说明：一个16相位正交调幅的信道盲均衡恒模算法，适用于高斯白噪声信道。
信道盲均衡恒模算法 高斯白噪声 16QAM
说明：基带信号bpsk仿真，基带传输基本方波信号、sinc信号，对过程添加高斯白噪声，接收端用匹配滤波器进行接受，计算实际信号误码率，并于理论误码率进行比较。
信号bpsk仿真 方波信号 sinc信号 高斯白噪声
说明：高斯白噪声的两种matlab实现方式，可以用，已经试验了
AWGN agwn-matlab matlab加入agwn matlab中agwn函数 matlab中agwn
说明：图像去噪，是目前图像处理领域对高斯白噪声效果最好的去噪算法
denoising-matlab BM3D去噪matlab 图像去噪BM3D BM3D去噪算法 白噪声-去噪
说明：通过数据采集系统得到的心电信号数据matlab编程实现心电信号的提取。然后加入20信噪比的高斯白噪声，最后用卡尔曼滤波进行处理
心电-卡尔曼 卡尔曼滤波-噪 ecg-kalman 卡尔曼滤波-信号 kalman-matlab-ecg
说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。
BP 网络 贝叶斯正则化算法 L-M 优化算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr 白噪声
说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正 则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。
贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr BP
说明：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中，将采用两种训练方法，即L-M优化算法（trainlm)和贝叶斯正则化算法（trainbr),用以训练BP网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。
贝叶斯拟合 trainbr BP数据拟合 Trainlm data-fit-matlab
说明：利用强化学习的自适应动态规划中的值迭代和策略迭代方法，神经网络控制方法，LQR状态调节器最优控制方法，实现了三维倒立摆在飞行器上的稳定控制。鲁棒性很强，进行了高斯白噪声的扰动实验。
inverted neural Adaptive dynamic 策略迭代学习 策略迭代 matlab 策略迭代控制
说明：基于matlab的canny算子实现边缘提取。
canny算子 边缘提取
