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关于这个校正设计的程序，我原本打算做3个版本的。第一个就是现在传上来的这个。这个版本，提供了设计思路的由来和适当的过程的引导，但一些计算步骤由使用者自己来完成。我做这个版本的目的是希望，使用者能通过这个程序的使用明白校正的设计思路，至少是从我理解的程度上去理解。如果以后的师弟、师妹们能通过使用这个程序，更加轻松的掌握校正的方法。我就觉得我做了一件意义重大的贡献，我会感到自豪。所以也希望李老师能对其中的错误和不足进行指正。第二个版本是第一个版本的简化版，只给过程的引导，不给设计思路，主要是给用过第一个版本的同学一个加深联系的途径。(i don t know)

rbf聚类网络来做预测，过程很适合初学者懂的。很详细，很容易的！(RBF clustering to make the forecast network, the process is very suitable for beginners understand. Very detailed, easy! )

车辆类型识别，简单的车辆模型识别技术，通过交通灯来检测一条道路上车辆的多少(trafficpatterns- a simple model of vehicular traffic on four roads all leading to an intersection controlled by a traffic light. It turns green for each of the four paths with specified durations. Tweak the traffic light durations to study how much traffic builds up on the different paths.)

考虑阴影效应，多普勒频移等的影响，用于描述瑞利衰落信号的信号特征(Take into account the shadow effect, Doppler shift, etc., used to describe the signal characteristics of the Rayleigh fading signal)

Speech oscilloscope using matlab

fading channel model

实现FFT谱分析，并进行全相位FFT谱与传统FFT谱的比较(To achieve FFT spectrum analysis, and comparison of all phase FFT spectrum with the traditional FFT spectrum)

说明：  超声图像重建，包括基本步骤和一部分源代码。可用作实验设计。(Ultrasound image reconstruction)

轻微曲线少量变速条件下的SAR成像算法，3点成像(SAR imaging algorithm curve transmission conditions, 3:00 imaging)

设有一个随机信号 服从AR(4)过程，它是一宽带过程，参数如下： 我们通过观测方程 来测量该信号， 是方差为1的高斯白噪声，用LMS算法和RLS算法通过观测方程来估计原信号。并用Matlab对此问题进行仿真。 (There is a random signal obedience AR (4) process, which is a broadband process parameters are as follows: We are measured by observing the signal equation is a Gaussian white noise variance, with the LMS algorithm and RLS algorithm to estimate the observation equation the original signal. This issue with Matlab simulation.)