谱估计里的周期图仿真程序，用MATLAB
上传时间： 2016-10-12
上传用户：er1219
用MATLAB编的 谱估计里的伯格算法 效果很好
上传时间： 2016-10-12
上传用户：semi1981
时域的瑞利衰落信道的估计研究，喜欢的可以
上传时间： 2014-07-27
上传用户：天诚24
通信信号处理中的七阵元四信号元DOA估计，方法有CAPON、MUSIC、ESPRIT法
上传时间： 2016-10-13
上传用户：wangchong
fortran语言实现用burg算法估计信号功率谱
上传时间： 2014-06-26
上传用户：stella2015
自适应滤波器 第四版 源程序 维纳估计最小方差LMS算法
上传时间： 2016-10-15
上传用户：moshushi0009
多基时差雷达定位算法。以雷达测量误差分布规律入手，找到从多个地面时差雷达所测数据中找到较为精确的目标位置。对地面雷达的布站原则也有一定意义。
上传时间： 2014-06-13
上传用户：270189020
在OFDM系统中最经典的信道估计方法是LS算法，采用MATLAB对LS算法的性能进行了仿真
上传时间： 2014-01-24
上传用户：我们的船长
（1）Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用 计算输出数据 ；用原输出数据 计算 ，用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。 （2）M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700，wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序，Msls8.c为N=800的程序。 （3）程序运行后，生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果，msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示： a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 （4）由数据结果可以看出，采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1％以内。这是由于msls法计算上较为简便，计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较，可以看出当N增大时，误差有所减小。理论上当N趋于无穷时， 。
上传时间： 2016-10-19
上传用户：恋天使569
按FPE定阶的 源程序：fpe.cpp M序列：M序列.txt 白噪声：Gauss.txt 程序中先用依模型阶次递推算法估计模型的参数，再用fpe方法判断模型的阶次。 程序运行结果如下： n: 1 判断阶次FPE的值: 0.0096406 -0.481665 1.07868 n: 2 判断阶次FPE的值: 0.00875755 -0.446739 0.00498181 1.07791 0.0527289 n: 3 判断阶次FPE的值: 0.0087098 -0.459433 0.120972 -0.0569228 1.07814 0.0390757 0.116982 n: 4 判断阶次FPE的值: 0.000396884 -0.509677 0.4501 -0.200906 0.0656188 1.07991 -0.0156362 0.442989 0.0497236 n: 5 判断阶次FPE的值: 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771 n: 6 判断阶次FPE的值: 3.23349e-007 -1.14659 0.76933 -0.487651 0.329676 -0.10377 -0.00440907 1.07999 -0.703574 0.447253 -0.235282 0.113587 0.00479688 从以上结果可以看出，当n=5时，fpe值最小，所以这时的模型阶次和参数估计值为最优结果： 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771
上传时间： 2013-12-11
上传用户：yd19890720
