2.Correlation

基于MATLAB实现的说话人识别程序，分别用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，对语音文件进行训练和测试，效果不错。~..~ 下面说明一下bprengong程序： 数据分别用来训练和测试两部分。 具体程序分为两部分，第一部分为：计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一，所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据（共15个）。变量Pr为每一行的最大最小值。变量T为目标值。输出神经元个数为15。 在训练阶段，如果用于训练的输入训练样本的类别标号为i（即语音数据的标号），则训练时设第i个节点的期望输出设为1。其余节点期望输出均为0。 在识别时，当一个未知类别的样本作用到输入端时，考查各输出节点的输出，并将这个样本的类别判定为输出值最大的那个节点对应的类别。 (err)

基于RBF神经网络整定PID simulink模型中的S函数，希望对大家有帮助

THIS IS THE MATLAB SOURCE CODE

最坏情况鲁棒自适应波束形成优化。实际应用中,由于阵元位置的细微偏差、阵元之间的幅度相位响应也不可能完全相同、以及有限采样效应等因素,使得实际的方向矢量与其理想值之间存在误差,严重影响了波束的性能。针对这一问题，论文作者在最坏情况下自适应波束形成方法进行研究，并作比较。(Worst case robust adaptive beamforming optimization. In practical applications, the errors between the actual direction vector and its ideal value are caused by the slight deviation of the element position, the impossibility of identical amplitude and phase responses between the elements, and the limited sampling effect, which seriously affects the performance of the beam. In order to solve this problem, the author of this paper studies and compares the adaptive beamforming methods in the worst case.)

王济等 MATLAB在振动信号中的应用(Wang Ji et al MATLAB application in vibration signal)

FFT的详细介绍，并附带一个简单的例子予以说明(the instruction of the FFT,and it offers a simple example to make you undersatand it.)

包含三个源码分别是单脉冲测角的仿真，基于MMSE准则的自适应旁瓣对消，平面阵的三维天线方向图计算。(The simulation consists of three single-pulse source are angle measurement based on MMSE criterion adaptive sidelobe cancellation of the three-dimensional antenna, planar array of chart calculations.)

This document contain a model of wi-fi 802.11 b Its great work

symbol synchronization in ofdm

蒙特卡洛算法仿真程序！！！！！！！！！！！！！！！！！(Monte Carlo algorithm simulation program! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !)