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比较不同的通信信号与峰值旁瓣电平和综合旁瓣电平:计算
自相关
函数和模糊函数的估计 PSL 和 ISL-matlab开发
计算估计峰值旁瓣电平和综合旁瓣电平和其
自相关
函数的不同复杂通信信号的优值因子,并在情况下部分最小化模糊函数体积的界限。基于该程序是 PHD Vladimir Kyovtorov 上的 AMBIGUITY FUNCTION 算法
2022-04-05 22:58:30
3KB
matlab
1
python相关函数
Python自己写的相关函数,是严格按照信号处理领域相关函数的定义写的
2022-04-01 14:00:04
2KB
python
自相关函数
相关
信号处理
1
自相关
法进行多途时延估计
讨论
自相关
多途时延估计方法.分析了
自相关
多途时延估计方法的估计精度,并将其与MLE估计器进行了比较;并针对实际情况讨论了海面波动对多途时延的影响.用
自相关
法对一组海上试验的数据进行了处理,并对处理结果进行了分析.理论分析与实际数据处理表明,
自相关
法是工程中进行多途时延估计的较好方法.
2022-03-27 18:09:45
47KB
多途时延估计
1
基于FXLMS算法的主动噪声控制,噪声的
自相关
函数,matlab源码.zip
基于FXLMS算法的主动噪声控制,噪声的
自相关
函数,matlab源码
2022-03-25 11:07:42
1KB
自相关
算法检测基音周期
matlab写的
自相关
基音周期检测算法,很好用、详细
2022-03-24 16:23:22
6KB
matlab
检测基音周期
1
实拍运动模糊图像的退化参数估计与复原
针对实拍运动模糊图像的复原问题,分析了实拍图像与仿真模糊图像的差异特征,提出一种适用于实拍图像退化参数估计的方法。首先退化图像的倒谱,选用倒谱灰度极小值得绝对值作为阈值把倒谱变为二值图像,再去除中心的十字亮线;然后用点到直线的距离公式计算出二值图像的亮条纹方向,即得运动模糊图像;最后以退化图像中心为旋转轴,将运动模糊方向旋转至水平方向,用差分
自相关
法计算模糊尺度。把估计的点扩散函数(PSF)代入维纳滤波算法复原实拍图像,复原效果证明参数估计结果正确。
2022-03-21 19:55:20
2.17MB
图像复原;
运动模糊;
点扩散函数;
自相关;
1
基于IR-UWB雷达
自相关
的呼吸和心跳速率测量
呼吸频率(RR)和心跳频率(HR)是一个人的重要生理参数。 脉冲无线电超宽带(IR-UWB)是一种用于非接触式感应和监视的有前途的技术。 本文简要介绍了一种基于
自相关
的新方法,可使用IRUWB雷达测量RR和HR。 相关系数波形包含生命体征信号,克服了噪声和杂波的影响。应用快速傅里叶变换,可以轻松获得呼吸频率。 提出了一种基于
自相关
的巧妙方法来定位对象。 接收信号矩阵在快速时间的方向上划分为一组bin。 通过每次从矩阵中删除一个块并重新应用
自相关
,得到最小相关性的被删除的块对应于对象的位置。 此外,采用变分模式分解算法成功分离了呼吸信号和心跳信号。 实验是使用PulsOn410 UWB雷达进行的。 结果表明,所提出的低复杂度算法具有较高的精度。
2022-03-15 20:35:41
738KB
研究论文
1
用
自相关
函数检测准周期信号的准周期-清华大学信号处理原理电子教案
用
自相关
函数检测准周期信号的准周期 t是平移量
2022-03-13 10:36:19
3.28MB
信号处理
1
matlab
自相关
代码-Autocorrelation:脚本来计算变换限制的脉冲持续时间并与
自相关
迹线进行比较
matlab
自相关
代码
自相关
用于计算变换受限脉冲持续时间并与
自相关
迹线进行比较的脚本。 20180818-此代码的多个版本正在开发中。 Matlab版本-DAH。 Python版本-NRF。
2022-03-09 14:35:35
23KB
系统开源
1
matlab
自相关
代码-Renewables_Scenario_Gen_GAN:实施可再生能源生产过程的方案生成
matlab
自相关
代码使用生成对抗网络生成无模型的可再生能源方案 该存储库包含重现以下论文中显示的结果所必需的源代码: 陈以泽,王义深,丹尼尔·科申和张宝森, 接受IEEE电力系统交易(2018年)特刊,关于将极高渗透率的可再生能源集成到未来的电力系统中 该存储库中显示的方法可用于解决电力系统中的一般场景生成问题。 动机 工程师需要一种高效且可扩展的技术来捕获和建模可再生能源发电过程的时序情景以及时空情景的动态。 提出了基于传统模型的方法,其中有许多模型假设,而另一方面,这些模型很难扩展到不同位置的发电过程。 在该项目中,我们建议使用生成模型集Generative Adversarial Networks来为场景生成问题提供数据驱动的解决方案。 生成的样本 在这里,我们显示了一些生成的样本以及样本的
自相关
语言和依存关系 我们使用Python来实现该算法。 Matlab中完成了一些数据处理工作。 具体来说,我们使用了开源Python软件包来训练神经网络模型。 要运行代码,您需要安装numpy,pandas,ipdb和matplotlib的标准软件包。 在Linux中,您可以通过pip
2022-03-08 15:44:21
13.73MB
系统开源
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