MUSIC算法DOA估计，用来定位来波方向。

Matlab仿真长度和速率自适应MET QC-LDPC码的构造 该项目包含Matlab平台（工具链），用于构建文章U. Vasiliy，E。Sergey和G. Svistunov的“长度和速率自适应MET QC-LDPC代码通过循环组分解构建”长度和速率自适应MET QC-LDPC代码”，《 2019 IEEE东西方设计与测试研讨会（EWDTS）》，佐治亚州巴统，2019年，第1-5页。 它允许通过长度和速率自适应提升来进行几个步骤的筛分，该自适应提升基于以下条件不受原型约束的未定义约束： 图形属性（周长，EMD）； 代码属性； 模拟下的性能 VN等的可恢复性 它支持多胎面，浮点和定点仿真。 对于低级别的误码率（块误码率），我们建议不要使用仿真，而应使用重要性采样（）。 长度适应性提升（循环分解，多户楼层提升）方法也可以通过任何其他类型进行更改（例如，地面规模的模块化提升）。 筛选的其他参数：基于频谱的最小伪重量和代码权重下的Tanner-Vontobel-Koetter下限（），EMD频谱形状（），擦除恢复能力（）可以用作代码筛选的另一阶段。

DHU机器学习课程KDE核密度估计图像处理大作业报告（含全部程序截图+实验结果图+结果分析+拓展题）

TD-SCDMA中的midamble码生成，信道建模，信道估计，误码率计算。附带全部MATLAB源代码。

前端自适应瀑布流插件

matlab代码影响BD-RPCA 该MATLAB软件包是脚本的集合，允许在论文[1]中生成图形（图1和图2a-2e）。 本文探讨了从超声图像的超快速序列中进行高分辨率多普勒血流估计的问题。 将杂波和血液成分的分离公式化为一个反问题已在文献中显示，它是基于时空奇异值分解（SVD）的杂波滤波的良好替代方法。 特别地，最近已经在这样的问题中嵌入了去卷积步骤，以减轻成像系统的实验测量的点扩展函数（PSF）的影响。 在这种情况下显示去卷积可以提高血流重建的准确性。 但是，测量PSF要求非平凡的实验设置。 为了克服这个限制，我们在这里提出一种盲反卷积方法，该方法能够从多普勒数据中估计血液成分和PSF。 与基于实验测量的PSF的先前方法和其他两种最新方法相比，对模拟和体内数据进行的数值实验从定性和定量方面证明了该方法的有效性。 指示 将包下载为.zip文件（单击上方的绿色代码），然后将其解压缩。 请注意，解压缩的文件夹的名称应为BD-RPCA 。 将MATLAB的当前文件夹设置为此解压缩的文件夹，即BD-RPCA 。 从以下链接下载所有模拟数据：然后将它们放入“数据”文件夹中 运行[1]中与每个图

经典地球物理反演理论书籍，作者塔兰托拉，1987年中文版 适合各行业从事反演问题研究的人参考学习

考虑线性回归模型 Y = Xb + 误差，其中误差的分布函数未知，但误差是独立且对称分布的。 该包包含一个名为 LRMDE 的函数，它以 Y 和 X 作为输入并返回模型中参数 b 的最小距离估计量。

交叉概率和变异概率能够随适应度自动改变。

拉丹 自适应学习率的方差及超越 我们处于早期版本的Beta中。 期待一些冒险和艰难的边缘。 目录 介绍 如果热身是答案，那么问题是什么？ Adam的学习速度预热是在某些情况下（或eps调整）进行稳定训练的必备技巧。 但是基本机制尚不清楚。 在我们的研究中，我们提出一个根本原因是自适应学习率的巨大差异，并提供理论和经验支持证据。 除了解释为什么要使用预热之外，我们还提出RAdam ，这是Adam的理论上合理的变体。 动机 如图1所示，我们假定梯度遵循正态分布（均值：\ mu，方差：1）。 模拟了自适应学习率的方差，并将其绘制在图1中（蓝色曲线）。 我们观察到，在训练的早期阶段，自适应学习率具有很大的差异。 将变压器用于NMT时，通常需要进行预热阶段以避免收敛问题（例如，图2中的Adam-vanilla收敛于500 PPL左右，而Adam-warmup成功收敛于10 PPL以下）。 在进