说明：%二进制系统的monte carlo仿真：%目的：为了顾及数字通信系统的差错概率。%先仿真产生随机变量r0,r1,它们构成了检测器的输入。首先产生一个具有等概率出现并且互为统计独立的二进制0和1序列。%为了实现产生等概率0和1序列,方法：用一个产生范围在（0，1）内的均匀随机数的随机数发生器，如果产...
说明：高斯过程回归和分类程序。精彩的工作方案。 简单的一维回归运动计算中两种不同方式： 一例无噪声与立方相关模型 一例嘈杂平方欧几里得相关模型 在这两种情况下，模型参数估计使用的最大似然原理。 数字说明高斯过程模型，以及其形式的点态...
说明：为了实现DOA和时延的联合估计,提出了一个无线通信中高分辨率的联合角度和时延估计方法,该方法不需要对参数进行搜索,利用空时矩阵的特征向量和特征值分别估计DOA和时延,通过特征值和特征向量的对应关系,估计的参数可以自动实现配对, 只要各路径信号的DOA和时延不同时接近此方法都可以适用,与JADE-MU...
说明：可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，最小均方误差（MMSE）的算法，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。
说明：可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，最小均方误差（MMSE）的算法，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。
说明：应用背景长期以来，模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了，在一个算法下，可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中的一个飞跃。关键技术作为一个多元线性回归方法，...
说明：具有丰富的参数选项,最小均方误差（MMSE）的算法，采用偏最小二乘法，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计。