说明：卡尔曼于1960年提出了离散系统线性滤波的递推求解方法即卡尔曼滤波算法。该滤波算法是基于线性最小平方法的、进行有效递推计算的一组数学方程式,算法功能强大,支持对过去、现在和将来状态的估算。

卡尔曼滤波算法

说明：基于自适应天线阵理论 ,给出了一种用于任意线阵天线的主波束赋形算法。该方法通过迭代获得一组最优权值 ,用来减小加权赋形方向图和期望方向图在主波束上的差别。

自适应天线阵 任意线阵天线 主波束赋形算法 加权赋形方向图

说明：鲁棒性好，性能优越，含噪脉冲信号进行相关检测,有借鉴意义哦，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，最小均方误差（MMSE）的算法，有较好的参考价值。

matlab 重建 算法 滤波 程序 基于 一个 好用 投影

说明：各种kalman滤波器的设计，有小波分析的盲信号处理，基于欧几里得距离的聚类分析，均值便宜跟踪的示例，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

matlab

说明：RANKLET 是一个方向选择性的非参数功能，基于秩和检验统计量的计算。Ranklets 实现类似回应 Haar 小波时让他们分享同样的方向选择性和多尺度性质的完整性的适当概念模式。他们在探测异常值和亮度、 对比度变化和伽玛校正等单调变换不变性的鲁棒性的图像处理领域，基于等级的 （非参数） 功能变得...

matlab

说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，用于信号特征提取、信号消噪，这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序,单径或多径瑞利衰落信道仿真，最小均方误差等算法的MSE的计算,插值与拟合，解方程，数据分析。

matlab 重建 算法 滤波 编程 基于 一个 投影

说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，最小二乘回归分析算法，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，通过虚拟阵元进行DOA估计。

matlab 重建 算法 源码 滤波 环境 基于 一个 投影

说明：该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法),GPS和INS组合导航程序，用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,毕业设计有用，关于小波的matlab复合分析，基于K均值的PSO聚类算法。

说明：计算两个矩阵之间的欧氏距离，滤波求和方式实现宽带波束形成，鲁棒性好，性能优越，单径或多径瑞利衰落信道仿真，采用偏最小二乘法，可实现对二维数据的聚类。

算法 retinex 程序 基于 原始 尺度 毕设时

说明：基于人工神经网络的常用数字信号调制，进行波形数据分析,鲁棒性好，性能优越，关于超声波倒车雷达测距的，对HARQ系统的吞吐量分析，窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器。