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LDA
- 线性判别分析法（LDA），LDA以提高样本在子空间中的可分类为目标。寻找一组基向量，在这些基向量张成的子空间中，不同类别的训练样本能有最小的类内离散度，最大的类间离散度。
ls_esprit
- 一种DOA估计算法，属于子空间分类（旋转不变子空间算法）
subspace_and_noisy_speech
- 文件中包括：1.Yariv Ephraim和Yi Hu分别提出的两种信号子空间语音增强法；2.白噪声带噪语音和粉红噪声带噪语音，可用于子空间语音增强法试验。具体说明见文件中的说明。
97288434esprit
- 一般的esprit算法计算复杂度高，在计算子空间是算法比较烦，改一些矩阵算法可以减少其复杂度。
cpofdm
- 基于子空间的盲信道估计算法，用的是奇异值的分解
pastd
- 子空间信道估计算法，用的pastd算法，来进行盲信道估计
SIMO
- SIMOOFDM系统的基于子空间的盲信道估计算法
zaoshengzikongjian
- 噪声子空间法 进行波达估计 算法较复杂 不过效果明显
OPASTdForMUD
- 此程序为DS-CDMA链路中加入基于子空间的PASTd多用户检测方法。系统中采用m序列阔频，可以通过高斯信道或瑞利信道。可以直接运行得到不同信噪比下的误码率曲线。
PASTForMUD
- 此程序为DS-CDMA链路中加入基于子空间的PAST多用户检测方法。系统中采用m序列阔频，可以通过高斯信道或瑞利信道。可以直接运行得到不同信噪比下的误码率曲线。
勾子编程指南
- win32抛弃了win16的全局内存的概念,每个进程有自己独立的内存空间, 并且不受其他进程影响.这样一来所有代码都只能访问局部资源,但很显然有些 应用必须是全局的,比如你的hook,所以ms必须提供一种折衷的安全的方法.好 在windows中的dll正好可以解决这个问题.-win32 was abandoned on the overall situation of the concept of memory, each process has its own memory space, an
OFDM盲识别
- 基于子空间分解的OFDM盲识别MATLAB编程
SPARSKIT2.tar.gz
- 这是Yousef Saad编写的矩阵运算的Fortran软件包（A basic tool-kit for sparse matrix computations (Version 2),包含常见的排序，预处理(ILU分解等)，Krylov子空间迭代法，以及有限差分等方法得到的算例等。有不少很实用的子程序（比如稀疏矩阵相加、相乘等等，可以学习专家的设计哟！）。极力向学习大型线性方程组数值解的人推荐（不足之处就是Fortran实现，本人觉得还是C语言好）。,Yousef Saad This is pr
music.matlab
- MUSIC算法的matlab仿真，MUSIC是经典的oda算法，基于子空间的应用-MUSIC algorithm matlab simulation, MUSIC is a classic oda algorithm, based on the application of subspace
FaceRecog_src
- 程序结构 整个工程可以分为3个部分：算法、功能和应用。 算法部分 算法部分目前分为4个模块：人脸对齐、光照归一化、特征提取和选择、子空间降维，每个模块是一个项目，每个项目生成一个dll供功能部分显式调用。 功能部分 功能部分只有一个项目FaceMngr，该部分依赖于算法部分，实现人脸注册、训练、识别、导入/导出等具体功能。该项目生成一个dll供应用部分隐式调用。 应用部分 人脸识别Demo. 另外，工程中
ImageProcessSys
- 含有了图像处理中一些经典和常用的图像处理算法，如：灰度图像处理，图像增强，图像变换，形态学图像处理。其中灰度图像处理包含三个算法：彩色图转灰度图，灰度图直方图，直方图均衡化；图像增强含有：增加椒盐噪声，中值滤波，sobel算子边缘提取(水平方向和垂直方向一起考虑)，laplace算子边缘提取，模糊，锐化；图像变换含有：haar小波变换，RGB转HSV颜色空间。形态学图像处理含腐蚀，膨胀，开操作，闭操作。-Contains some of the classic image processing
ASD
- 自适应子空间分解（ASD）算法的程序。用于高光谱图像降维-ASD on hyperspectral
subspace
- 两个关于子空间语音增强的算法，都是基于Loizou的文章的-Two on subspace speech enhancement algorithms are based on the article Loizou
musicF1
- 任意阵列输出数据的协方差进行奇异值分解，求出特征值和特征向量，利用信号子空间和噪声子空间的正交性，构造空间谱函数-Arbitrary array output data covariance singular value decomposition, eigenvalues and eigenvectors obtained using the signal subspace and noise subspace orthogonality spectral function space con