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搜索资源 - noise variance estimation
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用Burg算法估计AR模型参数，进而实现功率谱估计.
形参说明：
x——双精度实型一维数组，长度为n，存放随机序列。
n--整型变量,随机序列的长度。
p--整型变量,AR模型的阶数。
a--双精度实型一维数组，长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。
v--双精度实型指针,它指向预测误差功率，即AR模型激励白噪声的方差。
-with Burg algorithm estimates AR model parameters, ther
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对噪声信号中的正弦信号，通过Pisarenko谐波分解方法、Music算法和Esprit算法进行频率估计，信号源是： 其中， ， ， ； 是高斯白噪声，方差为 。使用128个数据样本进行估计。 1、用三种算法进行频率估计，独立运行20次，记录各个方法的估计值，计算均值和方差； 2、增加噪声功率，观察和分析各种方法的性能。-Sinusoidal signal in the noise signal through the Pisarenko harmonic decomposition metho
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求出信号噪声的方差，对干扰信号的噪声的方差进行估测。- EVAR Noise variance estimation.
Assuming that the deterministic function Y has additive Gaussian noise,
EVAR(Y) returns an estimated variance of this noise.
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线性离散系统的批处理最小二乘参数估计的例程，噪声为方差为1的白噪声-Batch least squares linear discrete systems parameter estimation routine, the noise is white noise variance of 1
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白噪声中单个正弦信号的频率检测与估计
产生，其中是一高斯白噪声，其均值为0，方差为1。用MUSIC方法估计观测数据中正弦波的频率，并给出白噪声方差()un2uσ 与复正弦波的振幅A的估计值。-A single frequency detection and estimation of the sinusoidal signal in white noise, which is a Gaussian white noise with mean 0 and variance 1. MUSIC m
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输入信号为方波信号+高斯白噪声，方波信号基 频为1kHz，幅值为1，高斯白噪声方差为0.2， 均值为0，采样频率为20kHz。试用周期图法和 ARMA谱估计法(SVD-TLS)估计此信号的功率 谱，并分析比较其结果-The input signal is a square wave signal+ Gaussian white noise, square wave signal fundamental frequency 1kHz, amplitude is a Gaussian white n
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输入信号为方波信号+高斯白噪声，方波信号基 频为1kHz，幅值为1，高斯白噪声方差为0.2， 均值为0，采样频率为20kHz。试用最大熵估计 法估计此信号的AR模型及其功率谱，并分析结 果-The input signal is a square wave signal+ Gaussian white noise, square wave signal fundamental frequency 1kHz, amplitude is a Gaussian white noise variance
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This routine calculates the MVU estimator and plots the Cramer_Rao Lower Bound in estimating the Average of Gausian Noise (i.e. A)assuming that the variance of the noise is variable between 1 to 5 and also the number of ndependent data samples is var
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对图象或信号噪方差进行估计,对二维三维或更高维度的图象进行去噪。-The image or the signal-to-noise variance estimation, two-dimensional or three-dimensional image de-noising higher dimensions.
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对于自回归滑动平均模型进行参数辨识，并对白噪声进行方差估计。运算结果具有良好的收敛性，可推广为模型辨识的通式-For auto-regressive moving average model parameter identification, and white noise variance estimation. Operation result has a good convergence, can be extended to model identification formula
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信道估计,we will assume that the receiver knows your name, i.e., it knows s (and of course
x). Based on this knowledge, the receiver will estimate h using the MVU and MMSE method
(for the latter it is also assumed that the variance of the noise σ2 is
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Energy detection is a spectrum sensing method that detects the presence/absence of a signal just by measuring the received signal power. This signal detection approach is quite easy and convenient for practical implementation. To implement energy det
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基于噪声图像的gamma校正，噪声方差估计，白平衡等-Noise variance estimation、Gamma Correction、white balancin
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用RLS辨识AR(4)模型，画参数和噪声方差估计收敛图形-Using the RLS identification of AR (4) model, parameters and noise variance estimation convergence pattern
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Linear predictive AOA estimation for a M = 6 element array with noise variance = .1
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盲噪声估计出现在许多图像处理应用的问题，如去噪、COM压缩、分割。在本文中，我们提出了一种新的噪声电平估计方法的基础上的主成分分析的图像块。我们表明，噪声方差可以估计为图像块协方差矩阵的最小特征值。与现有的13种方法相比，所提出的方法显示了良好的速度和精度之间的妥协。这是至少15倍的速度比类似的精度的方法，它是至少两倍的精度比其他方法。我们的方法不假定存在均匀区域的输入图像，因此，可以成功地处理图像只包含纹理。-The problem of blind noise level estimatio
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在本文中，我们专注于为添加剂和多折扇状的模型提出了一种简单而新颖的方法为此自动噪声参数估计问题。我们表明，如果图像的工作有一个足够大的量的变异率低的地区（这是一个典型的在大多数图像的特征），噪声的方差（如果添加剂）可作为估计的分布模式在图像局部方差的分布与变化噪声系数（如果乘法）可以估计的变异系数局部估计的分布模式。此外，模型的样本方差分布的图像加噪声的建议和研究。实验表明，所提出的方法的优点，特别是在递归或迭代滤波方法。-In this paper, we focus on the probl
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子空间噪声估计方法，一篇具有一定参考价值的论文(Subspace-Based Noise Variance and SNR Estimation for OFDM Systems)
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数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理(Data filtering is to remove noise and a data processing technique of real data reduction, Kalman filter can from a series of measurement no
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此文件实现了自适应UKF和UKF算法对运动刚体的位姿估计，采用噪声估计器在线估计过程噪声的均值和方差，避免了人为设定噪声的统计特性。(This document implements adaptive UKF and UKF algorithm to estimate pose and pose of moving rigid body, and uses noise estimators to estimate the mean and variance of process noise on
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