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  1. non-Gaussian-noise-Identification

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  2. 该文提出一种基于广义分数阶傅里叶变换和分数低阶Wigner-Ville 分布的数字调制识别新方法,该方法提取广义分数阶傅里叶变换的零 中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值和分数低阶Wigner-Ville 分布幅度的最大值作为识别特征参数,并采用判决树分类器,实现了非高斯噪声下数字调制信号识别。-This paper presents a generalized fractional Fourier transform and fractional lower order Wigner-Vill
  3. 所属分类:Project Design

    • 发布日期:2017-11-08
    • 文件大小:211.62kb
    • 提供者:forevr
  1. ggmle

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  2. Matlab implementation of the moment matching and maximum likelihood estimators for the generalized Gaussian density.
  3. 所属分类:software engineering

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:7.2kb
    • 提供者:esibackup
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