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A-BER-MODEL-FOR-Turbo-Code-On-AWGN-Channel
- AWGN信道下Turbo码误比特率模型 在实验基础上，通过曲线拟合等数学工具，得到加性高斯白噪声信道条件下，信道编码采用turbo码，通信系统端到端的误比特率经验模型。
ULA
- 已知：信号中心波长为2,天线阵元的间距为1米,快拍数为2000，空中有四个 源信号,假设它们的频率 四个源信号的方向分别为： 求： 1）在不加入噪声的情况下,观察并计算协方差矩阵特征值,并对它的特点 加以说明 2）分别采用MUSIC算法,CAPON算法, ESPRIT算法在下面四种情况下，对 上述四个信号源的波达方向进行估计,并画出它们的空间谱图； ①在不加入噪声的情况下, ②在加入高斯白噪声的情况下,假设信噪比为10dB 3）在信噪比变化范围
MSK信号的数字解调新方法
- 近年来通信信号的数字解调技术引起了人们的广泛关注, 本文根据M SK 信号的数学特征, 提出了一种基于MSK 信号特殊点FFT 的实部或虚部比较判决的方法来实现M SK 信号的数字解调。推导了在高斯白噪声背景下该方法的误码情况。计算机仿真结果表明该算法是简单、有效的。与传统的M SK 最佳解调方法相比本算法对载波频偏不敏感, 可以应用于一些通信侦察和截获的场合。
sasdw.rar
- 现有数字信号自动调制识别方法大多只适用于无记忆信号，如PSK、ASK、FSK信号等。将有记忆 信号(MSK信号)和无记忆信号一起考虑，提出了一种改进的数字信号自动识别方法。该方法采用信号的瞬时统 计量作为特征参数，采用多层神经网络作为分类器。计算机仿真表明：当噪声采用高斯白噪声，并且信噪比大于 l5 dB时，识别率高于96％ ；当信噪比不低于l0 dB时，识别率不低于90％。,Existing digital signal automatic modulation recognition
wumalv
- QPSK通信系统仿真与性能分析。仿真的是在加性高斯白噪声信道中的。-QPSK Communication System Simulation and Performance Analysis. Simulation are in the additive white Gaussian noise channels.
MUD
- DS-spread spectrum系统中,噪声为加性高斯白噪声,传统单用户检测,线性解相关多用户检测和最小均方误差多用户检测的性能比较-DS-spread spectrum system, the noise is additive white Gaussian noise, the traditional single-user detection, the linear decorrelating multiuser detection and MMSE Multiuser Detecti
mud
- 注意：刚上传的不完整，以这个为准 （在DS-spread spectrum系统中,噪声为加性高斯白噪声,传统单用户检测,线性解相关多用户检测和最小均方误差多用户检测的性能比较）-In DS-spread spectrum system, the noise is additive white Gaussian noise, the traditional single-user detection, the linear decorrelating multiuser detection and
Adaptive_blind_watermark_algorithm
- 一种嵌入可读水印的自适应盲水印算法， 本文提出了一种基于DWT的嵌入可读水印的自适应盲水印算法,通过分析图像经离散小波变换后细 节子带系数的特性,把细节子带系数的均值和方差作为水印信息的一部分来自适应地修改图像小波分解后某些细节 子带的系数值,在满足水印不可感知性的条件下自适应地嵌入水印信息,实现了水印不可感知性和鲁棒性之间的折 衷. 同时,水印的提取无须求助于原图像,很好的实现了水印的盲检测. 这里的水印是一幅有实际意义的二值图像. 实 验结果和攻击测试表明,本文提出的算
noise
- A hardware Gaussian noise generator for channel code evaluation和A Gaussian noise generator for hardware-based simulations两篇关于高斯白噪声产生及信道估计的经典论文-A hardware Gaussian noise generator for channel code evaluation and A Gaussian noise generator for hardware
jkdde
- 模拟单边带调幅及解调 基本要求： 产生300 ~ 3400Hz的调制信号，画出时域波形及频谱； 产生载波信号，频率自定义，画出时域波形及频谱； 产生加性高斯白噪声，画出时域波形及频谱； 单边调幅，画出叠加噪声后的调制信号和已调信号的波形及频谱； 设计滤波器，画出幅频响应图； 解调，画出解调后的信号时域波形及频谱，并对比分析。 -Simulation of s
Facerecognition
- 人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会 议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为 当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 本文提出了基于24位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位和识别的准确率。本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确
fading
- 本程序是移动通信中多径衰落信道的Matlab仿真，对移动通信中的瑞利信道、高斯白噪声信道、伦琴信道给出了simulink的系统模型，并在MATLAB中编写程序仿真。-This program is used for simulating the multi-path fading channel in mobile communication. The simulation tool is matlab. Rayleigh fading model,AWGN model and Rician f
mimo
- 多输入多输出系统在加性高斯白噪声信道下的信道容量-MIMO AWGN
Particle_filter
- 基于粒子滤波器的机动目标跟踪技术 首先 ， 概 要介绍传统的Kalman滤波器，以及有所改进的扩展Kalman滤波器。 其次，为了能更好地解决在动态模型为非线性且噪声为非高斯的条件下对机动目标的 跟踪问题，通过概率统计理论详细阐述粒子滤波器基本原理。然后，针对不同的使用 条件，根据粒子滤波器的基本理论做出适当的修改和整理，就得到了四个相关的粒子 滤波器的变型，使用州以JLAB把它们对机动目标的跟踪性能作了详细地计算机模拟 仿真且用均方根误差更加精确地进行了比较。最后，把粒
gy
- 加椒盐噪声，二维高斯低通滤波器，计算二维线性滤波-Add salt and pepper noise, Gaussian low-pass filter to calculate two-dimensional linear filtering
Channel
- 无线信道的仿真，包括高斯白噪声信道和瑞丽信道的仿真。-Wireless channel simulation, including white Gaussian noise channel and Rui Lixin Road simulation.
ch02
- 杨建国老师的通讯原理课件，第二章信号、信道及噪声，主要讲述信号产生与噪声特性，高斯白噪声等原理-Jianguo teacher communication, the second chapter of the principles of courseware signal channel and noise about the principle of signal generation and noise characteristics of white Gaussian noise
dingwei
- 文针对高斯噪声环境下静、动态点目标的无线定位、追踪与运动分析等信号 处理问题进行了算法研究,着眼于提高精度与鲁棒性、低成本解决方案、实用化技术 等方面(In this paper, the wireless location, tracking and motion analysis of static and dynamic point targets in Gauss noise environment are presented The algorithm is studied with
滤波
- matlab下的图像高斯噪声、椒盐噪声的基本滤波方法程序(Basic image filtering method program under Matlab)
现代信号处理
- 产生高斯白噪声和均匀分布白噪声，并且分析了对信号的基本处理的相关函数等基本函数(Gaussian white noise and evenly distributed white noise are generated, and basic functions such as correlation functions for basic processing of signals are analyzed.)