shijanxulie

将实信号变换为复信号，提取信号幅值、相位角，计算相位同步指数，分析各组信号数据之间的同步稳定性。(The signal is converted into a complex signal, extraction of signal amplitude, phase angle, calculation of phase synchronization index, analysis of stability of synchronization between each signal data.)

mimo 2*1的仿真程序，和原始的alamouti的论文里的仿真图是一样的(mimo 2* 1 of the simulation program, and the original alamouti s thesis is the same as the simulation map)

一种基于矢量量化快速编码的图像压缩方法种基于矢量量化快速编码的图像压缩方法 (A Fast Vector Quantization Encoding Method for Image Compression)

DEA模型的MATLAB算法,DEA-Solver.rar(DEA MATLAB)

lenvison及其逆算法，可以计算出滤波器系数a,反射系数，预测误差等，自己写的一个小程序，很好用(lenvison and its inverse algorithm to calculate the filter coefficients a and reflection coefficients, prediction error, a small program to write their own good)

matlab应用，详细讲述了matlab 的使用方法和部分源程序 (matlab applications, detailed explanation on the use of matlab and some source code)

digital control systems in Z on Matlab

JBEAM-soft is a software package written in MATLAB. It was used to generate the simulation results, as well as figures, in paper "JBEAM: multiscale curve coding via beamlets" by X. Huo and Jihong Chen. This paper will appear in IEEE Trans. Image Processing, 14 (11), in November 2005

说明：  压缩感知 正交匹配追踪一些人关心压缩感知与雷达成像，他们把稀疏表示放在最重要的地方，以为在雷达成像中成功实现压缩感知关键是稀疏表示； 事实上并不是如此。我们知道：压缩感知需要建立AX=B,且该方法具有较低的抑制信噪比能力；另外雷达成像的基础是雷达 信号与目标的相互作用，也就是电磁波与介质的相互作用，该相互作用是一个非常复杂的非线性问题，因此研究这个问题与 压缩感知的关系才是解决雷达成像问题的关键点所在。从另外一个角度来看，雷达成像中惯用的方法是匹配滤波，它之所以 能够处理低信噪比的问题，是因为它利用了回波数据的冗余信息。也就是目前雷达成像算法之所以成功的关键是具有足够 多的冗余信息。现在，在雷达成像中使用压缩感知恰好是反其道而行之！ (compressed sensing)

数字滤波器,仿真成功为低通滤波器.一个典型的滤波器的仿真 比较详细 还有图(digital filters, the success of the simulation low-pass filter. A typical simulation of the filter there are also more detailed)