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Investigation-on-Simulation2Number-in-AWGN-Channel
- 摘要: 研究了蒙特卡罗仿真原理和仿真结果置信度 结合AWGN(加性白高斯噪声) 信道特点,甄选出3 个合适的 参量,即误码个数、置信概率和仿真结果最大相对误差 提出了AWGN 信道下仿真数据量选取的一般性结论,即误 码个数正比于置信区间上分位点的平方、反比于最大相对误差的平方. 仿真结果验证了所提结论在AWGN 信道各 种信噪比下均有效 同时对于无线通信或移动通信的时变多径衰落信道,如采用OFDM(正交频分复用) 、分集、均 衡、交织等技术,能将信道改造为AWGN 信道,该结论依
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
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
matlab-add-Gaussian-white-noise
- 描述如何在信号中添加白噪声和已知信噪比的高斯白噪声！-Describe how to add white noise in the signal and known SNR Gaussian white noise!
xiaobobaoyuzhijiangzao
- ：提出一种基于对偶树复小波块阈值的信号降噪方法，并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号都或多或少地含有噪声，导致弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。提出的降噪方法充分利用对偶树复小波变换的平移不变性和块阈值法的更优估计特性，可以获得比常规的小波降噪方法以及基于常规离散正交小波变换的 NeighBlock 降噪法更高的信噪比， 不仅能有效抑制高斯白噪声， 还能够去除冲击信号中的脉冲噪声。-：A denoising method of block thresholding bas