随机多智能体系统一致稳定性分析大致可区分为: 带随机噪声的多智能体系统的一致稳定性分析, 切换拓扑下随机多智能体系统一致稳定性分析, 随机时滞多智能体系统一致稳定性分析, 随机多智能体系统分布式优化控制一致稳定性分析. 对此, 从以上4 个方面对随机多智能体系统稳定性问题的研究进展及其存在的问题进行阐述, 并对随机多智能体系统一致稳定性的进一步研究方向进行了展望.

matlab图片频域分析代码通用交叉验证设计 该存储库包含MATLAB脚本和示例地震数据，用于应用以下方面提出的地震消噪： Mousavi, SM, and CA Langston (2017). Automatic Noise-Removal/Signal-Removal Based on the General-Cross-Validation Thresholding in Synchrosqueezed domains, and its application on earthquake data, Geophysics.82(4), V211-V227 doi: 10.1190/geo2016-0433.1 @article{mousavi2017automatic, title={Automatic noise-removal/signal-removal based on general cross-validation thresholding in synchrosqueezed domain and its application on earthquake dat

使用 Monte Carlo 模拟 BPSK 传输噪声的模拟 BER

现实的语音通信可能发生在嘈杂的噪声环境中，例如工厂中的手机通讯会受到机器轰鸣声的影响；火车驾驶室中的语音通信会受到电机运行和铁轨碰撞声的干扰。噪声的统计特性跟现场密切相关，即使同一场合的噪声统计特性也可能会随时间发生某种变化，这都要求消噪设备必须具有噪声跟踪的自适应能力。自适应信号处理的理论经过40多年的发展和完善，已经在许多领域中得到应用[1,2]。本文将自适应信号处理技术应用于语音通信的噪声对消，通过仿真研究和样机实验对软硬件参数进行了优化设计，研制了一种适用于手机麦克风、火车驾驶室中使用的自适应对消系统。1噪声对消原理 　　自适应噪声对消系统的原理如图1所示。他有两个输入：原始输入和参

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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

用matlab生成谐波代码演示 这个matlab分类器旨在区分正常语音，辱骂/愤怒/违规语音和环境噪声。 语音/噪声分类器基于音频零交叉速率和频谱通量，滥用语音分类器基于梅尔频率倒谱系数和谐波比。 分类器使用K最近邻。 SVM和决策树也经过测试，但由于性能不佳而未选择。 我的训练数据，报告和其他文件可以在以下保管箱链接中找到： 先决条件 Matlab R2014或更高版本（不太确定...） 旧版本中的大多数错误是由于函数名称不同而引起的。 例如， wavread用于旧版本，而不是audioread 。 要检查您的matlab版本是否合适，请输入您的matlab控制台 help audioread 如果是“ audioread”的解释，请继续输入 help audiorecorder 如果列出了两个功能的说明，那么您将它们包含在当前的Matlab中，现在就可以运行我的代码。 安装和运行代码 下载我的Matlab代码 git clone https://github.com/zhiyuan8/speech_detection.git 将您的Matlab工作目录更改为您下载我的代码的文件夹。