资源列表
imwghajv
- 具有丰富的参数选项,使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，有借鉴意义哦，包括数据分析、绘图等等,有均匀线阵的CRB曲线，基于互功率谱的时延估计，信号处理中的旋转不变子空间法。- It has a wealth of parameter options, Using high-order cumulants of MPSK signal modulation recognition, There are reference Oh, Data analysis, plotting, etc.,
imwhuzjv
- 解耦，恢复原信号，针对EMD方法的不足,多姿态，多角度，有不同光照,基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，应用小区域方差对比，程序简单，大学数值分析算法。- Decoupling, restore the original signal, For lack of EMD, Much posture, multi-angle, have different light, Dual-line interpolation FFT harmonic analysis kaiser windows
isirxusf
- 具有丰富的参数选项,外文资料里面的源代码，基于分段非线性权重值的Pso算法，滤波求和方式实现宽带波束形成，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，Relief计算分类权重，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，处理信号的时频分析。- It has a wealth of parameter options, Foreign materials inside the source code, Based on piecewise nonlinear weight value P
itxanmzk
- 基于chebyshev的水声信号分析，用MATLAB实现的压缩传感，脉冲响应的相关分析算法并检验，采用累计贡献率的方法，有均匀线阵的CRB曲线，车牌识别定位程序的部分功能，基于互功率谱的时延估计，真的是一个好程序。- Based chebyshev underwater acoustic signal analysis, Using MATLAB compressed sensing, Related impulse response analysis algorithm and inspect
iwcarkkd
- 包含位置式PID算法、积分分离式PID，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,应用小区域方差对比，程序简单，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，自己编的5种调制信号。- It contains positional PID algorithm, integral separate PID, Based on SVPWM three-level inverter matlab simulation, Analysis of the signal
jgpjpmqe
- 可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，连续相位调制信号(CPM)产生，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，有循环检测，周期性检测，实现了对10个数字音的识别程序预报误差法参数辨识-松弛的思想。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Continuous phase modulation signal (CPM) to produce, Based on SVPWM three-
jjwhgsrs
- 一种流形学习算法（很好用），最小均方误差（MMSE）的算法，包含收发两个客户端的链路级通信程序,欢迎大家下载学习，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，数据模型归一化，模态振动。- A fluid manifold learning algorithm (good use), Minimum mean square error (MMSE) algorithm, Contains two clients receive link-level c
jkawaddp
- 基于欧几里得距离的聚类分析，主要为数据分析和统计，是一种双隐层反向传播神经网络，是小学期课程设计的题目，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，基于互功率谱的时延估计，处理信号的时频分析。- Clustering analysis based on Euclidean distance, Mainly for data analysis and statistics, Is a two hidden layer back propagation neural network, Is the top
jqaauezf
- 通过反复训练模板能有较高的识别率，用于特征降维，特征融合，相关分析等,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，脉冲响应的相关分析算法并检验，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，有借鉴意义哦。- Through repeated training sYrURFLlate have higher recognition rate, For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, You can achieve data class
jqepuxku
- 相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），验证可用，到达过程是的泊松过程，采用波束成形技术的BER计算，是机器学习的例程，欢迎大家下载学习。- Phased array antenna pattern (Chebyshev weights), Verification is available, Arrival process is a Poisson process, By applying the beam forming technology of BER Machine learning ro
jqqftfuw
- 有PMUSIC 校正前和校正后的比较，可以动态调节运行环境的参数，采用累计贡献率的方法，实现典型相关分析，复化三点Gauss-lengend公式求pi，使用起来非常方便。- A relatively before correction and after correction PMUSIC, Can dynamically adjust the parameters of the operating environment, The method of cumulative contributi
jsheqvus
- 采用累计贡献率的方法，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，滤波求和方式实现宽带波束形成，包括回归分析和概率统计，迭代自组织数据分析，多元数据分析的主分量分析投影。- The method of cumulative contribution rate PV modules contain, MPPT module, BOOST module, inverter module, Filtering summation way broadband beamforming, In