盲解卷积是指在不确切了解卷积中使用的脉冲响应函数的情况下对信号进行解卷积。 这通常是通过对输入和/或脉冲响应添加适当的假设来恢复输出来实现的。 我们在这里考虑输入信号的稀疏性或简约性。 它通常用 l0 成本函数来衡量，通常用 l1 范数惩罚来解决。 l1/l2 比率正则化函数在最近的一些工作中显示出检索稀疏信号的良好性能。 事实上，它受益于盲语境中非常理想的尺度不变性。 然而，l1/l2 函数在解决由于在当前恢复方法中使用这种惩罚项而导致的非凸和非光滑最小化问题时会带来一些困难。 在本文中，我们提出了一种基于对 l1/l2 函数的平滑逼近的新惩罚。 此外，我们开发了一种基于近端的算法来解决涉及该函数的变分问题，并推导出理论收敛结果。 我们通过与最近处理精确 l1/l2 项的交替优化策略进行比较，在地震数据盲解卷积的应用中证明了我们的方法的有效性。 SOOT 工具箱（Smooth One-O

BRMM 类实现了用于模拟和估计有限混合模型参数的算法。 混合模型通常用于聚类分析，即将数据分组。 该模型专为包含异常值和/或缺失值的数据而设计。 BRMM 对象将每个原型建模为具有特定组件参数的重尾分布。 根据贝叶斯范式，参数配备了共轭先验分布。 该模型还包含表示数据中缺失值和数据质量的隐藏变量。 参数和隐藏变量的后验分布通过近似变分推理算法进行估计。 此提交包括一个测试函数，该函数生成一组合成数据并从这些数据中学习模型。 测试函数还绘制根据模型聚类的数据，以及每次迭代后数据的边际对数似然的变分下界。 如果您发现此提交对您的研究/工作有用，请引用我的 MathWorks 社区资料。 如果您有任何技术或应用相关问题，请随时直接与我联系。 指示： 下载此提交后，在您的 MatLab 工作目录中提取压缩文件并运行测试函数 (brmmtest.m) 进行演示。

采用全量子理论对单块非平面环形腔Nd:YAG激光器的强度噪声特性进行了研究，通过理论分析和仿真发现，单块非平面环形腔激光器的弛豫振荡主要由真空起伏、偶极起伏和内腔损耗引起，抽运噪声和自发辐射对弛豫振荡的影响相对较小。同时，从理论上对强度噪声的光电负反馈抑制进行了分析和仿真，为实验上噪声抑制电路的设计提供了一定的理论基础。参考此理论电路，设计了可以获得较好的相位超前和低噪声宽带宽增益放大的噪声抑制电路，在实验上获得了良好的噪声抑制效果。当弛豫振荡峰为311 kHz时，弛豫振荡峰处的强度噪声被抑制了39 dB，在整个频谱范围内获得了低于-115 dB/Hz的噪声水平。

15种降噪算法常用噪声数据集

matlab非平稳信号噪声消除 小波变换与傅里叶变换对比

用m序列产生均匀分布的噪声，然后运用中心极限定理将均匀的白噪声信号转换为高斯白噪声。噪声信号全程在ISE平台上仿真验证，并且把数据写入到TXT里面，然后导入到matlab中运用hist函数和求平均数函数求其值。

Middleton提出的Class-A类脉冲噪声模型，可以用于加在AWGN上

1、资源内容：yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强；包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -

低噪声放大器的设计方法.熟练掌握低噪声放大器(Low Noise Amplifier, LNA)的工作原理，基本指标； 熟练掌握低噪声放大器的设计方法； 学习如何使用ADS进行射频和微波有源电路的仿真，设计和优化

高斯白噪声matlab代码SPA_for_LDPC 这个存储库是关于LDPC（又名低密度奇偶校验）代码的和积算法（在二进制对称信道，二进制擦除信道和AWGN（加性高斯白噪声）下）的实现（使用C和Matlab）的） 渠道。 感谢您在中提供这些（几乎）常规LDPC矩阵文件。 感谢Takuji Nishimura和devoloping The，也感谢Shawn Cokus提供了。