范特里斯的经典著作，检测调制理论

基于UKF-AUKF锂电池...线参数辨识和SOC联合估计_卢云帆.caj

DFA 算法是一种用于估计长期时间相关性的标度分析方法。 描述：去趋势波动分析（DFA）算法是一种缩放分析方法，用于估计幂律形式的长期时间相关性。 换句话说，如果事件序列具有自相关缓慢衰减的非随机时间结构，则 DFA 可以量化这些相关衰减的速度，如 DFA 幂律指数所示。 我们在这里介绍了作为神经生理学生物标志物工具箱的生物标志物实现的 DFA 算法。 您可以在http://www.nbtwiki.net下载此工具箱。 关于去趋势波动分析的教程可以在这里找到： http ://www.nbtwiki.net/doku.php? id= tutorial:detrended_fluctuation_analysis_dfa

基于变分贝叶斯期望最大化（VBEM,variational Bayes expectation maximization）算法和Turbo原理，提 出了时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法。设计的软入软出空时检测器在采用 列表球形译码避免穷尽搜索的同时，考虑了信道估计误差方差矩阵的影响;利用空时检测获得的发送信号后验概率 分布估计，推出了新的Kalman前向后向递归信道估计器。仿真结果表明，在时变多径信道条件下，提出的算法 比传统EM算法和面向判决算法更加具有顽健性。

完整英文电子版 ASTM E122-17(R2022) Standard Practice for Calculating Sample Size to Estimate, With Specified Precision, the Average for a Characteristic of a Lot or Process（计算样本量以按指定精度估计批次或过程特征平均值的标准实施规程）。本实践涵盖计算随机样本中包含多少单位的简单方法，以便以指定的精度估计一批材料的所有单位的质量，或由一个过程生产。这种做法将清楚地表明在随机样本所涵盖的时间间隔内，估计某些属性的平均值或生产过程中产生的不合格品的比例所需的样本量。如果过程未处于统计控制状态，则结果对即时（未来）生产没有预测价值。这种做法处理的是抽样单位​​可以被认为表现出单一（总体）变异源的常见情况；它不处理可变性的多级来源。

基于加权1范数的稀疏重构波达方向估计算法

针对室内信道 ,提出一种基于 UWB多径信号中最强路径检测的 TOA估计算法 .通过卷积运算进行最强路径搜索 ,进而完成 TOA估计 .TOA估计过程不依赖视距路径(line-of-sight path)检测 ,适合于 NLOS(non line-of-sight)情形 ,且最强路径搜索避免了阈值设置过程 ,相比 LP搜索计算复杂度低 .通过对 IEEE .802.15.4a标准下 NLOS信道模型的仿真实验 ,讨论了各参数估计偏差对定位性能的影响 , 验证了本定位算法在室内多径信道下的适用性 .

3.7.1自相关函数法 语音信号s(m)经窗长N的窗口截取为一段加窗语音信号Sn(m)后，定义Sn(m)的自相关函数(AFC)Rn(k)为： Rn(k)不为零的范围为k=(-N+1)~(N-1)，且为偶函数 浊音信号的自相关函数在基音周期的整数倍位置上出现峰值； 清音信号的自相关函数没有明显的峰值出现。 因此检测是否有峰值就可判断是清音或浊音，检测峰值的位置就可提取基音周期值。

Cubature 卡尔曼滤波器(CKF) 在非高斯噪声或统计特性未知时滤波精度将会下降甚至发散, 为此提出了统计回归估计的鲁棒CKF 算法. 推导出线性化近似回归和直接非线性回归的鲁棒CKF 算法, 直接非线性回归克服了观测方程线性化近似带来的不足. 具有混合高斯噪声的仿真实例比较了3 种Cubature 卡尔曼滤波器的滤波性能, 结果表明这两种鲁棒CKF 滤波精度及估计一致性明显优于CKF, 直接非线性回归的CKF 的鲁棒性更强, 滤波性能更好.

利用MATLAB仿真了基于双基地MIMO雷达利用Capon算法实现目标二维方位角联合估计，对DOA估计有一定的帮助