噪声中正弦信号相位的估计问题

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利用matlab对SVM算法的参数进行优化，从而更好的提升分类性能

基本要求：产生长度为1000的标准正态分布的随机信号，画出时域波形及频谱；采用u=255的非均匀PCM编码，每符号为8bit，画输入-输出关系图；计算信号量化噪声比（SQNR）；信道误码率为10-3；解码，并画出u律反变换后的信号时域波形及频谱。扩展要求：采用均匀PCM、量化级数可变、信道误码率可变。

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【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数

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