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高斯白噪声
matlab代码-DIPCA-EIV:此回购包含了动态迭代PCA的实现,该PCA提议用于识别输入和输出测量值被
高斯白噪声
破坏的系统
高斯白噪声
matlab代码DIPCA-EIV 此仓库包含动态迭代PCA的实现,该PCA提议用于识别输入和输出测量值因
高斯白噪声
而损坏的系统。 随时检查来自DIPCA算法的其他一些紧密相关和最新的著作。 请参阅demo_dipca.m,readme.txt文件以了解有关dipca函数的用法。 您也可以键入以下命令来获取Matlab中的文档: doc dipca_ref 帮助dipca_ref 该算法能够从嘈杂的数据中估算出以下内容: 输入输出命令和传递函数的延迟 输入输出噪声方差 差分方程的系数 如果您正在使用此代码,请引用以下论文: Identification of Linear Dynamic Systems using Dynamic Iterative Principal Component Analysis ,Deepak Maurya,Arun K.Tangirala,Shankar Narasimhan,2016,IFAC-PapersOnLine,49(7),第1014-19页。 Identification of Errors-in-Variables models
2022-09-30 19:25:51
8KB
系统开源
1
加性
高斯白噪声
信道——matlab仿真
AWGN_noise
2022-07-27 09:07:10
149B
信道
1
matlab
高斯白噪声
.zip
matlab
高斯白噪声
的生成,是自己用代码生成的,不是直接调用matlab画
高斯白噪声
的函数,需要手动编码的朋友可以下载
2022-07-22 08:20:26
758KB
matlab
高斯白噪声
1
基于FPGA的
高斯白噪声
发生器设计
高斯白噪声
发生器用于雷达系统和通信信道的测试,采用现场可编程门阵列(FPGA)实现噪声发生器的设计,在Altera公司的QuartusⅡ软件环境下,进行模块化设计方案,将FPGA实现的功能分为m序列产生模块、FIR数字滤波器模块、DDS模块和合成模块四个主要功能性模块,详细分析了m序列发生算法、FIR滤波算法和DDS算法。应用VHDL语言实现模块功能性设计。该系统采用CycloneⅡ芯片EP2C8N,输出噪声带宽可调,计算量小,可重复性好。
2022-07-09 20:42:49
290KB
高斯白噪声;m序列;FPGA;VHDL
1
用FPGA产生
高斯白噪声
序列的一种快速方法
用FPGA产生
高斯白噪声
序列的一种快速方法
2022-06-30 16:12:34
241KB
FPGA
高斯白噪声序列
1
高斯白噪声
.rar
该程序可生成
高斯白噪声
序列,可改变均值sigma和序列长度size。
2022-06-14 19:07:43
20KB
GaussianWhiteNoi
1
高斯白噪声
matlab代码-PE-GAMP:带有内置参数估计的通用近似图像消息传递
高斯白噪声
matlab代码
2022-06-09 10:23:33
1.36MB
系统开源
1
DSP中的进行
高斯白噪声
的 FIR滤波
DSP中的进行
高斯白噪声
的FIR滤波,已经实现,需要的可以下载
2022-05-19 10:50:52
4KB
FIR
DSP
1
MATLAB中产生
高斯白噪声
.doc
MATLAB中产生
高斯白噪声
.doc
2022-05-18 21:06:45
27KB
matlab
文档资料
开发语言
高斯白噪声
matlab代码-Compressed-image-transmission-simulation-in-SIMULINK---MA
高斯白噪声
matlab代码SIMULINK --- MATLAB中的压缩图像传输模拟 我已经上传了尝试文件和成功文件,请不要未经允许复制任何代码,否则您将不会自吹自rights。 项目背景:在将图像传输项目作为数字通信教室的最终项目的选项后,我选择了它,而不是无聊的语音呼叫传输,因此我决定使用Matlab和Simulink来平滑从代码到块的过渡图。 主要思想是通过长距离在嘈杂的AWGN(加性
高斯白噪声
)通道中传输彩色图像。 最初的尝试由于速率低而非常不成功,无法正确传输大图像,调整大小无法解决很多问题,并且对噪声的弹性不足。 因此,我开始添加编码,它本身可能并不难理解,但是那时对我来说却很难理解差分编码,并且它是图像传输中的相互作用,被认为是高比特率传输。 看完项目后,相对于实际的全彩色图像,所接收图像的完整性达到了51%,原因是: 低比特率。 由于图像尺寸小,对噪声的适应性低。 我必须使用SVD(奇异值分解),我以前在我的机器学习课程中就学习了SVD(奇异值分解),并利用特征值来缩小图像的大小,而不会牺牲图像对人眼的识别能力。 tldr:SVD =没有可识别的质量损失,但尺寸明显减小
2022-05-11 08:52:28
4.49MB
系统开源
1
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