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基于模糊聚类思想的信号分选方法 有测试数据 代码附有详细的注释，对做信号分选方面的同学有帮助

PS2手柄的解析，以及在STM32单片机的应用，包括STM32的手柄应用程序

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【实例简介】压缩感知理论能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率。该文通过对复基带雷达回波信号模型的稀疏性分析，提出了一种具有保相性的压缩感知距离压缩法。在此基础上建立了距离向采用压缩感知距离压缩算法，方位向采用传统的雷达成像算法处理的雷达2 维成像方案。通过对仿真和实测逆合成孔径雷达数据的成像处理验证了方案的有效性。

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EEMD是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。

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代码包括了经典的turbo编码，两种码率1/2和1/3，两种译码方式Log-MAP和SOVA。可运行，方便学习turbo代码

C语言实现三自由度机械臂轨迹规划源程序,输入为空间三维坐标，输出为相应电机需要旋转的角度

灰色理论的微分方程型模型称为GM模型，G表示grey(灰)，M表示Model(模型)．GM(1，N)表示1阶的，N个变量的微分方程型模型．而GM(1，1)则是1阶的， 1个变量的微分方程型模型。