带高斯白噪声的Kalman滤波Matlab代码，每一步都有详细的注释，和kalman滤波的五个公式对应。
并有高斯白噪声的产生函数，functionG=CreateGauss(E,D,M,N)%产生均值为E,方差为D,MxN的高斯白噪声矩阵
并有高斯白噪声的产生函数，functionG=CreateGauss(E,D,M,N)%产生均值为E,方差为D,MxN的高斯白噪声矩阵
2024/3/8 13:37:32
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Matlab无线信道建模与仿真-无线信道建模与仿真.pdf加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道，理论模型，仿真方法，以及仿真！摘要：Matlab13.jpg
2024/2/20 23:08:50
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本程序采用16QAM调制方式，对一串2进制信源进行调制，用升余弦滚降函数进行基带调制，再调到高频信道；
在信道上加入高斯白噪声，运用匹配滤波器解调，画出解调星座图，运用最小欧氏距离译码判决，计算误比特率。
在信道上加入高斯白噪声，运用匹配滤波器解调，画出解调星座图，运用最小欧氏距离译码判决，计算误比特率。
2024/1/20 11:34:27
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信号源产生0、1等概分布的随机信号，映射到16QAM的星座图上，同时一路信号已经被分成了I路和Q路，后边的处理建立在这两路信号的基础上。
I路和Q路信号分别经过平方根升余弦滤波器，再加入高斯白噪声，然后通过匹配滤波器（平方根升余弦滤波器）。
最后经过采样，判决，得到0、1信号，同原信号进行比较，给出16QAM数字系统的误码。
I路和Q路信号分别经过平方根升余弦滤波器，再加入高斯白噪声，然后通过匹配滤波器（平方根升余弦滤波器）。
最后经过采样，判决，得到0、1信号，同原信号进行比较，给出16QAM数字系统的误码。
2023/12/11 9:06:24
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仿真通信系统中的信源编码和频带传输。
录制一段语音信号，对其进行PCM编码后再进行PSK调制，送入加性高斯白噪声信道传输，在接收端对其进行PSK解调和PCM解码以恢复原信号，观察前后信号是否一致，绘制误码率曲线，并结合理论进行说明。
录制一段语音信号，对其进行PCM编码后再进行PSK调制，送入加性高斯白噪声信道传输，在接收端对其进行PSK解调和PCM解码以恢复原信号，观察前后信号是否一致，绘制误码率曲线，并结合理论进行说明。
2023/12/7 8:34:09
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常见的matlab对于图像处理的代码最常用的一些图像处理Matlab源代码#1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换#2：二维离散余弦变换的图像压缩#3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度#4：直方图均匀化#5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响#6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波#7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波#8：图像的自适应魏纳滤波#9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化#10：图像的高通滤波和掩模处理#11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理#12：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理
2023/11/14 13:19:49
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信号为两个正弦信号加高斯白噪声，各正弦信号的信噪比均为10dB，长度为N，信号频率分别为f1，f2；
初始相位均为0，取f1/fs=0.2，f2/fs取不同数值：0.3、0.25,，fs为采样频率。
利用经典功率谱估计和现代功率估计方法进行功率谱估计
初始相位均为0，取f1/fs=0.2，f2/fs取不同数值：0.3、0.25,，fs为采样频率。
利用经典功率谱估计和现代功率估计方法进行功率谱估计
2023/10/24 12:04:37
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两信噪比都为15dB的非相关窄带信号源分别从-1°和2°入射到基阵，与信号不相关窄带高斯白噪声，采用阵元域MUSIC、波束域MUSIC估计方位谱。
2023/10/12 23:02:03
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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