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搜索资源列表

  1. 二用户CDMA系统仿真（MATLAB）

  2. 二用户CDMA系统，信道为加性高斯信道，使用BPSK调制，15位M序列扩频，可以正确解扩解调。 输出为2用户的基带信号、扩频信号、PSK调制信号、解调信号的时域和频域特性，给出两个用户分别的误码率。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2009-05-28
    • 文件大小：190464
    • 提供者：pekinlcc

  1. 高斯加性噪声信道模型的matlab模拟

  2. 高斯加性噪声信道模型的matlab模拟 可根据输入的信道参数 模拟信道特性 经过测试可用 欢迎下载

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-24
    • 文件大小：20480
    • 提供者：matthewgao1986

  1. 8PSK通信系统的蒙特卡罗仿真分析

  2. 设计要求： 产生等概率且相互独立的二进制序列，画出波形； 产生均值为0，方差为1的加性高斯随机噪声； 3、进行8PSK调制，画出波形； 进行蒙特卡罗分析； 5、解调8PSK，画出眼图。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-12-25
    • 文件大小：988160
    • 提供者：fujx333

  1. 稀疏性正则化的图像泊松去噪算法

  2. 图像去噪是图像处理中的基本问题, 目标是从含噪 的观测图像估计出理想图像, 通常这是一个不适定的反 问题, 大量文献对该问题进行了深入的研究, 不过主要 针对的是加性高斯白噪声, 然而在光量子计数成像系统 中, 如 CCD 固态光电检测器阵列、天文成像、计算 X 射 线成像(CR) 、荧光共焦显微成像等等, 获取的图像往往 受到量子噪声的污染, 量子噪声服从泊松分布的统计法 则, 并非加性噪声, 且噪声强度与方差是信号依赖的, 统 计上, 亮度大的像素受到更多的干扰, 因此去除泊松噪 声是一个

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-11
    • 文件大小：291840
    • 提供者：zhubin000

  1. Matlab仿真无线通信系统 QPSK调制

  2. 1、 输入信号为比特流形式，比特速率通常为100kbps数量级。 2、 载波频率自定。通常为MHz数量级。 3、 信道为多径信道（仿真中2径即可），信道中噪声为加性高斯白噪声。 4、 信噪比自行设定。 5、 画出图中各点波形。 6、 画出系统误码率与接收端信噪比SNR的关系（蒙特卡洛仿真）。 7、 在给定信噪比情况下，分析多径延时大小对系统性能有没有影响？ 画出系统误码率与多径延时大小之间的关系。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2013-05-18
    • 文件大小：3072
    • 提供者：u010741381

  1. MATLAB实现加性高斯白噪声信道下的digtal调制格式识别分类

  2. 基于MATLAB实现加性高斯白噪声的数字调制格式识别分类。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2017-12-28
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_41554379

  1. 加性高斯白噪声信道下的OFDM

  2. 加性高斯白噪声信道下的OFDM 加性高斯白噪声信道下的OFDM 加性高斯白噪声信道下的OFDM 加性高斯白噪声信道下的OFDM

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-04-23
    • 文件大小：9216
    • 提供者：qq_42052129

  1. kuaisu稀疏贝叶斯

  2. 将雷达回波信号写为如下稀疏形式： 其中 为基矩阵， 为待求系数列向量。 为服从均值为0，方差为 的加性高斯噪声。目标向量 为已知元素集，包含N个变量，即 。 若每个元素独立向量 的概率密度为： 这也是系数向量 的最大似然估计，为一个二范数的求解问题（稀疏性得不到保证）。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-07-11
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42115756

  1. 具有软相互作用的稀疏加性高斯过程

  2. 本文提出了加性非参数回归模型中一种新颖的变量选择方法。 需要选择非参数组件的数量以及每个非参数组件中的变量的数量来推动这项工作。 所提出的方法使用硬收缩率和软收缩率的组合来分别控制添加剂组分的数量和每个组分中的变量。 开发了一种有效的算法来选择变量的重要性并估计交互网络。 在模拟和真实数据示例中均获得了出色的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38626075

