首先对样本数据运用径向基函数的方法进行理想化插值处理,找到输人输出数据之间的函数关系 t=h(x),在考虑高斯噪声干扰的情形下,构造新的能量函数,并使其收敛到稳定态,从而反推出精确插值函数 t=y(x);由似然函数变形构造得到误差平方和函数E**作为误差分析函数,结果表明:E**的最小值点(或极小值点)即为似然函数的最大值点(或极大值点),所采用的噪声数据插值处理使得神经网络的整体误差最小。

自适应调零天线GPS抗干扰技术研究简析,值得参考。

产品型号：VK3601 产品品牌：VINKA/永嘉微电/永嘉微 封装形式：SOT23-6 产品年份：新年份 联 系 人：许硕 深圳市永嘉微电科技有限公司，原厂直销，原装现货更有优势！工程服务，技术支持，让您的生产高枕无忧！ 量大价优，保证原装正品。您有量，我有价！QT417 1. 概述 VK3601 是一款单触摸通道带1个逻辑控制输出的电容式触摸芯片。具有如下功能特点和优势：  可通过触摸实现各种逻辑功能控制。操作简单、方便实用。  可在有介质（如玻璃、亚克力、塑料、陶瓷等）隔离保护的情况下实现触摸功能，安全性高。  应用电压范围宽，可在 2.4~5.5V 之间任意选择。  应用电路简单，外围器件少，加工方便，成本低。  低待机工作电流（没有负载） @VDD=3.3V，典型值 4uA，最大值 8uA。 @VDD=5.0V，典型值 8uA，最大值 16uA  专用管脚接外部电容（1nF-47nF）调灵敏度  抗电源干扰及手机干扰特性好。EFT 可以达到±2KV 以上；近距离、多角度手机干扰情况下， 触摸响应

matlab实现噪声调幅干扰

串行干扰抵消检测器（SIC） 干扰抵消检测器 基本思想： 干扰抵消检测器的基本思路是先解出各用户的数据比特，再根据信道估计值将将该数据比特重构，即重构出期望用户的干扰信号，再从原接收的信号中减去这一重构的干扰信号，以达到干扰抵消的目的。 SIC检测器 算法原理图

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关于多用户检测中并行干扰抵消技术的论文，详细描述了并行干扰抵消技术及其性能分析。

2021年华为杯数学建模竞赛E题信号干扰下的超宽带精确定位（国一） 代码很全，附带提交论文 数据预处理相关（以调用顺序排序） - clean_data.py：使用高斯σ原则和k-means聚类算法对原始数据进行预处理，并转化为二维矩阵存储。 - process_tag.py：将靶点的真实坐标转化为二维矩阵数据类型存储。 模型求解相关（以调用顺序排序） - method.py：定义最小二乘法和牛顿迭代法求解交点，使用线性分类器预测噪声类型。 - generate_data.py：利用提供的训练数据构造神经网络输入特征。 - generate_label.py：利用提供的训练数据生成噪声类型的真实标签。 - neural_network.py：定义神经网络结构，使用训练数据优化神经网络的参数，并保存最优模型。 - denoising.py：计算利用神经网络去噪后估测交点的坐标，输出三维、二维和一维的各自精度。 - predict.py：使用预训练的模型对测试数据进行预测，输出噪声类型和交点坐标。 - move_plot.py：用三维和二维分别展现靶点的动态轨迹。