高斯白噪声matlab代码LDPC码 在加性高斯白噪声（AWGN）通道上模拟常规（3,6）LDPC码的误码率性能。 上面附有一个MATLAB，用于解码通过加性白高斯信道传输的常规LDPC码。 使用和积算法（SPA）进行解码。 整个代码分为几个小块（函数），其中名为“代码”的调用函数作为基线。 该过程所需的奇偶校验矩阵以表的形式给出，该表已存储在excel工作表中，并在调用过程中由调用函数进行调用。 代码的结果是在端到端的错误概率与接收的信噪比之间绘制的图形形式。

GJB150.17A-2009第17部分：噪声试验.pdf

本课程设计主要是设计一个PSK频带传输系统并对其进行仿真与性能分析。本课程设计仿真平台为MATLAB/Simulink。在设计此频带传输系统时，首先对信号进行PSK调制，再通过加入高斯白噪声传输信道，接着在接收端对信号进行PSK解调，最后把输出的信号和输入的信号进行比较。通过最后仿真结果可知，该模拟信号频带传输通信系统已初步实现了设计指标并可用于解决一些实际性的问题。

鉴于传统共源共栅低噪声放大器由于受共栅级的影响，其噪声和线性度都不理想，为此在共栅级上引入一对交叉耦合电容和电感，以消除共栅级的噪声并提高放大器的线性度．采用特许半导体公司0.25μm射频互补金属氧化物半导体工艺进行了设计，仿真结果表明低噪声放大器在2.4 GHz处的噪声系数仅有1.34 dB，该电路能够提供17.27 dB的正向增益、小于―38.37 dB的反向传输系数、小于―27.73 dB的输入反射系数、小于―15.85 dB的输出反射系数，该放大器的三阶交调点为0.58 dBm，消耗的功率为11.

具有有源和无源交叉耦合反馈的宽带低噪声放大器

强噪声背景下莫尔斯信号的自动检测与识别

EEMD 方法对信号进行噪声压制，matlab

白噪声MATLAB代码陷波滤波器 这是使用 matlab 对图像进行 Notch 过滤。 :backhand_index_pointing_down: 在这个例子中，我处理这张图片： 在这个练习中，我处理这张图片，最后我们过滤图像，最后你会看到结果和图片一样好和有用的图片，而不会对此产生噪音，然后当我们程序在脚本中间暂停时，你应该使用paint使用它，你应该把显示为亮星的白色地方变暗。 去除噪音前： 去除噪音后： 最后，当您输入任何键以继续您的代码操作时，您应该看到以下结果： :memo: 添加一名作者

针对LANDSAT-5 TM多光谱图像存在散粒噪声问题,提出一种基于异常探测和光谱归一化处理来检测及去除噪声的算法。视散粒噪声为强光谱异常,基于RX算子探测像元异常,根据异常分布统计特征确定含散粒噪声的像元;再以含散粒噪声的像元为中心,利用邻域内像元各分量上的光谱归一化分值,确定散粒噪声所在波段。利用邻域内具有最相似光谱的像元对应分量替换散粒噪声所在的像元分量。实验表明,该算法能够有效去除TM图像中的散粒噪声。

本文着重研究高阶非线性多智能体系统的自适应自适应模糊控制。 通信网络是具有固定拓扑的无向图。 每个代理由高阶积分器建模，该积分器具有未知的非线性动力学和未知的干扰。 在backstepping框架下，为每个代理设计了一个鲁棒的自适应模糊控制器，以使所有代理最终达成共识。 而且，从每个代理程序的控制器设计仅需要其自身及其邻居之间的相对状态信息的意义上说，这些控制器是分布式的。 一个四阶仿真实例证明了该算法的有效性。