  1. 基于高阶累积量的调制分类（Swami）.rar

  2. 基于高阶累积量的数字调制分类，2000年Swami经典文献Hierarchical Digital Modulation Classification Using Cumulants中例1的复现，包含高阶累积量的子程序 cum_sigma.m 计算经过C21归一化的高阶累积量，sigma为加性高斯噪声的方差 four_class_regular.m 四分类问题，信号集为Ω4={BPSK, PAM(4), QAM(4,4), PSK(8)}四种基带信号，信号采样点数分别为100,250,500三种

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：4096
    • 提供者：wlwdecs_dn

  1. 图像处理（灰度、彩色图加椒盐、高斯、泊松、瑞利、伽马、乘性噪声）.rar

  2. matlab图像预处理对于各种噪声的处理（灰度、彩色图加椒盐、高斯、泊松、瑞利、伽马、乘性噪声）的实现

  3. 所属分类：VR

    • 发布日期：2020-09-29
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_38493195

  1. 基于残差统计的时间序列加性离群点检测算法研究

  2. 针对时间序列，提出了一种基于残差统计的加性离群点检测算法，利用AR模型对时间序列进行前向与后向拟合；采用了数据相对变化率判别法减少离群点对拟合的影响；根据假设检验原理，以高斯分布统计检验对残差进行统计分析并最终确定离群点。仿真结果表明，该方法对离群点检测有较高的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：450560
    • 提供者：weixin_38661466

  1. 融合五帧差分与高斯模型的运动物料袋检测

  2. 提出了一种快速检测方法。以动态传送带与物料袋为研究对象，用改进的五帧差分法提取运动物料袋图像，同时以中间帧图像为参照进行单高斯背景更新；采用中间帧图像与背景图像做差，将得到的前景图像与帧差法得到的运动图像进行形态学“与”运算；当帧数满足给定条件时，表明该帧为完整物料袋图像，保存帧图像，并对不满足该条件的相邻帧图像通过加运算补偿。实验结果表明，该方法可以得到准确、快速的检测结果，并且对环境变化具有较强的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：304128
    • 提供者：weixin_38704835

  1. IntClassNorm:Matlab工具箱，可将任何维度上的正态（高斯）分布与任何域中的任何参数集成在一起，计算法向矢量的任何函数的pdfcdfinverse cdf，并测量两个或多个多法线之间的分类性能，例如误差矩阵和d'-源码

  2. 整合和分类正态分布 Matlab工具箱可将任何维度上的正态（Gaussian）分布与任何域中的任何参数进行集成，计算法向向量的任何函数的pdf / cdf / inverse cdf，并计算涉及两个或多个多法线之间的分类性能的量，例如误差矩阵和可分辨性d'。 作者 德克萨斯大学奥斯汀分校感知系统中心Abhranil Das。 错误/评论/问题/建议至 。 如果使用此代码，请引用： 安装 在Matlab的“主页”选项卡中，选择“加载项”>“获取加载项”>搜索“对正态分布进行集成和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42138525

  1. 利用稀疏贝叶斯学习的稀疏恢复辅助Doa估计

  2. 本文提出了一种新的稀疏恢复辅助到达方向（SR-DOA）估计方法。 通过利用空间频谱中固有的稀疏性，将DOA估计公式化为稀疏的非负最小二乘问题。 同时，为了提高估计精度，本发明的方法能够抑制加性高斯噪声，但是以一些自由度为代价，并通过利用其渐近分布来减轻采样误差。 随后，利用非负拉普拉斯先验的稀疏贝叶斯学习来产生DOA估计。 对拟议的SR-DOA估计器的性能以及其他两种现有方法进行了研究和比较。 数值结果表明，提出的SR-DOA算法在估计精度方面优于最新技术。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：152576
    • 提供者：weixin_38528180

