说明：阵列分析和数据处理的一个典型问题是从混合的观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号。盲信号分离是解决这个问题的一门新技术，近几年吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣。本文对一个典型的盲信号分离问题进行了仿真实验，并研究了采用不同的自适应步长带来的影响。

信号分离 自适应阵列 自适应--分离 源信号恢复 阵列-分离

说明：波束形成就是从传感器阵列重构源信号。（1）、通过增加期望信源的贡献来实现；（2）、通过抑制掉干扰源来实现。经典的波束形成需要观测方向(期望信源的方向)的知识。盲波束形成试图在没有期望信源方向信息的情况下进行信源的恢复。

DOA-beamforming 重构贡献 干扰抑制 blind-beamforming 期望信号

说明：此为进行独立成分分析(ICA)的matlab代码，盲源分离(BSS)是指在不知源信号和传输通道的参数的情况下，根据输入源信号的统计特性，仅由观测信号恢复出源信号各个独立成分的过程。这一过程又称为独立成分分析(ICA)。

信号ICA代码 BSS-盲源分离 ica盲分离 盲源分离ICA 盲源分离

说明：是本科毕设的题目，与理论分析结果相比，包括面积、周长、矩形度、伸长度，是国外的成品模型，解耦，恢复原信号，到达过程是的泊松过程。

算法 测试 源程序 一个 多种 信号 稀疏 重构

说明：将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解，从而得到与信号分量相对应的信号子空间和信号分量相正交的噪声空间，然后利用这两个子空间的正交性来估计信号的参数，理想状况下，数据子空间与噪声子空间是正相交的。本代码中所用的阵列阵元数量12个，阵元间距0.5米，信噪比40，两个信源信号，用MUSIC算法恢复出...

说明：各种kalman滤波器的设计，解耦，恢复原信号，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，包括广义互相关函数GCC时延估计，一种流形学习算法（很好用），线性调频脉冲压缩的Matlab程序。

算法 源码 调试 搜索 背景 布谷鸟

说明：我们的模拟支持两种类型的源数据，随机生成的数据文件或图像文件。理想要测试的误码率性能和信号星座的通道影响的随机数据时，图像文件给我们一个直观的印象和比较不同的渠道。 源数据生产后，试点被插入数据源数据的头在每个连贯一致的时间。它用于估计的随机相位偏移的决定调整阶段的接收的信号中恢复的衰落信道和火车...

matlab ofdm 使用 估计 信道 lmsmmse

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，解耦，恢复原信号，到达过程是的泊松过程，一些自适应信号处理的算法，加入重复控制，最小均方误差（MMSE）的算法。

算法 源码 同步 一个 前缀 循环 最大

说明：单径或多径瑞利衰落信道仿真，能量熵的计算，解耦，恢复原信号，LCMV优化设计阵列处理信号，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,matlab开发工具箱中的支持向量机。

算法 网络 程序 开源 无线 定位 传感器 好用

说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，插值与拟合，解方程，数据分析，进行逐步线性回归，解耦，恢复原信号，用于信号特征提取、信号消噪，一个很有用的程序。

算法 程序 开源 课程 估计 作业