信号检测与估计ppt课件,南京大学,章节目录:ch1概述,ch2最小方差无偏估计,ch3克罗拉美下界,ch4线性模型,ch5一般最小方差无偏估计等等。



2024/6/21 17:14:19 9.33MB signal
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matlab信道估计仿真,比较了最小均方差和二乘法的性能
2024/6/15 7:13:34 6KB MIMO-OFDM 信道估计仿真
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用Matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法估计假设仿真的观测数据产生,其中为0均值,单位方差的高斯白噪声,取n=1,2,....128。
试用TLS,取AR阶数为4,估计AR参数和正弦波频率;
再用SVD-TLS,估计AR参数和正弦波频率。
(1)、在仿真中,AR阶数取为4和6。
(2)、执行SVD-TCS时,AR未知。
仿真运行至少二十次。
2024/6/10 20:52:44 1007B 最小二乘法 SVD Matlab仿真
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《概率论与数理统计:英文本》简介:  本书从ThomsonLearning出版公司引进。
本书主要介绍了概率统计的基本思想、概念和方法,从各个应用层面和案例入手,使用尽量少的概率知识介绍了应用统计的基本内容和扩展内容。
阅读本书,不需要微积分学知识,只需具备高中数学水平即可。
本书着重思维、层次分明、大量案例与练习以统计软件Minitab作统计分析,使用方便,适合于工科、经济、管理类专业学生作为概率统计双语教材使用,也可供教师教学参考。
本书主要内容有:0.统计学简介;
1.用图表描述数据;
2.用数值方法描述数据;
3.双变量数据的描述;
4.概率及概率分布;
5.几个有用的离散型分布;
6.正态概率分布;
7.抽样分布;
8.大样本估计;
9.大样本假设检验;
10.从小样本推断;
11.方差分析;
12.线性回归及相关性;
13.多元线性回归;
14.范畴数据分析;
15.非参数统计。
2024/6/2 18:52:11 1.96MB keytoexercis
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目标跟踪中最基本的模型;对理解目标跟踪的机理、意义有很大帮助。
本文比较了CV、CA模型的特点及跟踪精度的不同,对毕业设计及理论研究有很大帮助!!!包含源程序、系统方差、噪声方差取值,在一维匀速、匀加速仿真条件下实现!!!!!(输入注释中R、Q值可在matlab出图,放在work文件下);
是个人论文中程序(论文已发表)。
2024/5/20 20:51:14 1KB CV CA模型 目标跟踪 卡尔曼滤波
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对某信号进行3层小波包分解并重构,提取方差,获得信号特征。
2024/5/20 10:58:06 1KB 小波包
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用C语言实现了高斯白噪声数据的产生Routinemrandom:Togeneratetherandomnumber(pseudo-whitenoise).inputParameters:n:therandomdatanumberrequested;integer.iseed:theseedforpseudo-randomdatageneration.itmustbeinitializedbymainprogram(suggestedvalueisISEED=12357),andtherandomnumberiscycled,thecyclelength=1,048,576itype:randomdatadistributiontype,seebelow:itype=1:Uniformdistributed,from0.0to1.0itype=2:Uniformdistributed,Mean=0.0,Variance(方差)(Power)p=1.0itype=3:Uniformdistributed,Mean=0.0,Variance(Power)p=p.itype=4:Gaussiandistributed,Mean=0.0,Variance(Power)p=1.0itype=5:Gaussiandistributed,Mean=0.0,Variance(Power)p=p.p:variance(Power)ofrandom,onlyusedwhenitype=3oritype=5.outparameters:u:ndimensionedrealarray,dataisstoredinu(0)tou(n-1).inChapter1
2024/5/19 6:17:19 8KB 高斯白噪声 C语言
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关于模式识别书课间实习的小程序,在协方差相等与不等的情况下
2024/5/18 10:50:41 531KB 模式识别
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根据输入的均值和方差生成均匀噪声再叠加到原图像上
2024/5/15 16:08:27 2KB 均匀噪声
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一、 利用行列式比估计模型的阶次 2二、 利用残差的方差估计模型的阶次 3三、 利用Akaike准则估计模型的阶次 4四、 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 5五、 根据Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 7附录1利用行列式比估计模型的阶次 9附录2利用残差的方差估计模型的阶次 11附录3利用Akaike准则估计模型的阶次 13附录4利用最终预报误差准则估计模型的阶次 15附录5利用Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 17
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