【资源内容】： -1- 阵列（ULA、UPA、UCA三种可选）窄带信号统计模型建模仿真 -2- 加入幅相误差，并分析MUSIC算法性能损失情况 -3- 作图对比，效果明显 -4- 注意 未引入补偿校正算法，仅分析现象！ 【代码特点】：参数化编程（参数可方便修改）、思路步骤清晰、注释明细。 【适合对象】：信号处理、雷达专业学生。 【乱码问题】：文件打开如果出现中文注释乱码的情况，就用记事本打开文件，若无乱码情况，则直接复制记事本中的内容，粘贴到对应的MATLAB文件中。 感谢支持！

阵列信号处理中的DOA估计算法

「PoseNet」是一种视觉模型，它可以通过检测关键身体部位 的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如，该模型可以估计图像中人的手肘和/ 或膝盖位置。这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的 位置。 TensorFlow Lite 分享了一个安卓示例应用程序，该应用程序利用设备的摄像头来实时地检测和显示一个人的关键部位

一个非常资源高效的 Matlab 类，用于在“parfor”循环期间进行进度监控，显示每个工人的剩余时间和可选进度。 它支持分布式工作池（即不仅适用于本地池）。 用法： % 'numIterations' 是一个整数，包含循环中的总迭代次数。 % 随意增加这个甚至更高，看到其他进度监视器失败。 numIterations = 100000; % 然后构造一个 ParforProgressbar 对象： ppm = ParforProgressbar(numIterations); parfor i = 1:numIterations % 做一些并行计算暂停（100/numIterations）； % 递增计数器以跟踪进度ppm.增量(); 结尾 % 在 parfor 循环完成时删除进度句柄（否则不断更新进度的计时器可能不会停止）。 删除（ppm）； 可选参数： ppm = Par

关于DOA估计，MUSIC算法，以及旋转子空间算法等基础知识

一个比较好的用于自学和研究HMM性质的文档

基于天线阵列协方差矩阵的特征分解类DOA估计算法中，多重信号分类（MUSIC）算法具有普遍适用性，只要已知天线阵的分布形式，无论直线阵还是圆阵，不管阵元是否等间隔分布，都可以得到高分辨率的估计结果。

Let’s Take This Online: Adapting Scene Coordinate Regression Network Predictions for Online RGB-D Camera Relocalisation

使用 hist3 函数。

信号检测与估计理论_学习辅导与习题解答_赵建勋编着.pdf