tiaozhijietiao2DPSK

MIMO信道估计,包括高斯噪声下的分析，对于初学者(ls,lmmse of mimo ofdm channel)

MATLAB COM组件在实现SIS功能开发中的应用 在火力发电厂厂级监控信息系统（SIS）中需要实现的应用功能众多，从而需要有效的数据处理方法和优化算法。为此，提出了利用高级编程语言搭建系统开发平台，复杂算法的功能由MATLAB COM组件实现的方案，以节约系统的开发成本及提高系统开发效率。介绍了SIS功能开发中调用MATLAB COM组件的实现过程，对部分计算结果的精度及效率与已有的自开发算法进行了对比，表明利用MATLAB中的二次规划函数生成的COM组件求解负荷分配问题所得到的结果比采用拉格朗日松弛法求解得到的结果稍差。因此，对算法精度和效率要求比较高的信息系统开发需要有针对性的设计算法或采用更适合具体问题的科学计算软件工具。(APPLICATION OF MODULE MATLAB COM FOR REALIZING DEVELOPMENT OF SIS FUNCTIONS IN POWER PLANT)

CT滤波反投影重建算法，利用卷积计算，利用矩阵计算积分，比较简单的思想(CT reconstruction)

4阶Nuttall窗128 点4-order卷积 matlab(Nuttall128 4-order convolution matlab)

以循环的方式随机选择簇头节点，将整个网络的能量负载均匀分配到网络中的每个传感器节点，从而达到降低网络能耗，提高网络生存周期的目的。(Cyclic manner randomly selected cluster head node, the energy of the entire network load evenly distributed to each sensor node in the network, which can reduce energy consumption and improve the life cycle of the destination network.)

本源代码首先实现普通的直方图均衡化，再实现灰度级之间的均匀分布，可以有效的解决直方图均衡化过程中的灰度断层现象。使得图像更加的柔和，直方图分布更均匀。(Source code first to achieve common histogram equalization, and then to achieve uniform distribution between gray levels can be an effective solution in the process of histogram equalization, gray fault phenomenon. Makes the image more of the soft histogram more evenly distributed.)

说明：  1.出至于冈萨雷斯（matlab） 2.书中所有出现的M文件齐全 3.为了大家的输入烦躁，找全了，一起发上去(1. The As Gonzalez (matlab) 2. The book documents all occurrences of the M 3 range. To everyone' s input irritability, find all, and together made up)

阵列信号处理算法中的LCMV算法，仿真场景：8元均匀线性阵列，阵元间距为1/2波长，干扰入射方向为45度，干噪比为40dB。附报告、源程序、仿真截图，内容详尽，希望对您学习有所帮助。(Array signal processing algorithm LCMV algorithm simulation scenarios: 9 element uniform linear array, the array element spacing is 1/2 wavelength, the interference incident direction of 45 degrees, interference and noise ratio of 40dB. Attached report, source code, simulation screenshots, detailed, hope to help you learn.)

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说明：  基于密度的聚类算法 它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类(Density based clustering algorithm It defines the cluster as the largest set of density connected points, and can divide the region with enough high density into clusters, and can find clusters of arbitrary shape in the spatial database of noise)