本书主要介绍非高斯信号处理(包括基于高阶统计量和分数低阶统计量的信号处理)的理论、方法及其应用。
全书分为9章,内容包括：高斯过程与二阶统计量，高阶累积量和高阶谱，Alpha稳定分布与分数低阶统计量，基于以上信号的处理方法，基于分数低阶统计量数字信号处理的应用等。
第1章绪论1.1预备知识1.1.1信号与信号处理的概念1.1.2随机变量及其分布1.1.3随机信号及随机过程1.1.4统计信号处理的原理与方法1.2矩理论简介1.2.1矩及统计量的概念1.2.2二阶统计量及基于二阶统计量的信号处理1.2.3高阶统计量及基于高阶统计量的信号处理1.2.4分数低阶统计量及基于分数低阶统计量的信号处理1.3非高斯信号处理的发展参考文献第2章高斯分布与高斯过程2.1高斯分布2.1.1中心极限定理2.1.2高斯分布律2.2高斯过程参考文献第3章基于二阶统计量的信号处理方法3.1基本估计理论3.1.1最小二乘估计3.1.2线性最小方差估计3.1.3最小方差估计3.1.4最大似然估计3.1.5最大后验概率估计3.2维纳滤波与卡尔曼滤波3.2.1连续信号的维纳滤波3.2.2离散维纳滤波3.2.3卡尔曼滤波3.3参数模型功率谱估计3.3.1平稳随机信号的参数模型3.3.2AR模型功率谱估计3.3.3MA模型功率谱估计3.3.4ARMA模型功率谱估计3.4自适应数字滤波器3.4.1横向LMS自适应数字滤波器3.4.2递推自适应数字滤波器3.4.3自适应格型数字滤波器3.4.4递归型自适应数字滤波器参考文献第4章高阶累积量和高阶谱4.1高阶矩和高阶累积量4.1.1高阶累积量和高阶矩的定义4.1.2高阶累积量和高阶矩的关系4.1.3高阶矩和高阶累积量的性质4.1.4平稳随机过程的高阶矩和高阶累积量4.1.5随机过程的互累积量4.2随机过程的高阶累积量谱和高阶矩谱4.2.1累积量谱和高阶矩谱的定义4.2.2累积量谱的特例4.2.3k阶相干函数和互累积量谱4.3高阶谱估计的非参数方法4.3.1直接法4.3.2间接法4.4非高斯过程与线性系统4.4.1非高斯白噪声过程4.4.2非高斯白噪声过程与线性系统参考文献第5章基于高阶统计量的信号处理方法5.1基于高阶统计量的系统辨识5.1.1非最小相位系统5.1.2基于高阶统计量的系统辨识5.1.3高阶统计量用于MA系统辨识5.1.4高阶统计量用于非因果AR模型辨识5.1.5ARMA模型参数估计方法5.2有色噪声中的信号提取5.2.1复信号累积量的定义5.2.2谐波过程的累积量5.2.3高斯有色噪声中的谐波恢复5.2.4非高斯有色噪声中的谐波恢复5.3基于高阶累积量的参数模型阶数的确定参考文献第6章高阶统计量在信号处理中的应用6.1基于高阶累积量的自适应信号处理6.1.1基于高阶累积量的自适应FIR算法6.1.2基于累积量的MMSE准则6.1.3RLS自适应算法6.2高阶统计量在独立分量分析中的应用6.2.1问题的数学描述6.2.21CA问题的解法6.3基于高阶累积量的时间延迟估计6.3.1基于双谱估计的时延估计6.3.2基于互双倒谱的时延估计6.3.3自适应时延估计方法参考文献第7章Alpha稳定分布与分数低阶统计量7.1历史回顾7.1.1历史回顾7.1.2发展动因7.2Alpha稳定分布的概念7.2.1a稳定分布的概念7.2.2a稳定分布的几种特殊情况7.2.3广义中心极限定理7.2.4a稳定分布的性质7.2.5a稳定分布的概率密度函数7.2.6多变量O稳定分布7.2.7对称O稳定分布随机信号(随机过程)7.3分数低阶统计量7.3.1分数低阶矩7.3.2负阶矩7.3.3零阶矩7.3.4a稳定分布过程的分类7.3.5用于脉冲特性信号建模的其他分布7.4共变及其应用7.4.1共变的概念7.4.2共变的主要性质7.4.3共变在线性回归中的应用7.4.4复SaS分布的共变7.5对称Alpha稳定分布的参数估计7.5.1最大似然估计方法7.5.2基于样本分位数的参数估计方法7.5.3基于样本特征函数的参数估计方法7.5.4无穷方差的检验7.5.5基于负阶矩的方法7.5.6计算机模拟中的若干问题参考文献第8章基于分数低阶统计量的信号处理8.1稳定分布的参数模型方法8.1.1最

论文主要讲毫米波，相位器的介绍，以及合成方法相关内容包括，群时延，啁啾信号，自译。

雷达发射线性调频信号的模糊函数图以及等高线图，速度模糊，时延模糊图

高性能CPE从L2~L3的处理能力延伸到L2~L7，构建高性能，低时延，抗丢包的SD-WAN网络开放&增值开放uCPE按需提供VAS，控制器开放快速与第三方系统对接灵活组网构建大规模灵活，可靠，安全的企业互联是SD-WAN建设的核心极简运维自动化的网络配置，智能化的故障定位，可视化的状态呈现

