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《MATLAB实用指南》系列丛书源代码。(MATLAB)

简单的用PCA实现人脸识别的matlab程序(Face recognition using PCA to achieve)

雷达多目标机动跟踪 利用imm模型可以获得很好的跟踪效果，其中滤波器用了ukf和ekf. 程序列表 程序说明 CAEKF.m 采用CA模型的EKF滤波 IMMUKF.m 采用交互式多模型的UKF滤波程序 FX1.m IMMUKF.m程序中CV模型系统方程 FX2.m IMMUKF.m程序中CA模型系统方程 FZ.m IMMUKF.m程序中观测方程函数 数据列表 Measure.mat 观测数据 Real.mat 真实数据 (Using multi-mode approach of unsent Kalman filtering process, simulation of moving target tracking)

小波包变换分析信号的MATLAB程序 小波分析信号去噪 小波分解与重构经典程序(Wavelet packet transform analysis of signals in MATLAB program Signal de-noising wavelet decomposition wavelet analysis and reconstruction classic program)

PROGRASSIVE EDGE GROWTH 累加边增加LDPC算法(PROGRASSIVE EDGE GROWTH cumulative increase LDPC edge algorithm)

matlabprograminofdmsoplztakecareurself

产生一个随机信号和两个不同频率但频率间隔很小的正弦信号，要求对两信号之和进行如下分析： （1） 求该随机信号的自相关性系数、自相关函数，画出对应的图形； （2） 利用不同的参数建模方法求出两个随机信号的功率谱； （3） 利用极大似然估计、递推最小二乘法等常用的参数估计方法估计所建模型，包括AR模型、MA模型和ARMA模型的的参数，阶次自定；并与Matlab工具箱里的一些建模函数的运算结果进行比较； （4） 利用陷波滤波和MUSIC滤波方法对该信号的频谱进行估计； （5） 利用Wiener滤波、LMS滤波对该含噪声的正弦信号进行去噪声处理； （6） 假设该信号是一个飞行器的某个方向的线位移信号，可否利用Kalman滤波对该信号进行滤波？ （7） 利用高阶谱理论对该信号进行谱估计和相应的AR模型、MA模型和ARMA模型估计； （8） 利用小波变换（变换函数可以直接用Matlab里的函数）对该信号进行去噪声处理，并和前面的去噪声方法进行比较。 (Produce a random signal and two different frequency but frequency interval small sine signals, required to make the following analysis of two signals: (1) for the random signal from the correlation coefficients, the autocorrelation function and draw the corresponding graphics (2) make use of different parameters modeling method for out two random signal power spectrum (3) using maximum likelihood estimation, recursive least square method and common parameters estimation method estimates that the model, including AR model, MA model and the parameters of the ARMA model we, order time decided oneself With Matlab toolbox and some of the modeling function is used compared the (4) use trapped wave filter and MUSIC of the signal filter method of spectrum to estimate (5) use Wiener filtering, LMS filtering on the sinusoidal signal with noise to noise treatment (6) assumes the signal is a vehicle of a certain direction of displacement signal line, can you use Kalman filtering on the)

此为模式识别中Parzen窗法估计概率密度函数。 全部程序流程如下： 1、读取FAMALE.TXT文件把身高或体重给数组，并求x1的样本数N1和窗宽、体宽； 2、读取MALE.TXT文件把身高或体重给数组，并求x2的样本数N2和窗宽、体宽； 3、读取Test2.txt文件把对应的身高或体重给数组A并求A的样本数M； 4、利用Parzen窗法估计概率密度函数判别男女性别； 5、对本判别的错误率进行统计。 (This is the pattern recognition Parzen window method to estimate the probability density function . All program flow is as follows : 1 , read FAMALE.TXT file to height or weight to the array, and find the number of samples x1 N1 and window width , body width 2 , read MALE.TXT file to height or weight to the array, and find the number of samples x2 N2 and window width , body width 3 , read Test2.txt file to the corresponding height or weight requirements for the array A and A is the number of samples M 4 , the use of Parzen window method to estimate the probability density function of gender discrimination 5 , determine the error rate of the statistics . )

PSD using BT/AR/ method,get the auto-correlation funtion(PSD using BT/AR/method, get the auto-correlation funtion)

说明：  线性调频信号的匹配滤波器的设计与实现第二款(LFM matched filter design and implementation of paragraph)