CONP

仿真对象如下： 其中， v( k )为服从N (0,1) 分布的白噪声。输入信号u ( k) 采用M 序列，幅度为 1。M 序列由 9 级移位寄存器产生，x(i)=x(i-4)⊕x(i-9)。 选择如下辨识模型： 加权阵取Λ = I。 衰减因子β = 0.98，数据长度 L = 402。 辨识结果与理论值比较，基本相同。辨识结果可信 (he simulation object is as follows: among them, v (k) to obey N (0, 1) distribution of white noise. The input signal u (k) using M sequence, amplitude is 1. M sequence by 9 level shift register generation, x (I) = x (I- 4) ⊕ x (I- 9). Choose the identification model: weighted array take Λ = I. Attenuation factor β = 0.98, the data length L = 402. Identify the theoretical calculation and comparison, basically the same. Identification results are reliable)

第一章 MATLAB6.5 基础 第二章 MATLAB 图形绘制基础 第三章 MATLAB 图形对象 第四章 MATLAB 图形对象操作 第五章 GUI 设计 第六章 MATLAB 特殊图形的绘制 第七章 MATLAB 高级绘图功能】 第八章 数字图像原理 第九章 MATLAB 图像显示与色彩 第十章 MATLAB 图像正交变换 第十一章 滤波器的设计 第十二章 MATLAB 图像运算 第十三章 MATLAB 图像增强 第十四章 图像复原 第十五章 图像分析 第十六章 数学形态学操作 第十七 章 图像编码与压缩(Chapter I Chapter II MATLAB6.5 basic foundation MATLAB Rendering graphic object MATLAB Chapter III Chapter IV MATLAB graphics object to operate GUI Design Chapter V Chapter VI MATLAB graphics rendering special MATLAB Chapter VII of the advanced graphics features】 figure eight chapters Image Principle IX MATLAB image display and color images MATLAB Chapter X Chapter XI filter orthogonal transformation design Chapter XII Chapter XIII MATLAB image computing MATLAB Image Enhancement Image Restoration Chapter XIV Chapter XV of image analysis Chapter XVI Chapter XVII operation of mathematical morphology image coding and compression)

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一个非高斯目标方法的例子，研究不同自适应方法(A non-Gaussian examples of the target method to study the different adaptive methods)

说明：  matlab自定义函数调用的方法 ppt教程(matlab defined function calls ppt tutorial)

求解TSP问题，即在N个城市中各经历一次回到出发点，使所经过的路程最短。采用连续的Hopfield网络实现以5个城市为例的TSP问题。(TSP problem, that each of the N cities experiencing a return to the starting point, so that the shortest distance elapsed. Use continuous Hopfield networks to five cities as an example of the TSP.)

功率谱估计及其MATLAB仿真 有源码 很不错的(Power Spectrum Density Estimation and the simulation in Matlab)

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This function takes a quantized analog signal and calculating the signal to noise ratio SNR