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- 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
gauss1
- 用 matlab 编写的高斯随机表面的生成-using Matlab prepared by the surface of the Gaussian random generation
Gaussianprocessr
- 高斯分布程序用于概率中的随机取值，其中第二次随机还用到了平均分布-Procedures for the probability of Gaussian distribution of random values, which were also used for the second time the average distribution
MonteCarlo
- 蒙特卡洛方法原理及在移动通信中的应用的资料包括高斯(正态) 、Reyleigh、Rice 和Nakagami - m 等四种常见的随机分布。-Application of Monte- Carlo Simulation in Mobile Communications
SR
- 通过双阈值系统中的随机共振特性，研究含有高斯白噪声的信号。-is investigated the characteristics of stochastic resonance of the signal added Gaussian white noise in a bithreshold system
trialmat
- 符合高斯分布的关于随机粗糙表面的生成代码-Meet the Gaussian distribution of the random rough surface on the generated code
Laplace
- 传统的短时谱估计语音增强算法通常假设语音谱分量相互独立，没有考虑语音谱分量间的相关性。针对这 一问题，该文提出一种新的基于多元Laplace分布模型的短时谱估计算法。首先，假设语音的离散余弦变换(DCT) 系数服从多元Laplace分布，以此利用谱分量间的相关性；在此基础上，利用多元随机矢量的高斯尺度混合模型表 示，推导得到语音DCT系数矢量的最小均方误差(MMSE)估计的解析表达式；并进一步推导了基于该分布模型的 语音存在概率，对最小均方误差估计子进行修正。实验结果表明，该算法
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
MATLAB-simulink-communication(up)
- MATLAB通信基础，SIMULINK仿真基础、离散信号随机信号、低通带通、高斯白噪声信道、多径衰落信道、幅度调制、角度调制、正交信号传输特性、二进制基带信号的最佳接收等。-Communication based on MATLAB and SIMULINK simulation, random signal, discrete signal to a low-pass bandpass, white gaussian noise channel, multipath fading channe
Improved_SMCPHD
- 该算法基本思想是利用一组带有相应权值的随机样本即粒子去逼近PHD分布和基数分布，其意义在于不仅解决重积分计算没有闭式解的难题，而且在滤波过程中，PHD函数被一系列离散的带权值的样本近似，随着样本粒子数量的增加，PHDF接近于Bayes最优估计，而且不受模型线性和高斯假设的限制，可以适用于非线性非高斯的随机系统。-The algorithm the basic idea is to use a set of random sample with the corresponding weight n
QuartercarJJJ
- 通过具有随机结构参数的四分之一车辆模型研究了具有不确定性结构参数的车辆在受到来自道路的随 机激励作用下的振动响应问题。将簧上质量、簧下质量、悬挂阻尼、悬挂刚度以及轮胎刚度均认为是随机变量。将路面的不平整引起的对车辆的激励看作高斯随机过程并通过简单指数功率谱密度来建立力学模型。-By a quarter vehicle model with random parameters studied vehicle structure uncertain structural parameters of
Gauss_noise
- 用于生成服从标准正态分布的高斯序列文件，利用混合同余法，生成均匀分布序列再将其转换成高斯序列(Used to generate a Gauss sequence file that obeys the standard normal distribution, and then uses the mixed residual method to generate a uniform distribution sequence, and then converts it into a Gauss
narrowBandWhiteNoise
- 一个MATLAB例程，模拟高斯白噪声通过带通滤波器，生成一个窄带随机过程。(In a MATLAB routine, the Gauss white noise is simulated by a bandpass filter to generate a narrow band random process.)