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ekf
- 利用扩展卡尔曼进行状态估计 状态向量四维 测量向量二维 误差为高斯白噪声
cubic_subdivision
- 大多数图像去噪的方法,尤其是针对高斯白噪声的去噪方法,从本质上来说,都是低通滤波的方法. 低通滤波是一把双刃剑,在消除图像噪声的同时,也会消除图像部分有用的高频信息.因此,各种图像去 噪方法,其实就是在去噪和保留有用高频信息之间进行权衡
1-4
- 为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR系统长M=11), 系统输入是取值为±1的随机序列 ，其均值为零；参考信号 ；信道具有脉冲响应： 式中w用来控制信道的幅度失真(w = 2～4，例如，取w = 2.9,3.1,3.3,3.5等),而且信道受到均值为零、方差为 (例如，取 ，相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声 的干扰。试比较基于下列五种算法自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况，在同一坐标下画出其学习曲线)： 横向/格
chanshengbaizaoshen
- 产生白噪声的元文件，使用在c++还进下产生白噪声的元文件
digitalsignal
- 这是一个基于Matlab的虚拟信号发生器的源代码,该信号发生器可以产生你需要的任意波形,还有白噪声.
EyeDiagramDemo
- eye picture示模型。修改高斯白噪声信道的SNR值可以看到不同情况下的eyepicture
8QAM
- 利用Matlab仿真软件，完成如图1所示的一个基本的数字通信系统。信号源产生0、1等概分布的随机信号，映射到16QAM的星座图上，同时一路信号已经被分成了实部和虚部，后边的处理建立在这两路信号的基础上。实部、虚部信号分别经过平方根升余弦滤波器，再加入高斯白噪声，然后通过匹配滤波器（平方根升余弦滤波器）。最后经过采样，判决，得到0、1信号，同原信号进行比较，给出16QAM数字系统的误码。
Alamoutiwork
- 程序的主要功能是做了一定范围的信噪比下，对每个信噪比：随机信号QPSK调制； 根据Alamouti方案的矩阵进行编码；发送信号经过瑞利信道和加入高斯白噪声； 接收信号采用最大比合并的方法；最后对合并信号进行最大似然判决并求误符号率。 结果表明10^-3对应大约12->13dB
GCCstandard
- 广义的互相提取时延算法,此程序是基于matlab的源程序,适用于非高斯信号和高斯白噪声的情况
matlabimageprocess2
- 此文件包含有四个基于matlab源程序,可直接运行.其说明如下 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值P0308：图像的自适应魏纳滤波
baizaosheng
- 该程序可以人为地产生一个白噪声，并可以调整参数。
AMGN
- 这个是在LABVIEW平台下设计高斯白噪声的程序，对学通信的有帮助
xiaobo
- 局部放电试验所采集的信号中往往混有白噪声、周期干扰信号去除。此处采用常用db系列小波中的db6小波进行9尺度的多分辨分解后，根据白噪声能量特性，估算各尺度的阈值大小，采用硬值进行处理，后进行重构。
CH2
- 随机序列、白噪声序列、M序列产生程序，系统辨识中应用
chap3
- 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308：图像的自适应魏纳滤波
qam-sim
- QaM在加性高斯白噪声下的系统仿真模型，使用的是simulink
AWGN
- 如何用matlab添加AWNG，产生高斯白噪声序列
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。
whitenoise
- 白噪声发生器，利用白噪声发生器产生白噪声。白噪声发生器，可以调制幅值，频率，相位。白噪声发生器，是一款很好的发生器。
LMS_MATLAB
- 用LMS算法从白噪声中提出单频正弦信号模型