基于传统粒子滤波的机动目标跟踪方法针对非线性、非高斯系统有较好的估计性能,但是存在粒子退化现象。利用残差重采样算法,可以有效克服粒子滤波的退化问题。本文针对残差重采样算法作进一步研究,提出了一种改进的残差重采样粒子滤波算法。该方法在残差重采样基础上进行改进,可以避免残差重采样中关于残留粒子的重采样问题,在保证精度的前提下提高运行效率,减少运算复杂程度。仿真实验结果表明该算法与残差重采样粒子滤波相比提高了目标跟踪的实时性,并且随着粒子数的增加,这种优势表现得更加明显。

一个4~20mA采样的源代码，很值得借鉴！

对模拟信号进行采样量化,8FSK调制解调,译码等

有关如何使用的详细信息，请参阅 readme.txt。 如有问题、意见和建议，请通过 ks236@cse.buffalo.edu 与我联系 有关更多详细信息，请访问我网站的研究标签http://www.cse.buffalo.edu/~ks236

DSP2812数据采样后进行FFT分析 DSP2812数据采样后进行FFT分析

本人很不容易找到的NSCT代码（matlab），亲测可用，压缩包有函数和例子 由于水平不够没有把每个函数看懂，但确实实现了NSCT分解和融合，低价分享给有需求的人 压缩包里还有理一个压缩包 里面有必要的函数应和大文件放一起 notes： The original author of this paper By Zhiqin Zhu and Mingyao Zheng Chongqing University of Posts and Telecommunications If you feel the infringement, please contact me and delete it immediately

多速率信号处理降采样率与升采样率-多速率信号处理.pdf 多速率信号处理——主要介绍了用matlab来降低采样率与提高采样率

自适应独立粘性大都会 (AISM) 采样器是一种算法，可有效地从任何（有界）单变量目标分布中提取。 建议密度是非参数的，构建过程依赖于替代插值策略。 用户可以通过设计合适的统计更新测试来控制proposal与目标pdf之间的L1距离（即proposal与目标的收敛性），这也控制了整体的计算成本。 形容词“粘性”突出了提议方案生成一系列提议密度的能力，这些提议密度逐渐“粘”到目标。 请参阅 MAIN.m 中的示例以正确使用代码。 有关更多技术信息，请参阅 L. Martino、R. Casarin、F. Leisen、D. Luengo。 自适应独立粘性 MCMC 算法，arXiv：1308.3779，2016。

信号稀疏分解MATLAB代码多尺度采样补充 该存储库包含本文随附的Matlab代码 Krithika Manohar，Eurika Kaiser，Steven L.Brunton和J.Nathan Kutz。 “针对多尺度动力学的优化采样”。 SIAM多尺度建模和仿真（2019）。 出现。 有关本文的预印本，请参见。 这项工作开发了用于在空间域（即传感器放置）中进行最佳采样的方法，以发现和估计在多个时间尺度上运行的动力学。 主要工具是使用多分辨率动态模式分解（mrDMD）和用于传感器放置的矩阵QR枢轴进行降维。 在此代码中，我们提供以下内容： 计算给定数据集的mrDMD和最佳传感器位置的功能。 生成本文中图形的脚本。 基于NOAA海面温度（SST）数据的多尺度采样示例以及多尺度人工视频示例。 src /中的mrDMD方法和子例程改编自先前的工作 J. Nathan Kutz，Steven L. Brunton，Bingni W. Brunton和Joshua L. Proctor。 动态模式分解：复杂系统的数据驱动建模。 卷149. SIAM（2016年）。 外部依赖 Matlab信号

有限长脉冲响应(FIR)数字滤波器由于设计灵活，滤波效果好以及过渡带宽易控制，因此在数字信号处理领域得到了广泛的应用。FIR数字滤波器的典型设计方法主要有窗函数法和频率采样法。正确理解和掌握这两种设计方法是学习FIR数字滤波器的一个重要环节。用窗函数法进行FIR滤波器设计的相关问题，目前的教材讲解较为细致，这里不再赘述。本文主要探讨用频率采样法设计FIR数字滤波器的相关问题，主要包括设计原理、性能分析、线性相位条件及设计中应注意的问题等几个方面。 　　1 设计原理及滤波器性能分析 　　频率采样法是从频域出发，对给定的理想滤波器的频响进行N点等间隔采样，即，然后以此Hd(k)作为实际FIR滤