阵列信号处理技术在远场信号DOA的估计方面的研究成为热点。本文就四种经典的DOA估计算法：MUSIC算法、ESPRIT算法、TLS-ESPRIT算法和Toeplitz矩阵重构算法进行对比研究，目的是为工程实现算法的选择提供了一个参考的理论依据。就笔者所知，对这4种算法性能比较分析的公开报道较少。通过MATLAB软件仿真的方法，分析了各算法的优缺点，并总结出各算法适用范围和其理论依据。

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、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

最大似然波达方向(DOA)估计具有最优的理论性能,但是存在计算量过大的问题。为了降低最大似然DOA估计的计算量,将参数估计转化为高维非线性函数的优化问题,并提出了一种新的优化算法。首先利用波束形成法对空间谱进行预估计并根据空间谱信息构造一组满足"预估分布"的初始解,这组初始解以较大概率落在全局最优解的局部吸引域中。然后将其中适应度最大的一个初始解作为局部搜索的起点。网格爬山法是一种以网格为单元的局部搜索方法,比传统爬山法更加高效和稳定,因此采用该方法获取全局最优解。新算法不仅能够得到精确的参数估计,同时具有较高的计算效率,计算机仿真显示新算法的计算效率高于基于粒子群优化的最大似然DOA估计算法。

　提出了一种基于伪噪声(PN:Pseudo Noise) 序列循环相关的信道估计算法,并将之应用于单载波频域均衡 系统中。将新信道估计算法与2 种典型的频域信道估计算法进行对比研究发现:新算法可更好的兼顾性能与计算 复杂度。将新算法用于SC2FDE 系统时,研究了基于干扰消除的接收处理流程,并提出了发送的所有PN 导频序列 都相同时的简化接收处理步骤。仿真表明:干扰消除流程和新的信道估计算法可以使系统性能接近信道完全已知 时的系统性能。 关键词　信道估计

在序列图像中，相继帧间存在着很大的空间冗余度，运动估计可以去除相继帧间的冗余信息，保留相关有效信息。在多种运动估计算法中，简单、有效的块匹配算法得到了广泛的应用。通过使用常用序列，对各种块匹配算法(BMA)进行测试比较，给出了一种性能较优的匹配算法。

欠定盲源分离的混合矩阵估计算法

针对嵌入式大气数据系统高空飞行精度低、跨大气层易失效等问题,提出一种融合惯导与飞控系统信息的 飞行大气全参数估计算法.基于飞行器气动模型及动力学方程,建立惯导信息与大气参数之间的函数 关系,进而利用扩展卡尔曼滤波实现大气参数的实时精确估计.仿真结果表明,该方法具有较高的 精度、良好的稳定性和鲁棒性,而且可以提高大气数据系统的测量范围和可靠性,能够适用于全 飞行包线下攻角、侧滑角、真空速的测量.

针对MIMO系统，基于训练序列的信道估计方法，详细推导出ML、LS和LMMSE方法的估计值，并进行了性能比较。在一定条件下，信道系数矩阵的ML、LS估计值具有相同的表达形式。计算机仿真表明，LMMSE方法和ML、LS方法的估计效果基本一致。在高信噪比、有限训练符号数、较少发射天线数的条件下，可以精确地估计出信道系数。

将自适应矩估计算法（Adam）作为反向传播算法应用于普通的三层神经网络（输入层、隐含层、输出层）的反向传播过程，之后建立数据预测模型进行数据预测，压缩包中Adam.py为训练过程源码，test.py为测试过程源码，train.csv文件为训练数据集，test.csv文件为测试数据集，.npy文件为模型训练后保存的参数。

基于MATLAB的OFDM多普勒频移估计算法仿真分析.pdf