EKF UKF PF的算法仿真比较

普通最小二乘法回归_源码数据包含 数据集 Cal_housing.csv ，源码 ExistData.py ，SimulateData.py

1.使用说明：使用EXCEL背单词，不是简单的设置方格大小，而是加入按钮和VB代码，支持快捷键、发音、自动播放单词，实现单词背诵结果的统计。2.文档说明：buttonword-Encrypted.xlsm，office2010，版本较低的朋友请忽略次分享。点击按钮-背单词-加密；excel中已经做好了模板，直接可以用，唯一加密的是VB代码，不影响使用。3.加密说明：和研究VB开发没关系的请忽略，采用md5加密方式，密文...很好猜，欢迎破解~可以通过kevinkitty7@163.com与本人讨论。4.单词库：资源中已经包括了两套托福单词和两套GRE单词，支持语音库路径载入，至于语音库，

【实例简介】通信信号调制制式的自动识别和调制参数的自动估计是非协作通信和软件 无线电中的主要问题。非协作通信是通信中的一个分支，在民用或军用场合都 有重要的应用，它需要接收机在先验知识不足的前提下监视空间通信信号的活 动情况，并截获其传输的信息内容；软件无线电是未来通信中的一个关键技术， 它需要接收机能在同一个硬件平台上自动完成多种体制、多个频段的通信和相 互间的切换。这里面都需要解决通信信号制式的自动识别和参数估计。另外， 信噪比（SNR）是接收信号的一个关键参数，它对通信系统的性能有着重要影响， 对它的估计也十分必要。直接扩频序列信号（DSSS）由于具有极低的功率谱密 度，如何在非协作通信中不知道扩频序列的前提下对其进行检测和估计，是一 个具有很强的应用背景同时富有挑战性的课题。本文以通信信号的统计特性为 基础，分别对这些问题进行了研究和探索，主要包括： 首先，使用统计模式识别的方法，综合决策树识别器和神经网络识别器的 优点，提出了一种混合识别器，它在不依赖于先验的调制参数和信噪比的条件 下能对常用的11种数字调制信号CW、BPSK、QPSK、OQPSK、16QAM，32QAM， 64QAM、2FSK、4FSK、GMSK和OFDM进行准确的识别。 其次，研究了非协作通信中观测信号调制参数的估计问题。对M-PSK及 M-QAM信号滚降系数的研究表明，接收机中滚降系数不准确对系统性能的影响 非常小，因此我们在设计接收机时可以不必考虑滚降系数的影响，而只需固定 一个值即可。对M-FSK号调制指数的研究表明，我们提出的估计算法能够显著 改善时钟同步性能，并且估计结果不影响最后的误码率。对M-PSK、M-QAM 及OQPSK信号波特率的研究表明，我们提出的波特率估计算法能够在较短的观 测长度下取得较高精度的波特率估计值，并且估计结果完全满足解调器所需的 精度要求。 再次，研究了观测信号SNR的估计问题，提出了两种不依赖于辅助数据的 估计算法，一种是改进的基于最小描述长度原理和特征值分解的算法，另一种 算法基于Gibbs抽样原理。这两种算法均能在AWGN信道和多径信道中精确估 计出信号的SNR。此外，第二种算法还可以给出信道的估计信息。 最后，利用扩频序列的强自相关特性和弱互相关特性，研究了DSSS信号在 非协作通信中的检测和参数估计问题。算法以接收信号自相关函数的累加为基计DSSS信号的波特率、chip速率和载波频率，然后提出了两个测度函数， 一个对扩频序列进行同步，确定出扩频序列在观测序列中正确的起始位置；另 一个在扩频序列同步的基础上估计序列中每一个chip的具体数值。计算机仿真 结果验证了理论分析的正确性。 本论文的研究结果表明：通过采用本论文提出的调制信号自动识别算法和 相关的调制参数估计算法，可以有效的提高非协作通信和软件无线电中接收机 的工作性能和实用化程度。

本次课题描述：（1） 有一个两层的停车场, 每层有6个车位, 当第一层车停满后才允许使用第二层. (停车场可用一个二维数组实现, 每个数组元素存放一个车牌号 ) 每辆车的信息包括车牌号、 层号、 车位号、停车时间共4项， 其中停车时间按分钟计算 。（2） 假设停车场初始状态为第一层已经停有4辆车, 其车位号依次为1—4 , 停车时间依次为20, 15, 10 , 5 . 即先将这四辆车的信息存入文件”car.txt”中( 数组的对应元素也要进行赋值 ) 。 停车操作：当一辆车进入停车场时, 先输入其车牌号, 再为它分配一个层号和一个车位号, 停车时间设为5 , 最后将新停入的汽车

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描述了LDPC的校验矩阵的产生 编码和解码 同时包含BPSK调制解调 不同码长比可用

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