matlab匹配滤波代码在MATLAB中使用匹配滤波器的最佳二进制脉冲接收器 设计了一种最佳接收器，用于接收添加了噪声的极性二进制极性编码信号。 对二进制极性编码信号使用了匹配的滤波和阈值检测。 计算接收到的序列的CRC-8。 对接收到的二进制序列的一阶扩展执行霍夫曼编码。 计算熵，效率，并比较原始和霍夫曼编码的一阶扩展的效率和熵值。

本文详细介绍了三种频谱感知的方法：匹配滤波检测、能量检测、周期平稳过程特征检测。认知无线电技术的研究为震后应急通信建设提供了新的思考模式和技术前景。

内容概要：文中对信号、白噪声的增益分别进行了推导。结合Matlab仿真进行了验证。 适合人群：对雷达信号处理感兴趣的人员 能学到什么：1）增益计算公式；3）算法的Matlab实现。 阅读建议：学习过程要结合仿真程序与文档。

一、目的 1. 掌握数字基带传输系统的接收原理和误码率计算； 2. 熟悉升余弦传输特性的时域响应特征，观察不同信噪比下的眼图； 3. 掌握匹配滤波器的特性。 二、内容 1. 观察不同传输特性的基带系统的时域特性，观察码间干扰的情况； 2. 绘制不同信噪比下的眼图； 3. 对不同信噪比下数字基带系统的误码率进行仿真，并绘图； 4. 设计给定信号的匹配滤波器，并观察信号通过匹配滤波器后的输出。

matlab匹配滤波代码仅通过MMSE估计实现的自适应脉冲压缩 作者：Pardhu M 接触： 描述 此方法基于最小均方误差（MMSE）公式，其中从接收信号中自适应估计每个单个距离单元的脉冲压缩滤波器，以减轻大目标附近匹配滤波导致的掩蔽干扰。 代码详细信息 所有代码均以Matlab 2015版本编写。 参考文件 Blunt，Shannon D.和Karl Gerlach。 “通过MMSE估计进行自适应脉冲压缩。” IEEE航空航天和电子系统学报42.2（2006）：572-584。 免责声明 提及的作者对上述论文没有任何版权。

matlab匹配滤波代码具有遮挡处理的SORT 介绍 该存储库包含用于带遮挡处理的简单在线和实时跟踪（SORT_OH）的代码。 在原始算法中，未检测到阻塞，并导致ID切换和碎片度量增加。 在外观信息中，将基于深度外观描述符进行整合，以重新标识被遮挡的目标。 这导致ID Switch指标降低，但碎片指标提高，因为在遮挡过程中未检测到被遮挡的目标。 而且，使用外观特征增加了计算成本并降低了算法的速度。 在提出的算法中，仅使用边界框的位置和大小来检测遮挡，并且在不显着增加计算成本的情况下，同时减少了ID切换和碎片度量。 有关更多信息，请参见。 依存关系 该代码与Python 3兼容。运行跟踪器需要以下依赖项： NumPy 斯克莱恩 OpenCV 过滤 安装 首先，克隆存储库： git clone https://github.com/mhnasseri/sort_oh.git 然后，从下载MOT17数据集。 为了使MOT16上的结果可与SORT和DeepSORT算法的结果相提并论，私人检测来自以下论文： F. Yu, W. Li, Q. Li, Y. Liu, X. Shi, J. Yan.

认知无线电中频谱感知的几种检测方法，能量检测、匹配滤波器检测、循环特征检测

matlab匹配滤波代码EPC-C1-Gen2 可以识别EPC C1 Gen2信号数据的代码。 该代码通过识别所测信号何时处于高电平和低电平，并取决于该信号代表1还是0的时间来工作。该信号包括4个步骤，其中读取器（R）与标签（T）进行通信。如下方式：R => T，T => R，R => T，T => R。 R => T通信已完全解码，并由matlab脚本解码器t.m支持。 应该输入这些通信的开始时间和停止时间（信号开始的地方，切换到T => R或结束）。 即使在该时间附近有不同的信号，也可以将这些时间选择得稍大一些：它将自动滤除该不同的信号。 该代码能够识别前同步码（或帧同步），从​​而识别命令的类型和数据位。 对于在马拉松比赛中呈现的信号，应该选择信号开始之前的开始编号，并为该黑客马拉松给出的信号选择1-500左右的起始编号。 停止号可以保留在9500，也可以进行编辑以匹配信号，例如，RT传输从大约1-2785开始，下一个tr从2785-4900开始等等。 对于T => R通信，在decodetr.m中，应输入数据位开始（在前同步码之后）的起始点作为开始时间，并输入代码切换到R =>

OTFS完成代码例程，包括了OTFS调制解调全过程以及接收端的匹配滤波

实现数字接收机的基本功能,包括信道均衡，载波恢复，同步恢复，匹配滤波器等