  1. SAR图像去斑之前使用高斯混合的基于方向波的方法

  2. 本文提出了一种基于方向波变换和最大后验估计的去噪算法。 对数变换后的无噪声图像的详细方向性系数被认为是具有零均值的高斯混合概率密度函数（PDF），方向性域中的斑点噪声被建模为具有高斯分布的加性噪声​​。 然后，我们使用这些假定的先验分布来开发贝叶斯MAP估计器。 由于作为MAP方程解的估计器是假定的混合PDF模型参数的函数，因此最大期望（EM）算法也可用于估计参数，包括权重因子和方差。 最后，从MAP估计器得出的估计系数中恢复无噪声SAR图像。 实验结果表明，基于方向图的MAP方法可以成功地应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：747520
    • 提供者：weixin_38622777

  1. SAR图像伪加性相干斑噪声统计特性

  2. 研究了SAR图像加性模型中伪加性相干斑噪声分量的统计特性。分析了SAR图像中真实信号分量和乘性相干斑噪声分量的统计特性;在此基础上结合Edgeworth展开式和以Mellin变换为基础的第二类型特征函数及其对数累积量详细推导了伪加性相干斑噪声概率密度函数的近似表达式;各信号分量的概率密度函数中的参数采用对数累积量方法进行估计。最后利用SAR实测数据仿真分析了伪加性相干斑噪声的统计特性。实验结果表明,乘性的相干斑噪声转换为加性噪声后,其统计特性非常接近于高斯分布。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38631401

  1. gammy：Python中的贝叶斯扭曲的广义加性模型-源码

  2. Gammy –使用贝叶斯扭曲的Python中的广义加性模型 广义加性模型是一种预测性数学模型，定义为用观察数据校准（拟合）的项之和。 该软件包为配置和拟合此类模型提供了希望的界面。 模型参数的贝叶斯解释得到了促进，并简化了特征集。 概括 广义的加性模型形成了令人惊讶的通用框架，用于为生产软件和科学研究构建模型。 该Python软件包提供了用于将模型项构建为各种基础函数的分解的工具。 可以将术语建模为各种内核的高斯过程（降维），分段线性函数以及B样条。 当然，还支持非常简单的术语，例如行和常量（这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：846848
    • 提供者：weixin_42102358

  1. 一种高精度的四次方载波相位恢复算法

  2. 在相干光通信系统中,激光器相位噪声导致信号在复平面内发生旋转,因此需要在接收端对信号进行载波相位估计和恢复。在利用M次方载波相位恢复算法进行相位估计时,简化了对相邻N个符号进行求和取平均以减小加性高斯噪声影响这一步,将由残余频偏、相位噪声及加性高斯噪声引起的总相位偏移量看作一个整体,直接估计出每个符号的总相位偏移,之后再恢复出调制相位。通过仿真比较了该算法与传统M次方载波相位恢复算法的性能,用该算法进行相位恢复后,信号的相位与原调制相位之间的误差只有10 -16 rad,而采用传统算法相位恢复后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38659527

  1. Dataset-Generation-for-DeepSpeech-Speech-To-Text-Engine:该工具可以使用Google Translate的文本到语音API功能为DeepSpeech语音到文本引擎生成干净的和嘈杂的（加性

  2. 基于Google Translate API的DeepSpeech STT引擎的干净且嘈杂的数据集生成工具 描述 该工具可以使用Google Translate的文本到语音API功能为DeepSpeech语音到文本引擎生成干净的和嘈杂的（加性高斯白噪声（AWGN）和真实世界的噪声（RWN））数据集。和缓慢的讲话。 是基于的语音到文本引擎。 DeepSpeech项目使用Mozilla另一个名为Common Voice的项目提供的数据集。 音频片段规格： 音频文件格式为.wav。 频道数为1（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42131276
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