matlab有源噪声控制(FxLMS算法)

【实例简介】机器学习中的多示例包层次SVM分类算法 【核心代码】Bag_KI_SVM.m KI-SVM ├── Bag KI-SVM │   ├── Bag_KISVM_prediction.m │   ├── Bag_KI_SVM.m │   ├── Find_y.m │   ├── Find_y_linear.m │   ├── Max_Violated_y_set.m │   ├── Readme.htm │   ├── celltomatrix.m │   ├── genIndex.m │   └── normalization_gaussian.m ├── Instance KI-SVM │   ├── Find_y.m │   ├── Find_y_linear.m │   ├── Inst_KISVM_prediction.m │   ├── Inst_KI_SVM.m │   ├── Max_Violated_y_set.m │   ├── Readme.htm │   ├── celltomatrix.m │   ├── genIndex.m │   └── normalization_gaussian.m ├── experiments.m ├── experiments_KISVM_musk1.m ├── libsvm-mat-2.88-MI-svm │   ├── COPYRIGHT │   ├── Makefile │   ├── README │   ├── doc.txt │   ├── heart_scale.mat │   ├── make.asv │   ├── make.m │   ├── read_sparse.c │   ├── read_sparse.mexw32 │   ├── read_sparse.mexw64 │   ├── svm.cpp │   ├── svm.cpp.bak │   ├── svm.h │   ├── svm.h.bak │   ├── svm.obj │   ├── svm_model_matlab.c │   ├── svm_model_matlab.c.bak │   ├── svm_model_matlab.h │   ├── svm_model_matlab.obj │   ├── svmpredict.c │   ├── svmpredict.mexw32 │   ├── svmpredict.mexw64 │   ├── svmtrain.c │   ├── svmtrain.c.bak │   ├── svmtrain.mexw32 │   └── svmtrain.mexw64 └── normedmusk1.mat 3 directories, 47 files

【实例简介】

电力系统负荷预测MATLAB程序，一个实例，很常用的程序

shuangmaichongxinhao.m

mimo检测算法zf.zf-sic,mmse,mmse-sic性能matlab仿真

matlab创建origin文件

去斜处理（宽带的匹配滤波）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的， 其方法是将输入信号与参考信号 （经适当延迟的本振信号， 延迟量通常由窄带信号测距结果估计出） 混频 ，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行 DFT 处理 ，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率。

【实例简介】基于matlab的语音识别

%此程序实现了线阵8阵元的和差波束测角，利用全阵同时形成两个波束，形成和差波束%随着测量角度的增大其误差也逐渐增大，这是由于这种方法的近似所致和波束扫描时变胖%%扫描信号方向与起始角度差别，从而画出误差曲线

从（0，50）到（100,100）的航迹跟踪使用实现。