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维纳噪声抑制，1、 实验原理是利用信号之间的相关性进行信号估计，从而将噪声滤除；
2、 辅助观测信号的噪声抑制可利用Wiener-Hopf方程 求出维纳滤波器的系数 ，式中 是 的自相关阵， 是输入信号 和滤波器输入 之间的互相关矢量；
-Wiener noise suppression, 1, experiment is the use of the correlation between the signals for signal estimation, which will fi
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随机过程： ，其中 是均值为零、方差为1的白噪声， 、 是相互独立并在 上服从均匀分布的随机相位。采用AIC和MDL准则估计信号源个数，并且画出相应的MUSIC频率估计谱线。
要求：信号样本数为1000，估计的自相关矩阵为8阶。
-Stochastic process: where is zero mean and variance 1 white noise, are independent and uniformly distributed on a random phase. Es
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负正弦加白噪声随机过程下使用MUSIC方法进行信号频率估计仿真，信号样本数去1000，估计的自相关矩阵为8阶，分别采用AIC和MDL准则估计信号源个数，并画出相应的MUSIC频率估计谱线。-Negative sine plus white noise random process method using MUSIC frequency estimation simulation, signal samples to 1000, the estimated autocorrelation mat
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除去接受信号中期望信号的mvdr 自适应波束形成算法（自相关矩阵估计）-Remove accepts signals desired signal mvdr adaptive beamforming algorithm (autocorrelation matrix estimation)
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用AR 模型的自相关法估计信号的功率谱，用AR 模型的Burg 算法估计信号的功率谱，最大熵功率谱估计，用自相关矩阵分解的MUSIC 算法估计信号的功率谱(The power spectrum of the signal is estimated using the AR model autocorrelation method. The power spectrum of the signal is estimated using the Burg model of the AR model.
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