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压缩感知的几种重构算法比较的源代码
- 压缩感知的几种重构算法比较的源代码 有OMP CoSaMP SP等 现有算法包括的比较全-Several compressed sensing reconstruction algorithm to compare the source code has OMP CoSaMP SP comparison of other existing algorithms, including full
压缩感知的程序参考
- 压缩感知的程序参考
matlab的感知器算法设计
- 基于matlab的感知器算法设计，可以将不同的模式类进行划分
模式识别的经典算法之一，感知器算法，用来对模式进行分类，采用matlab编写
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CR协作频谱感知仿真
- CR协作频谱感知仿真，感知算法仿真，非常详细-CR collaborative spectrum sensing simulation
CR协作频谱感知仿真
- CR协作频谱感知仿真，感知算法仿真，非常详细-CR collaborative spectrum sensing simulation
PA.感知器算法分类数据，画出决策面
- 感知器算法分类数据，画出决策面。使用matlab编写，感兴趣的可以看看！,Perceptron Algorithm
DoubleCooperativeDetection.rar
- 感知无线电中空闲频谱感知的双次协作检测算法仿真,double cooperative detection in spectrum holes
压缩感知的几种重构算法比较的源代码
- 压缩感知的几种重构算法比较的源代码 有OMP CoSaMP SP等 现有算法包括的比较全-Several compressed sensing reconstruction algorithm to compare the source code has OMP CoSaMP SP comparison of other existing algorithms, including full-
压缩感知图像重构的算法
- 这是我自己编写的压缩感知图像重构的算法，用于学习，先稀疏，再观测系数，最后重建-This is your perception image compression algorithm used to study and review, thin, and observation of the reconstruction and
Matlab下用压缩感知恢复一维信号
- Matlab下用压缩感知恢复一维信号(正交匹配追踪法)-Matlab recovery under the one-dimensional compressed sensing signal (orthogonal matching pursuit method)
分块压缩感知程序
- 分块压缩感知程序，适用于压缩感知的初学者使用。
基于压缩感知的DOA估计
- 基于压缩感知的波达方向估计代码，检查可以使用
感知分类器的MATLAB仿真源代码
- 感知器数据分类 MATLAB源代码实现 机器学习(classification machine learning)
粒子群+压缩感知+DOA
- 改进粒子群优化在压缩感知DOA估计中的应用_赵宏伟(Application of improved particle swarm optimization in DOA estimation of compressed sensing)
认知无线电频谱感知
- 频谱感知需要的认知无线电中顺序，寻找机会频谱的灵活使用。此外，它是干扰的管理造成水平的关键向初级用户 （PUs） 的频谱。遥感提供了 无线电操作环境的意识。认知电台可然后适应它的参数如载波频率电源和波形动态调整提供最好的服务可用的连接，以满足用户的需求范围内 对干扰约束。无线通信系统中，我们通常有一些对波形的知识和结构或统计属性的信号的频谱的主要用户使用。这种知识可能相关的调制 计划、 符号或芯片的信号，通道的速率。(Spectrum sensing requires the order
基于压缩感知的MIMO信道估计算法
- 基于压缩感知的MIMO信道估计算法，使用了CoSaMP算法，GBP算法，OMP算法，CE算法，还有ls信道估计算法，MMSE算法，MIMO信道模型，等很全面(Compressed sensing based MIMO channel estimation algorithm, using CoSaMP algorithm, GBP algorithm, OMP algorithm, CE algorithm, and ls channel estimation algorithm, MMSE a
压缩感知和稀疏贝叶斯
- 基于贝叶斯理论的压缩感知算法，基于已有的先验知识，和信号的稀疏性，采用贝叶斯理论，对信号进行重构恢复。
利用拉普拉斯先验的压缩感知稀疏重构的贝叶斯方法
- 利用拉普拉斯先验的压缩感知稀疏重构的贝叶斯方法(The bayesian method of sparse reconstruction using Laplace's prior compressed sensing)
频谱感知
- 协作频谱感知，提供了原文，可以参考着看一下，对于初学者有一定的作用(Collaborative spectrum sensing, providing the original text, you can refer to it and have a certain effect on beginners.)