高斯賽德爾迭代它是數值分析重的經典的算法，我在這兒把我自己寫的程序給大家分享。-
標簽： 高斯 迭代 數值分析 算法
上傳時間： 2013-12-22
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高斯白噪聲瑞利信道的分析，通過眼圖來分析信道的衰落
標簽： 高斯白噪聲 信道 分
上傳時間： 2015-10-13
上傳用戶：as275944189
64QAM_PTCM在高斯白噪聲下的性能分析
標簽： QAM_PTCM 64 高斯白噪聲 性能分析
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：zhangjinzj
高斯主元,雅可比迭代以及牛頓算法 對于數值分析有很大的幫助
標簽： 高斯 迭代 牛頓 數值分析
上傳時間： 2015-10-27
上傳用戶：BOBOniu
對于淹沒在復高斯白噪聲中的信噪比為-5dB二次調頻信號，在矩形窗長為256的情況下，濾波器組時頻檢測仿真
標簽： dB 高斯白噪聲 信噪比 調頻信號
上傳時間： 2015-10-31
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x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t) 對其進行快速傅立葉變換 加入高斯噪聲 再進行頻譜分析
標簽： pi sin cos 傅立葉變換
上傳時間： 2015-11-17
上傳用戶：gundamwzc
eye picture示模型。修改高斯白噪聲信道的SNR值可以看到不同情況下的eyepicture
標簽： eyepicture picture eye SNR
上傳時間： 2016-01-12
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本文檔的標題是并行高斯粒子濾波器結構分析和實現。本文針對粒子濾波器計算量大、實時性差的問題分析了高斯粒子濾波的并行結構,并以一個簡單實例為背景介紹了高斯粒子濾波器在集群計算機上的應用實現。是一篇很好的論文
標簽： 高斯 粒子濾波器 并行 文檔
上傳時間： 2014-01-12
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優點：1.對于信噪比高的信號濾波效果好； ％ 2.對于邊沿的保護強過閾值濾波，不會產生閾值濾波情況下的過于平滑與Gibbs現象。 ％缺點：1.由于對邊沿信號沒做任何處理，所以邊沿可能會有脈沖噪聲保留下來； ％ 2.計算相關系數中，如果計算出來的小波系數點位置偏差大，則相關系數計算受影響； ％ 3.需要迭代運算，迭代的噪聲能量閾值選取很重要，這里以開始段無信號處估計噪聲； ％ 4.需要迭代運算，所以運算量比閾值法大； ％ 5.受分解層次影響，在大尺度上小波系數點位置偏差更大，相關系數計算不準確。 ％需要具體調整的地方：1.分解的尺度；
標簽： 信噪比 信號濾波 保護 閾值
上傳時間： 2013-12-26
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：介紹了獨立成分分析(ICA)的基本模型及其假設、含混性、非高斯性度量和通用求解過程。討論了目前ICA 的幾個研究方向的發展現狀和面臨的問題，分析了ICA 基本模型和幾種擴展模型的求解算法，包括盲反卷積、卷積混和的盲分離、非線性瞬時混合的盲分離。提出了ICA 未來理論和應用研究中的開放課題。
標簽： ICA 分 獨立 模型
上傳時間： 2013-12-24
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