差额加权轮询算法Matlab仿真，输出包含数据包到达速度、队列发送速度、数据包平均时延。

实验内容设计一个滑动窗口协议，在仿真环境下编程实现有噪音信道两站点间无差错双工通信信道模型8000bps全双工卫星信道单向传播时延270毫秒信道误码率为10-5物理层接口：提供帧传输服务，帧间有1ms帧边界网络层属性：分组长度固定256字节实现GoBackN协议

Filtersolution是由NuhertzTechnologies,LLC公司开发的一款滤波器设计和分析软件，能够提供无源、有源和数字滤波设计类型，可给出所设计滤波器的传递函数、零极点以及幅频、相频、群时延等特性。
通过调整参数，可以获得实际工程需要的滤波器。
另外，数字滤波器还可以生成C语言程序。
是一款非常实用的工具。

包含阵列信号处理的理论和应用（张小飞）课本的电子文档，以及matlab程序MATLAB程序1：MUSIC算法MATLAB程序2：ESPRIT算法MATLAB程序3：Root-MUSIC算法MATLAB程序4：面阵中二维角度估计Unitary-ESPRIT算法MATLAB程序5：空间平滑MUSIC算法的MATLAB程序6：角度和时延联合估计（JADE）算法MATLAB程序7：传播算子DOA估计算法MATLAB程序8：基于增广矩阵束的L型阵列的二维DOA估计MATLAB程序

二维方向-of-arrival(DOA)估计是无线通信、雷达和声学信号处理领域中的一个关键问题。
在这些系统中，多个同时发射或接收的信号源可能来自不同的方向，而DOA估计就是确定这些信号源相对于接收阵列的方向。
本程序集是一个用Matlab编写的DOA估计算法实现，提供了对二维空间中信号源方向的估计。
标题中的"二维DOA估计程序_DOA估计_matlab"表明这是一个基于Matlab的软件工具，用于进行二维空间内的DOA估计。
Matlab因其强大的数值计算能力和丰富的信号处理库，常被用于开发此类算法。
描述提到"二维DOA估计程序，直接运行脚本，可以得到角度估计的结果"，这说明该程序包含一个可以直接执行的Matlab脚本，用户无需深入了解内部算法细节，只需运行脚本，即可获取信号源的方位角信息。
这对于教学、研究或者快速原型验证来说非常方便。
标签"doa估计"和"matlab"进一步确认了程序的主要功能和所使用的编程语言。
在压缩包中的文件"基本DOA估计程序-20210110"很可能包含了主脚本文件和其他辅助文件，如数据集、函数库等。
这些文件通常会提供算法的实现，包括初始化参数设置、信号模型定义、阵列几何结构描述、估计方法（如MVDR（最小范数均方差准则）、MUSIC（多信号分类）、ESPRIT（估计信号参数的旋转不变技术）等）以及结果的可视化。
在实际应用中，二维DOA估计可以应用于多个场景，如：1.雷达系统：确定目标的精确位置，提升探测能力。
2.无线通信：多用户检测，提高频谱效率。
3.声纳系统：水下目标定位，提高海洋探测精度。
4.智能音频系统：定向麦克风阵列，用于语音增强和噪声抑制。
在Matlab中，实现DOA估计通常涉及以下步骤：1.**信号模型**：定义输入信号的数学模型，包括信号源数量、信号功率、频率、时延等。
2.**阵列设计**：选择合适的天线或麦克风阵列布局，如线阵、圆阵或U型阵列等。
3.**数据预处理**：对采集到的数据进行去噪、采样同步等预处理。
4.**DOA估计算法**：根据选择的算法（如MUSIC、ESPRIT、LMS等）计算角度估计。
5.**后处理**：可能包括角度细化、误检剔除等步骤。
6.**结果展示**：将估计的DOA值以图形方式呈现，便于理解和分析。
通过这个Matlab程序，用户可以方便地调整参数，测试不同算法的效果，并且快速获得直观的结果。
这对于学术研究、工程实践和教育都是非常有价值的资源。

介绍了一种应用于光纤时频传递秒脉冲信号(1PPS)调制的马赫-曾德尔调制器(MZM)偏置点反馈控制系统。
本系统将电光调制器的偏置点设置在传输曲线的最小值点(Null)和正斜率正交点(Quad+)之间的线性区域，利用光电二极管(PIN)探测输出1PPS信号的低电平电压的波动来检测偏置点的漂移。
对测量到的电压信号进行数字处理后通过控制偏置点反馈系统来稳定调制器的偏置点。
对反馈控制理论进行了原理推导，并与基于微扰理论的商用偏置点稳定系统进行了对比实验。
实验证明该系统可以避免微扰信号对1PPS传输稳定性的影响，传递性能优于商用偏置点稳定系统。
实验结果表明，1PPS传递时延波动的峰峰值为174ps，均方根值(RMS)为18ps，在平均时间为104s时，1PPS的时间阿伦方差(TDEV)下降到1.7ps。

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。