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Gngauss1231
- 直接序列扩频中对于高斯白噪声的抗干扰仿真-direct sequence spread spectrum for white Gaussian noise interference simulation
1-4
- 为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR系统长M=11), 系统输入是取值为±1的随机序列 ，其均值为零；参考信号 ；信道具有脉冲响应： 式中w用来控制信道的幅度失真(w = 2～4，例如，取w = 2.9,3.1,3.3,3.5等),而且信道受到均值为零、方差为 (例如，取 ，相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声 的干扰。试比较基于下列五种算法自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况，在同一坐标下画出其学习曲线)： 横向/格
gauss
- 本代码用来产生给定维数的高斯噪声序列。均值方差可以仍未给定。
gamma-gaussian
- 用于产生gamma分布的噪声序列，以及分析gaussian噪声的各参数。
CH2
- 随机序列、白噪声序列、M序列产生程序，系统辨识中应用
Snake-application
- 利用图像区域的局部梯度信息,同时利用序列图像之间局部区域的全局信息及其相关性重 新构造外部能量函数 并根据内外部能量的比值,动态地调节权值参数. 实验结果表明,改 进算法既可以有效地检测出一些拐角点和凹点,又可以避免目标边缘收敛于某些噪声点 或伪边缘点,可达到良好的体分割效果.
Rayleighdistribution
- 使用瑞利分布产生高斯白噪声序列的C语言代码，以及执行文件-Rayleigh distribution using Gaussian white noise sequence generated C-language code, as well as the implementation of the document
xitongbianshi
- 系统 辨识文件夹内是产生高斯白噪声，m序列和最小二乘法的一次完成算法，递推算法，限定记忆法的程序。系统仿真文件夹内是对系统线性和非线性的建模和仿真程序。-System folder on system identification is to generate Gaussian white noise, m sequence and a complete least-squares method algorithm, recursive algorithm, limited memory met
Systemidentificationandneuralnetwork
- 主要内容： 【1】随机序列产生程序 【2】白噪声产生程序 【3】M序列产生程序 【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序 【5】实际压力系统的最小二乘辨识程序 【6】递推的最小二乘辨识程序 【7】增广的最小二乘辨识程序 【8】梯度校正的最小二乘辨识程序 【9】递推的极大似然辨识程序 【10】Bayes辨识程序 【11】改进的神经网络MBP算法对噪声系统辨识程序 【12】多维非线性函数辨识程序的Matlab程序 【13】
centrallimittheorem
- 使用中心极限定理分布产生高斯白噪声序列的c代码以及执行文件-Using the central limit theorem the distribution of Gaussian white noise sequences generated c code, and executable files
CH2CH5CH7
- 随机序列产生程序、白噪声产生程序、M序列产生程序、Bayes辨识算法程序-system identification
labview5
- 使用低通滤波器从含有噪声的信号中提取有用的正弦波 (见实验指导书 实验九 数字滤波器中的第一题) 目的：用数字滤波器从含有高频噪声的采样数据中提取正弦信号。 要求：①输入信号为一正弦波，并加入一个白噪声的干扰来模拟信号传输中的随机干扰信号（用以模拟含有噪声采样序列）。 （模拟含有噪声采样序列具体可用正弦波信号叠加高频噪声来实现，为了使滤波效果明显，本实验的高频噪声是用高频均匀分布白噪声（Uniform）通过Butterworth高通滤波器过滤生成的，高通滤波器的截止频率设为10
STBL_CODE
- 阿尔法稳定分布噪声噪声的MATLAB程序，以及产生非相关复SαS随机序列的相关程序-Alpha stable distribution noise noise MATLAB program, and produce non-associated complex procedures SαS random sequence
system-identification-and-modeling
- 系统辨识与建模的源码 包括白噪声程序，M序列程序，以及15种系统辨识方法源码-System identification and modeling of source Including white noise program, M sequence program, as well as 15 kinds of System Identification Code
4235
- 进行波形数据分析,独立成分分析算法降低原始数据噪声，时间序列数据分析中的梅林变换工具。- Waveform data analysis, Independent component analysis algorithm reduces the raw data noise, Time series data analysis Mellin transform tool.