【资源内容介绍】： 【1】构建多目标非相干信源阵列信号模型（ULA阵列）； 【2】MUSIC估计算法； 【3】最小二范数谱估计； 【适应对象】： 雷达专业、阵列信号处理专业学生； 【资源特点】： 编程规范，注释明细； 【使用建议】： 此资源为较基础的空域信号处理算法，建议结合算法的理论知识，了解代码实现的技巧和过程。 【关于售后】： 如果对代码有不理解的地方，可以在CSDN平台私信我，有时间都会回复。 感谢支持！

对于区间上一个实变量的给定实值函数，代码通过给定次数的多项式计算均匀（最大）范数的最佳近似值。 与标准最小二乘拟合相比，采用统一范数进行逼近在计算上要困难得多，但会带来令人赏心悦目的结果。 它可以被看作是一种最优多项式插值，其中插值节点不是预先知道的，而是由算法确定的。 离散统一范数中最接近数据(X,Y)的多项式，即最小值为max{|的多项式p（x_i）-y_i | , x_i in X }，也称为min-max（或minimax）多项式，是通过交换算法得到的。 从技术上讲，交换算法需要有限数量的计算才能找到最佳近似值，但是这个有限数量随着数据点的增加呈指数增长。 截图示例： M = 5; N = 10000； K = 0; EPSH = 10 ^ -12; 最大值 = 10； X = linspace(-1,1,N); % [-1,1] 上均匀间隔的节点k=1； Y = abs(X).

一种经典的基于L1范数的稀疏重构算法，进行DOA估计，在信噪比低及信号相距很近时同样具有很好的效果，需要matlab中的凸优化工具箱，安装地址及教程可参考https://blog.csdn.net/summer15407901/article/details/104274177?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E5%87%B8%E4%BC%98%E5%8C%96%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%AE%B1&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-9-104274177.142^v10^control,157^v12^control&spm=1018.2226.3001.4187

l2范数matlab源码LTV工具 线性时变系统工具箱 版本 1.0 链接到 支持的平台 win64、maci64、glnxa64 系统要求 需要 MATLAB 需要控制系统工具箱 需要强大的控制工具箱 Simulink 推荐用于使用 Simulink 模型 Simulink 控制设计推荐 设置 要将 LTVTools 添加到 MATLAB 路径，请运行addltv脚本 目录结构 工具箱：- 工具箱的源代码 test :- 具有相似目录结构的主要测试代码 doc :- 文档文件 演示 :- 各个目录中的演示文件 主要特征 使用时变状态空间系统对象进行操作 时变状态空间系统仿真 稳健的诱导 L2 和 L2 到欧几里得范数计算 有限范围稳健性分析与综合 有限视界可控性和可观察性格拉姆数 有关支持的功能的汇总列表，请参阅 Contents.m 文件 贡献者名单 加州大学伯克利分校 Andrew Packard（机械工程教授） Murat Arcak（电气工程教授） Galaxy Yin、Kate Schweidel、Emmanuel Sin（在读研究生） 加州大学伯克利分校以前的研究生 Ro

三、 谱范数的性质

针对阵列天线在相控阵雷达、卫星通信以及MIMO雷达系统等实际应用中重量、尺寸和成本受限的问题，提出了一种基于迭代加权[L1]范数的稀疏阵列综合方法。通过对稀疏阵列综合理论的分析，提出使用加权[L1]范数代替[L0]范数，避免了NP问题的求解；通过复数求导结合启发式近似方法对阵列激励进行优化选择，即可得到一个其辐射波形逼近给定的期望值的稀疏阵列。仿真结果表明，与现有的稀疏阵列综合方法相比，该方法可以在满足辐射特性的前提下得到阵元数目更少同时孔径更短的阵列。

大数据-算法-解析函数空间上的范数可取到算子.pdf

基于log-sum范数的压缩感知重构算法，成萍，刘婷婷，压缩感知中基于l1范数的最小优化算法，并不是对l0范数的最有效的逼近方法。随着测量值的减少，l1范数恢复信号的能力也在下降。针对

L2-RLS基于L2范数的视频目标跟踪算法，matlab2021a，动态跟踪，背景晃动下跟踪效果良好。matlab2021a测试 %%Update Model if (size(wimgs,2) >= opt.batchsize) %%(1)Incremental SVD [tmpl.basis, tmpl.eigval, tmpl.mean, tmpl.numsample] = ... sklm(wimgs, tmpl.basis, tmpl.eigval, tmpl.mean, tmpl.numsample, opt.ff); %%(2)Clear Data Buffer wimgs = []; %%(3)Keep "opt.maxbasis" Number Basis Vectors if (size(tmpl.basis,2) > opt.maxbasis) tmpl.basis =

l2范数matlab源码N15 LIM 该项目将 N15 值集成到用于生态系统建模的线性逆模型中。 以下是实际脚本，有多种格式。 该项目的一个主要目标是促进该工具在海洋学界的使用。 我们欢迎任何问题或疑虑，尤其是关于如何开始使用线性逆向建模。 ：读取电子表格并准备 LIM 中使用的矩阵和向量。 还加载来自前向模型的结果以在 LIM 中使用。 ：准备好运行时环境并处理所有 bunr-in 阶段以及实际模型运行。 最后保存所有结果。 ：由模型初始化脚本调用，不打算从一个模型编辑到另一个模型。 改编自 Van den Meersche 的xsample脚本。 ：包括在随机游走过程中更新 N15 相关方程的函数。 也是附件功能的理想文件。 A 也包含在模型输入和输出文件中。 多种格式 通常，用户可访问的脚本可作为 jupyter 笔记本文件或直接 R 代码使用。 N15 安装文件： , , 模型初始化脚本：， 修改后的 MCMC 采样算法： 有了这些附加功能： 关于笔记本文件 由于不是每个人都熟悉 Jupyter Notebook 平台，让我们就它说几句话。 Jupyter，正式名称为 iPy