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基于自适应滤波的通信信号去噪
要自适应滤波器作为一种现代滤波器,在通信领域有着广泛的应用. 阐述了LMS以及RLS自适应滤波器的相关原理及其在通信系统去噪中的应用,并用MATLAB对自适应滤波器的去噪结果进行了相应的仿真,仿真结果直观地体现了自适应滤波器的去噪性能。本文对自适应滤波器系统进行剖析,基于QPSK调制后的信号,并对该信号加工成为不同信噪比如SNR=0Db、SNR=5dB、SNR=10dB的信号,进行了两种分别基于LMS自适应滤波和RLS自适应滤波的操作。并对添加了有色高频噪声等加噪处理来模拟通信过程中的实际应用环境,测试所设计的低通滤波器对于噪声信号的滤波性能,并对结果进行分析总结。 关键词:自适应滤波器,QPSK调制,RLS算法,LMS算法,低通滤波器 【文件目录】 auto_filter ├── LMSfilter.m├── noisegen.m├── orisignal.asv└── orisignal.m0 directories, 4 files
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机器学习中的多示例包层次SVM分类算法
【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
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霍夫变换代码及实验报告.docx
Hough变换可用于检测影像中直线、抛物线、椭圆等形状能够用一定函数关系描述的曲线,它在影像分析、模式识别等很多领域中得到成功的应用。其基本原理是将影像空间中的曲线变换到参数空间中,通过检测参数空间的极值点,确定该曲线的变换参数,从而提取影像中的规则曲线。线特征是数字摄影测量中很重要的工作,本次实验运用霍夫变换提取直线,可以更好的掌握霍夫变换的原理,同时锻炼了编程能力。
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