model parameters of their analysis of the signal length and model order on the impact of experimental results
loadrinexob
- RINEX 2.1 观测数据文件读取程序-RINEX 2.1 data file read process observed
experiment3
- 维纳噪声抑制 分辅助观测数据中漏入观测信号和不漏入观测信号两种情况讨论-Wiener noise suppression sub-assisted observational data leak into the observation signal and the signal does not leak into the observation to discuss two cases
L_D
- 用Matlab程序实现P阶Levinson-Durbin算法。以一个2阶自回归模型（参数为b0=1, a1=0, a2=0.81）和一个2阶滑动平均模型（参数为b0=1, b1=1, b2=1）为例，选取观测数据长度为1000，分别用一个AR(2)模型和一个AR(10)阶模型来估计其功率谱。设激励信号模型的高斯白噪声的均值为0，方差为1。用Levinson-Durbin算法迭代计算AR模型参数，并用估计出的AR模型参数画出观测信号的功率谱。并对Levinson-Durbin算法的性能进行分析。-
whytls
- 加有高斯白噪声的两个正弦信号的的观测数据，分别用最小二乘法和总体最小二乘法估计其功率谱，并对两种方法的谱分析进行了比较-Plus a Gaussian white noise of the two sinusoidal signals of observational data, were used least squares and total least squares method to estimate the power spectrum, and spectral analysis
ARMA
- 该程序是对在已知和未知参数的情况下用最小二乘法估计观测数据的ARMA模型的AR参数的仿真。-The program is known and the unknown parameters in the case of observational data with least square method to estimate the ARMA model of AR parameters of simulation.
GPS2
- 用MATLAB在产生的观测数据中捕获其中PRN 号码为“5”C/A 码。 （1） 观测数据应该有一定的多普勒频偏D f（-10kHz〈D f〈+10kHz）； （2） 加入高斯白噪声，使其信噪比为-20dB； （3） 捕获成功后，应给出捕获标志，并给出估计的频偏和码偏值。-Generated by MATLAB in which observed data capture PRN number is " 5" C/A code. (1) there should b
mfa
- 用于盲信号分离的原代码，可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号。 -Blind signal processing has become an emerging subject in signal processing in these years, which depends on the source signal statistical characteristics to separate the signals from the observa
lsandsvd-tls
- 用一般的最小二乘方法和SVD—TLS（总体最小二成）方法估计观测数据的ARMA模型的AR参数。-Least squares method and with the general SVD-TLS (Twenty-general minimum) to estimate the ARMA model of observed data AR parameters.
kaerman
- 实现卡尔曼滤波，可以看出，滤波过程是以不断地“预测—修正”的递推方式进行计算，先进行预测值计算，再根据观测值得到的新信息和kalman 增益（加权项），对预测值进行修正。由滤波值可以得到预测，又由预测可以得到滤波，其滤波和预测相互作用，并不要求存储任何观测数据，可以进行实时处理。-Kalman filtering, can be seen, the filtering process is constantly " forecast- Fixed" recursive mann
weinalvbo
- 可以看出，滤波过程是以不断地“预测—修正”的递推方式进行计算，先进行预测值计算，再根据观测值得到的新信息和kalman 增益（加权项），对预测值进行修正。由滤波值可以得到预测，又由预测可以得到滤波，其滤波和预测相互作用，并不要求存储任何观测数据，可以进行实时处理。-It can be seen, the filtering process is constantly " forecast- Fixed" recursive manner calculated to predic
information-fusion-algorithm
- 本文利用模糊理论中的高斯隶属 度函数来获得模糊观测下具有概率特性的似然函数，并且由此似然函数得到每个传感器提供信息的可信度；再将各传感器的可 信度转化成基本概率赋值函数即mass 函数；最后利用证据理论对多传感器信息进行融合。对目标识别的仿真试验表明该方法获 得的结果比直接结果具有更高的精度和可靠性。-The method uses fuzzy theory in the Gaussian fuzzy membership function to obtain a probabl
MUSIC
- MUSIC算法原理及其Matlab仿真.设有m个阵元，p个信号源，x(n)为观测数据,令其特征值分解,然后把特征矩阵U的列向量分为信号特征向量和噪声特征向量-MUSIC Algorithm and its Matlab simulation. With one array element m, p a signal, x (n) for the observed data, so that it eigenvalue decomposition, and then the column vect
BayesianInference
- 贝叶斯推断程序包，利用贝叶斯分析的方式通过少量观测数据实现可靠性分析-Bayesian Inference Package. Bayesian analysis is used as a reliable method for analyzing GLM when there are only few observations
main
- 阵列分析和数据处理的一个典型问题是从混合的观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号。盲信号分离是解决这个问题的一门新技术，近几年吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣。本文对一个典型的盲信号分离问题进行了仿真实验，并研究了采用不同的自适应步长带来的影响。-Blind signal separation
cxc
- 在源信号和传输信道未知情况下，只利用接收天线的观测数据抽取源信号，称为盲信号分离.盲信号分离不仅是信号处理界、而且也是神经网络界的研究热点课题，在无线数据通信、雷达、图像、语音、医学以及地震信号处理等领域都具有广阔的应用前景.采用自然梯度法和分阶段学习法。-The source signal and transmission channel is unknown circumstances, using only observational data extraction receiving a
02生成观测数据
- 使用扩展卡尔曼滤波对目标轨迹进行估计，计算速度加速度的均方根误差，有效反应估计经度(Using the extended Calman filter for target trajectory estimation,calculate the root mean square error of velocity and acceleration, and estimate the longitude of effective response .)