MUSIC算法，ESPRIT算法以及L型阵列中实现MUSIC算法二维估计

MORPH-II数据集由16至77岁人群的照片组成，每个人平均有4张照片。这是公开的最大的纵向人脸图像数据集。学术版包含了大约55000张5年拍摄的图像。MORPH-II数据集收集了55134张头像，其中提供了有价值的纵向数据。

局域均值分解(LMD)方法是一种新的自适应信号处理方法，Teager能量算子是求解信号瞬时能量的非线性操作算法，能有效提取信号的瞬时能量。结合这两种方法的优点，提出一种基于LMD-Teager 变换的功率谱估计方法，给出了算法原理和步骤，讨论了功率谱估计的物理意义，并在与快速傅里叶变换(FFT)方法、小波变换对比的基础上，用短数据序列和非平稳信号进行了仿真验证。结果表明：该方法突破了FFT 方法中对所分析的信号必须平稳的要求，更适合于非平稳信号的处理；且对数据长度的要求较傅里叶方法低，而其分析精度和分辨率优于传统的傅氏方法和小波变换。

文档用了STFT

此源码实现DOA估计中的TCT算法，保证出结果。

信号处理，信号估计理论，（复）向量求导Fundamentals Of Statistical Signal Processing--Estimation Theory-Kay

无刷直流电机反电动势估计方法

matlab代码，该代码包括锂离子电池实验数据，对于没有实验数据的用户十分友好，实验数据里有SOC-OCV曲线，以及实验室测量的电流电压。本代码采用了两个卡尔曼滤波器来完成SOC的估计，并与单独的卡尔曼滤波做了对比。代码的中文注释比较详细，帮助读者理解以及进行二次开发。程序可以完美运行，需要注意的点是先将文件里的数据导入matlab的工作空间，如有问题可在该页面下方进行评论或者私信我。

采用二阶RC模型，需要代入自己的数据的地方： R0 = @(x)(-0.07495*(x(4))^4+0.2187*(x(4))^3-0.1729*(x(4))^2+0.01904*(x(4))+0.1973); R1 = @(x)(0.07826*(x(4))^4-0.2208*(x(4))^3+0.217*(x(4))^2-0.08761*(x(4))+0.01664); R2 = @(x)(0.1248*(x(4))^4-0.2545*(x(4))^3+0.1254*(x(4))^2-0.03868*(x(4))+0.05978); C1 = @(x)(2431*(x(4))^4-4606*(x(4))^3+3084*(x(4))^2-589*(x(4))+209.8); C2 = @(x)(681.1*(x(4))^4-3197*(x(4))^3+4595*(x(4))^2-3114*(x(4))+1444);

相关向量机(RVM)的matlab源程序，包含快速算法，内含代码使用说明。 RVM采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对未知函数进行预测或分类。 优点： (1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值,还可以输出预测值的分布. (2) 使用更少数量的支持向量,从而显著减少输出目标量预测值的计算时间. (3) RVM不需要估计过多的参数. (4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制,适应性更好