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

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

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.

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.

Gaussian white noise generator, Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, Fractional Fourier transform computing.