TMS320系列设计主动噪声消除器(ANC)的算法，主要说明了ANC算法的总结和实现

抽取WebRTC源码中的关于音频消噪、音频回音消除的部分源码，并加以优化，能适应绝大部分机型的回音消除模型。

gaussian_elimination 解决线性系统 为了 使用带有部分枢轴的高斯消去法。 句法 x = gaussian_elimination(A,b) 描述 x = gaussian_elimination(A,b)解线性系统 为了 ， 在哪里 和 。 附加文档和示例 有关其他文档和示例，请参见“ DOCUMENTATION.pdf”。

一种新的基于异步 NOMA 的串行干扰消除算法

matlab的BER代码深集成电路 基于深度学习的软干扰消除符号检测器，基于论文： N. Shlezinger、R. Fu 和 YC Eldar。 “ DeepSIC：用于多用户 MIMO 检测的深度软干扰消除”。 arXiv 预印本，arXiv:2002.03214, 2020。 存储库内容 DeepSIC 的实现包括两个功能： GetDeepSICNet - 生成和训练 DeepSIC MIMO 检测器。 训练以顺序方式进行（参见上述参考资料中的顺序训练）。 s_fDetDeepSIC - 使用训练模型检测符号，返回 BER。 评估 ViterbiNet 的代码示例可以在脚本 DeepSIC_Test1.m 中找到。 此代码需要带有深度学习工具箱的 Matlab。 论文中报告的结果是使用 Matlab 2018b 模拟的。

主要介绍了python实现文法左递归的消除的方法，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

%% 计划 2 下的任务： % 仅在程序 1 完成后继续程序 2 % (2-a) 使用 Subplot 将两个信号一起显示（原始信号在% 顶部（蓝色）和底部是陷波实现后的过滤信号（红色）。 % (2-b) 使用 Subplot 将两个信号一起显示（原始信号在% left(蓝色)和right是陷波实现后的过滤信号(红色)。 % (2-c) 用红色和原始信号绘制两个信号。 % 过滤输出为绿色，仅显示 0 到 201 个样本或时间范围0 到 0.804 的百分比% (2/1) 了解帮助部分中所有命令的作用并添加为％ 评论。 % (2/2) 以 5 为间隔从 1 到 35 改变 Q 因子并检查是否有观察到的变化百分比。

802.1CB-2017.pdf

//本函数导出excel后string类型值前面含0的不会消除， //达到所见所得的效果。//例如："0001"不会变成"1" //作者：翁斌，20100703 // //调用方法： //调用一个datastore显示数据 string str datastore ids_Data ids_Data = Create DataStore //创建数据存储实例 /ids_Data.DataObject = dw_1.dataobject //将dw_condation数据窗口对象与ids_Data连接 ids_Data.SetTransObject(sqlca) dw_1.getfullstate(str) ids_data.setfullstate(str) gf_saveasascii2excel(ids_data)

由于测量噪声与观测阵统计相关使得纯方位系统伪线性后的最小二乘估计是有偏的。理论分析证明，构造适当的辅助变量可以消除这种偏倚。可以将前3个时刻的测量值的预测值作为辅助变量，从统计上解耦达到消除偏倚的目的。计算机仿真计算的结果表明，该方法相当稳定，受收敛问题的困扰较少，可以达到消除估计有偏的目的，同时提高了对目标参数估计的精度，因此该做法被验证是有效的。