小波分析是最近十几年来发展起来的一种新的时频分析方法。它克服了短时傅里叶变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力。小波包分析是小波分析的延伸，其基本思想是让信息能量集中，在细节中寻找有序性，把其中的规律筛选出来，为信号提供一种更加精细的分析方法。它将频带进行多层次划分，对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解，并能够根据被分析信号的特征自适应地选择相应频带，使之与信号频谱相匹配，从而提高时一频分辨率。我们可以根据小波包的分解特性，利用小波包分解技术滤除干扰信号。 　　1 小波包分析基本原理 　　1.1 小波变换 　　信号x(t)的连续小波变换

用于多小区多用户MIMO系统的干扰抑制方法

Matlab gui计算器代码J / S计算器 Matlab代码可根据指定参数（包括干扰源功率，接收到的GPS信号功率以及干扰器与GPS接收器天线之间的距离）来计算干扰信号（J / S）比率。 该程序是使用MATLAB App Designer开发的。 即，提供了简单的GUI，并且该程序可以作为独立的应用程序执行。

Matlab代码sqrt OLIM-for-Lorenz63 C和Matlab代码的集合，用于计算受小白噪声干扰的Lorenz'63的准势 该软件包包含用于可视化和分析随机Lorenz'63模型的C和Matlab源代码（请参见PDF文件README_Lorenz63.pdf）。 C源代码 （1）olim3D4Lorenz63.c，用中点正交规则[5]实现3D有序线积分方法的C源代码。 向量场是洛伦兹向量场。 无需输入。 输出文件： LorenzQpot_rho <...>。txt包含一列3D网格点处的准势值。 它的名称在1440行中分配。 parameters_rho <...>。txt包含具有以下参数的列向量：XMIN，XMAX，YMIN，YMAX，ZMIN，ZMAX，NX，NY，NZ，sigma，beta，rho，x_ipoint.x，x_ipoint.y，x_ipoint .z，K，SSF，其中结构myvector x_ipoint是针对其计算拟势的渐近稳定平衡，而SSF是子采样参数：如果NX = NY = NX = SSF·n + 1，则输出值的数量LorenzQpot_rho

MATLAB平台：口罩识别（带界面，人脸定位，形态学，干扰去除，分割，定位，判别，未戴口罩则预警）

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摘要：主要针对噪声干扰中的噪声调相干扰信号进行研究， 通过分析噪声调相干扰信号的性能及其对直接序列扩频通信系统的影响， 建立了干扰系统和噪声调相干扰信号的仿真模型。根据仿真得出的系统影响误码率曲线，分析了不同干扰频率和不同干扰带宽下的噪声调相干扰信号对直扩系统的干扰效果， 并得出了有效的结论。 　　0  引言 　　噪声干扰是一种幅度、频率、相位按随机和无规则变化的电磁波信号， 包括纯噪声干扰和各种噪声调制干扰， 由于它们对各种工作方式下的通信系统都会产生明显的干扰效果， 所以是最重要的一种干扰方式。下面主要针对噪声干扰中的噪声调相干扰信号进行研究， 分析其对直接序列扩频通信系统的影响， 仿

斜投影极化滤波是高频地波雷达(high-frequency surface wave radar,HFSWR)抑制干扰的有效方法。分析了干扰估计误差对斜投影极化滤波器性能的影响,指出多普勒处理后的电离层杂波较处理之前具有更高的干噪比,在距离-多普勒域处理可获得更佳的估计精度和干扰抑制效果。提出一种基于距离-多普勒域的电离层杂波极化抑制方法,并使用实测数据对其处理效果进行验证。对某HFSWR实验系统实际录取的数据处理结果表明,电离层杂波干扰得到有效抑制,信干比改善可达15dB以上。

为解决北斗导航接收机干扰功率强、有效信号弱的不足，提出了一种基于功率倒置自适应算法的抗干扰设计方案。该方案以自适应天线系统为平台，采用FPGA处理器Virtex5芯片实现自适应算法，根据最小均方误差原则迭代计算功率倒置的最优权值并产生加权输出。测试结果显示：功率倒置算法在干扰形式、干扰方向未知的情况下能够有效抑制干扰，为北斗导航接收机提供最高50 dB的抗干扰能力。

SMSP干扰，带脉压与MTD，参数均可自行修改。信号波形为LFM。 线性调频信号是现代雷达常用的发射信号，可以有效提高雷达距离分辨率和探测距离，然而频谱弥散(SMSP)干扰应用于主瓣自卫式干扰时，干扰信号与目标在时域、频域和空域高度重合，是一种能够有效对抗LFM信号的干扰样式。