针对传统频谱感知检测概率较低的不足，提出了一种基于随机矩阵特征值比的机会协作频谱感知算法。该算法在随机检测理论基础上，利用双门限，加入机会协作机制，对传统最大最小特征值（MME）算法进行改进，并保留了传统能量检测算法的低复杂度优势。在已知虚警概率前提下，推导了判决门限，并在接收中依靠奇偶时隙划分，有效实现了机会协作。仿真结果表明，在低信噪比和低虚警概率的情况下，所提频谱感知算法，相对MME算法有更高的检测概率，适合在恶劣传输信道的无线通信中应用。

MATLAB求解矩阵的特征值 源程序代码.zip

矩阵的特征值与特征向量的计算的matlab实现，幂法、反幂法和位移反幂法、雅可比(Jacobi)方法、豪斯霍尔德(Householder)方法、实对称矩阵的三对角化、QR方法、求根位移QR方法计算实对称矩阵 的特征值、广义特征值问题~都是分析配源程序还有例题分析,其中还包含好几份这方面的实验报告。绝对的好资源，我的目的直接，绝对满足你在数值分析或是数值代数方面对特征值、特征向量的所有要求！！！！ 5分绝对划算，因为这些资源可以算是csdn上所有这方面知道的一个集中，我花了将近70分将所有这些下载来，现在打包全给您了，绝对划算！！！！！

5-7.利用带位移的反幂法计算矩阵的特征值. 解 作位移矩阵B=A-7E ,建立计算公式: Bv(k)=u(k-1) k=max(v(k)) u(k)=v(k)/k ,k=1,2,…. 取初值u(0)=(1,1,1)T,计算结果如下: 取7+1/7=6 k 0 1 2 3 4 5 6 7 u1(k) 1 1 1 1 1 1 1 1 u2(k) 1 0.75 0.7222 0.7162 0.7148 0.7144 0.7143 0.7143 u3(k) 1 -0.4 -0.8044 -0.9403 -0.9828 -0.9951 -0.9987 0.9998 k -2 -1.125 -1.0278 -1.0067 -1.0018 -1.0004 -1.0000

乘幂法求矩阵最大特征值及特征向量 反幂法求矩阵最接近某值特征值及特征向量 雅可比法求矩阵全部特征值及特征向量

引入函数max（），它表示取向量中按模最大的分量，迭代的每一步取( )( )( )，使得最大的分量为 1。Jacobi法是计算实对称矩阵全部特征值和特征向量的一

矩阵的特征值与特征向量的性质： （1） 阶矩阵 的属于特征值 的全部特征向量再添上零向量，可以组成 的一个子空间，称之为矩阵 的属于特征值 的特征子空间，记为 ，不难看出 正是特征方程组 的解空间。(特征子空间是不变子空间) （2） 属于不同特征值的特征向量是线性无关的。

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EIGENVALUE_ESTIMATION 改进了协方差矩阵特征值的估计。 此 MATLAB 函数是一种算法，旨在改进 Wishart 分布的协方差矩阵的特征值估计并根据特征值重新计算改进的协方差矩阵。 该函数是 Avishai Ben-David 和 Charles E. Davidson 开发和发布的程序的实现，“来自有限样本数量的高光谱 Wishart 协方差矩阵的特征值估计”，IEEE Trans。 地球科学。 遥感，卷。 50，没有。 11，第 4384-4396 页，2012 年 11 月。DOI：10.1109/TGRS.2012.2191415