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搜索资源 - fractional gaussian noise
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经验模式分解算法是仿真分数阶高斯噪声(fGn)和分数阶布朗运动(fBm)的新方法,
利用MATLAB的GUI开发环境,设计和实现了基于经验模式分解的分数阶随机序列仿真系统。-Empirical mode decomposition algorithm is a simulation of fractional Gaussian noise (fGn) and fractional Brownian motion (fBm) of the new method, using MATLAB
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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
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高斯白噪声的生成程序,分数阶傅里叶变换计算方面,有详细的注释。- Gaussian white noise generator, Fractional Fourier transform computing, There are detailed notes.
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使用matlab生成BPSK信号,并对其在循环自相关域进行分析。采用分数阶自相关抑制高斯噪声和脉冲噪声。-Using matlab generates BPSK signal, and analyzes its in cyclic autocorrelation domain.Using fractional order autocorrelation restrain gaussian noise and impulse noise.
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Gaussian white noise generator, Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, Fractional Fourier transform computing.
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