水声OFDM通信系统基于导频的信道估计算法研究

提出一种基于自适应白化的音乐节拍实时跟踪算法。在对音乐信号进行触发点检测之前，构建音乐信号短时傅里叶变换的当前频域峰值表，对各频段的频谱幅值进行自适应加权，使各个频段保持相似的动态范围，改善音乐信号起伏变化较大时触发点检测准确性低的问题，进而提高节拍实时跟踪效果。在MIREX2006标准测试库上的节拍跟踪实验表明，自适应白化的引入可整体提高P-score，特别是对于起伏变化很大的音乐信号，节拍跟踪效果的提高非常明显。

Android实现自适应屏幕的弹窗广告实现自适应屏幕的弹窗广告主要为大家详细介绍了Android实现自适应屏幕的弹窗广告，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可

使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，数值分析的EULER法，包括广义互相关函数GCC时延估计，感应双馈发电机系统的仿真，实现典型相关分析，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。

13.1 极大似然估计的原理 极大似然的估计原理可以由下面的程序得到说明。我们首先生成 10 个服从 正态分布的总体，每个总体的均值都不同，依次为 0，1，2，3，4，5，6，7，8， 9。方差相同，均为 1。然后我们随机地取出一个总体，从中抽出 10 个样本，因 为事先不知道是从哪一个总体中抽出来的，所以我们分别用已知的 10 个总体参 数值代入似然函数，计算出 10 个似然函数值，取其中 大的似然值，认为该样 本是从相应的总体中取出的（从而联合概率密度也 大化）。然后我们让计算机 告诉我们它是从第几个总体中取样的，并与我们的判断进行对比。 *===========================begin================================== capt prog drop mle prog mle /*生成10个均值不同、方差均为1的正态总体，每个总体取８个样本*/ drawnorm double x0-x9,n(8) m(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9) clear global i=int(10*uniform()) //设定一个随机数，用于随机取出一个总体 forv j=0/9 { gen lnf`j' =-0.5*ln(2*_pi)*8-sum(0.5*(x$i-`j')^2) //对取出的总体计算似然值 scalar lnf`j'=lnf`j'[_N] //最终的似然值 } scalar list // 比较10个似然值哪个最大，猜想是从第几个总体取出来的？ end mle *根据10个似然值，猜想是从第几个总体取出来的？ di "所抽中的样本为" as error "X"$i //显示真正的取样总体是什么 *===========================end==================================== 在现实中，我们并不知道任何一个真正的总体参数，因此，只能借助于找到 样本似然值（实际上是联合概率密度的对数值） 大的总体参数，即认为其是总 体参数。在 STATA 中实现 大似然法的估计必须自己编写程序。下面的例子说 明了如何利用 stata 编写程序来实现对模型的极大似然估计。 13.2 正态总体均值和方差的极大似然估计 *===========================begin================================== capt prog drop bb prog bb //定义程序的名称 args lnf u v //声明参数,u 为均值，v为方差 quietly replace `lnf' = -0.5*ln(2*_pi) - ln(`v') -0.5*($ML_y1-`u')^2/(`v')^2 end drawnorm x,n(100) m(10) sd(3) clear//模拟均值为10，方差为3的100个正态样本 ml model lf bb (x=) (variance:) //利用迭代法则进行极大似然估计

本代码是用DOA矩阵法进行DOA估计的matlab仿真

EM（expectation-maximization）算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计。ppt中包含以下内容： 算法介绍 EM算法 GEM算法性质 EM算法解释 EM不足及改进 作者：尤全增 ultimateyou@gmail.com

均匀线阵估计相干信源DOA

针对片上网络的死锁问题，提出一种片上网络自适应路由算法——虚拟网络（VN）路由算法，该算法根据报文源地址和目的地址将网络分成4个虚拟网络。一旦报文在某个给定的虚拟网络中路由，所有属于最小路径的通道都可用于路由。但是，报文不能被传到另一个虚拟网络。显然，通道间没有环相关，从而避免了死锁。通过OPNET仿真，得出此算法吞吐量大、网络延迟小。

如何在有限的屏幕空间呈递层次规模尽可能大的树并保持其清晰的层次结构以避免认知困难问题一直是树可视化研究的主要问题之一。提出的改进的空间优化的树方法采用更合理的子树空间划分，进一步提高空间利用率，通过改变边缘结点定位方式进一步降低了原方法中因其分布不规则性而造成的认知负担问题。