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有限元中比例nearQuad单元的matlab程序(FEA matlab )

modelling and simulation using matlab

MUSIC算法[1] 是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。MUSIC算法就是利用这两个互补空间之间的正交特性来估计空间信号的方位。噪声子空间的所有向量被用来构造谱，所有空间方位谱中的峰值位置对应信号的来波方位。MUSIC算法大大提高了测向分辨率，同时适应于任意形状的天线阵列，但是原型MUSIC算法要求来波信号是不相干的。(clear all clc List0= E:DOA估计仿真 List00=[ 2013-10-31_12_44_31 ] for Li=1:1 List1=strcat(List0,List00(Li,:), Data ) In_p=[List1, ChanData ] 输入数据目录 Out_p=strcat([List1, DataDOA ]) 输出数据目录 NLen=10000 分段长度 M=16 r=15 c=299792458 List=List1(end-19:end-1) 选择目录 if(~exist(Out_p, )) mkdir(Out_p) end )

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简单源代码，可以产生高斯噪声，简单易懂，使用方便。(Simple source code, you can generate Gaussian noise, easy to understand, easy to use.)

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优权的傅立叶变换和最大信噪比准则方向图和功率谱，自己编写，仅供参考(Pattern and power spectrum of the Fourier transform of the privilege and the maximum signal-to-noise ratio guidelines written for reference only)

基于学习的图像超分辨率重建，可以进一步了解基于学习的方法。(Learning-based super-resolution image reconstruction, we can further understand the learning-based approach.)

偏最小二乘法，可以用于化学，数学，经济，医药，卫生等诸多领域(PLS MATLAB)