matlab程序。
分别利用Capon和Music算法实现了DOA估计,并且绘出图形比较它们的性能。
对于理解这两种算法有很好的帮助!
2024/6/13 6:14:15 2KB matlab DOA 空间谱估计 capon
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MUSIC算法应用于DOA估计的超分辨算法多重信号旋转子空间不变算法波达方向估计最经典的算法
2024/5/23 14:37:21 3KB 阵列信号 MUSIC算法
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基于Pmusic,Capon,算法,的波达方向DoA估计
2024/5/1 22:08:06 2KB DOA,Pmusic,Capon,MatLAB
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基于SVD分解的二维多任务压缩感知off-grid算法,廖艳苹,付畅,在阵列信号处理领域中,波达方向(DOA)估计作为关键技术已被广泛研究多年。
考虑到二维DOA估计的现实意义,如为基站提供准确无盲区
2023/10/10 10:06:49 298KB 二维波达方向估计
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信号波达方向(DOA)估计是传感器阵列信号处理的一个重要组成部分,本书对DOA估计问题研究的发展历程、有关算法进行了比较系统全面的介绍和分析,算得上是一本权威著作,适合作为阵列信号处理学习和研究的入门书籍。
2023/7/7 22:31:30 8.12MB Array Signal
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ISM算法的matlab代码实现,通过对不同波到阵列的接收情况分析波达方向的matlab代码
2023/7/7 1:22:40 2KB ISM matlab
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主要内容:阵列信号处理在雷达中应用1、背景知识2、自适应旁瓣匿影(SLB)3、自适应旁瓣相消(SLC)4、自适应数字波束形成(ADBF)5、波达方向(DOA)估计6、动目标显示(MTI)和动目标检测(MTD)7、空时联合自适应处理技术(STAP)8、空时联合DOA估计9、米波雷达测高技术
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稀疏表示波达方向(DOA)估计算法具有分辨力高等优点,但是对阵元个数要求高、低信噪比时估计功能恶化严重,不利于在实际系统中应用。
为此,提出一种基于实信号特点的稀疏表示波达方向估计算法。
首先,建立实值稀疏表示的DOA估计模型,能够将阵元数虚拟加倍;
其次,利用正交三角分解对估计模型变型,从而改善低信噪比时的估计功能;
最后,利用正交匹配追踪算法得到估计结果。
仿真实验结果表明,相对传统稀疏表示算法,具有更低的估计误差和更好的实时性,在实际工程中应用前景广阔。
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本书译自国际著名信号处理大师、IEEE信号处理协会技术成就奖获得者PetreStoica教授2005年编写的教材《SpectralAnalysisofSignals》。
该书介绍了经典谱分析和现代谱分析的基本理论和方法,主要内容包括谱估计的基本概念(自相关,能量谱和功率谱),非参数化谱分析(周期图和相关图,加窗技术),有理谱分析(自回归,滑动平均以及自回归滑动平均方法),线谱分析(最小二乘估计,Yule-Walker和子空间方法),滤波器组方法(改进的滤波器组方法,Capon方法,APES方法),阵列信号处理(波束形成,Capon方法,参数化波达方向估计),有关矩阵分析、Cramer-Rao理论和模型阶数选取的主要结论。
书中每章包含了大量反映谱分析最新研究成果和当前研究热点的补充内容,提供了大量有助于读者深入了解各种谱分析方法功能与实现、反映当前研究热点的分析习题和上机习题。
该书内容丰富新颖、论述严谨,是一本信号谱分析领域的高水平教材。
2020/2/5 6:04:32 15.45MB 经典数据
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该书是一本声学和语音信号处理领域的专著,全面系统地阐述了麦克风阵列的理论和应用。
全书共分为十章,涵盖了麦克风阵列信号处理领域中最重要的主题。
每章沿着从基本理论到实际应用的脉络进行描述,希冀为读者建立起最重要的基本概念。
[1]全书各章基本是自含的,可以按需求单独阅读每一章。
第1章介绍麦克风阵列的概念、特点和应用,以及全书组织结构。
第2章阐述了线性最优滤波器,这是麦克风阵列信号处理的基础。
第3章介绍了传统的窄带波束成形技术,引入了宽带波束成形的原理。
第4章介绍如何将线性限制最小方差滤波器(LCMV)用于室内声音环境下的噪声抑制和去混响。
第5章在一个统一的数学框架下,介绍了几种典型的单通道噪声抑制算法在麦克风阵列噪声抑制中的应用。
第6章在单通道和多通道两个方面介绍了频域最优滤波器,侧重协助读者理解在多通道条件下频域滤波器的工作原理。
第7章从多输入多输出(MIMO)系统的角度介绍了麦克风阵列在信源提取、去混响和干扰抑制等方面的应用。
第8章是第7章的延续,介绍了如何使用两步策略处理干扰源及混响问题。
第9章介绍了麦克风阵列条件下的波达方向(DOA)和时延估计(TDOA)问题。
第10章对本书中没有涉及的几个问题进行了讨论。
本书可以作为通信、信号处理和声学等相关专业研究生的教材或教学参考书,也可供从事相关工作的科研及工程人员参考。
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2019/8/6 23:54:47 27.59MB 麦克风阵列 音频 信号处理 语音增强
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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