FIR

matlab img processing algo

MATLAB源程序，可以利用该程序直接进行线性滤波法模拟风速谱及功率谱(MATLAB source, you can use the program directly to the linear filtering method to simulate the wind speed spectrum and power spectrum)

MIMO OFDM matlab仿真,插值与拟合，解方程，数据分析，是路径规划的实用方法，这个有中文注释，看得明白，有信道编码，调制，信道估计等，LCMV优化设计阵列处理信号，使用拉亚普诺夫指数的公式。 ( MIMO OFDM matlab simulation, Interpolation and fitting, solution of equations, data analysis, Is a practical method of path planning, The Chinese have a comment, understand it, Channel coding, modulation, channel estimation, LCMV optimization design array signal processing, Raya Punuo Fu index using the formula. )

在这本实用的指导书帮助下你立即就可使用MATLAB了。《MATLAB揭秘》为学习这种功能强大的数学计算工具提供了高效的、启发性的方法。 本书使用简单易行的风格，一开始介绍了MATLAB基础，你将学习到如何绘制图象，求解代数方程及计算积分，也将学习到如何求解微分方程，求ODE的数值解，使用特殊函数工作。本书含有几百个例子及其详细解说过程，章末带有习题，书末还带最终测试题目，一句话，本书给予你的是MATLAB精华。 本自学指导书提供了： 上手MATLAB的最快方法 几百个带有解答过程的工作实例 覆盖了MATLAB7 每章章末配有习题，提高学习质量，查漏补缺。 书末附有最终测试题 为学习和工作节省时间提高效率(for this book s help,you can use the matlab.)

计算脑电信号非线性参数，心电信号分析与滤波以及去基线漂移(Calculation of EEG non-linear parameters, ECG analysis and filtering, as well as to baseline drift)

用经典的BJ方法估计ARMA模型，一个经典范例(Using the classical BJ approach to estimate ARMA models, here is an example)

用matlab编程使用粒子群算法解决ZDT测试函数(Programming with matlab using particle swarm algorithm to solve the test function ZDT)

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MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。(MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of view, the signal processing can be decomposed observation space the signal subspace and the noise subspace, it is clear that the two spaces are orthogonal. Signal Subspace data received by the array covariance matrix and eigenvectors corresponding to the signal component, the noise subspace from the covariance matrix of all the smallest eigenvalue (noise variance) eigenvector components.)

简单二元线性回归代码，可用于探讨应变量与自变量之间的关系(Simple linear regression of binary code, can be used to explore the variables and the relationship between the independent variables)