针对目前的频谱资源使用效率低的问题，提出了一种新的基于特征值的频谱感知融合算法，从而更好地实现动态频谱共享。所提算法利用样本协方差矩阵的最大特征值、迹和所有特征值的几何均值构造了检测统计量。通过随机矩阵理论分析了所提算法的检测概率及虚警概率，并得到了理论门限的解析表示。此外，从理论上分析了所提算法中参数的选择问题。仿真实验表明，所提算法比已有的特征值检测算法具有更好的检测性能。

电子科技大学，研究生专业基础课矩阵理论往年试题、考题与参考答案，压缩包内包含矩阵理论历年考题与参考答案。供电子科大研究生学习复习使用，请勿乱传。

主要介绍线性空间与线性变换、内积空间与等距变换、特征值与特征向量、λ-矩阵与Jordan标准形、特殊矩阵、矩阵的广义逆等等。这是一本适合工科研究生及从事工程的专业技术人员的教科书。 [1] 详情https://zhuanlan.zhihu.com/p/101886426

RMT_Theory_Applications 随机矩阵理论的一些重要性质及其在多个领域中的应用

自动控制中的矩阵理论-须田信英，适合深入学习矩阵理论的学者使用

matlab频谱分析代码RMT4ML 该存储库包含和代码，用于可视化随机矩阵理论的结果及其在机器学习中的应用。 在每个子文件夹中（以相应的部分命名）： 包含或演示的.html文件 .m或.ipynb源文件 第一章绪论 第2章随机矩阵理论的基础 第2.1节基本对象 2.2节基础随机矩阵结果 第2.2.1节关键引理和身份：和 2.2.2节Marcenko-Pastur和半圆法则： 2.2.3节大样本协方差矩阵和广义半圆：和 第2.3节样本协方差的高级频谱注意事项：和 第2.3.1节限制频谱 第2.3.2节“支持之外没有特征值” 第2.4节关于统计推断的初步 2.4.1线性特征值统计：和 2.4.2节本征向量投影和子空间方法：和 第2.5节尖刺模型：和 2.5.1隔离特征值 2.5.2节独立特征向量 第2.5.3节限制波动 第2.5.4节进一步的讨论和其他尖峰模型 第2.6节信息加噪声，变形的威格纳和其他模型 第2.7节独立条目的向量之外：RMT中的度量集中 第2.8节总结 第2.9节练习 第3章线性模型中的统计推断 第3.1节信息加噪声模型中的检测和估计 3.1.1 GLRT的渐近性和 第

这是一本矩阵理论，涉及的知识面很广，里面给出的方法很经典，适合数学以及工科专业的研究生学习，特别是控制论相关专业的学生很值得拥有这本书。

矩阵计算的理论与方法是徐树方教授倾心巨作，该书简明扼要又深入简出的讲解了矩阵理论的基础知识，浅显易懂又融会贯通，在基础理论基础上，讲解了矩阵计算的方法，以及应用分析，为理工科学习创造了好的资源。

矩阵理论与应用的习题解答，为学习矩阵理论的同学提供方便

附件中有矩阵理论与应用(张跃辉)答案(全)。较清晰。