three RLS algorithm. LNS sign error LMS

对一个多边形进行填充，可以合适采用膨胀操作，也可以进行阈值处理，最后效果是多边形内部都被填充为白色

用matlab仿真随机信号白噪声，频谱分析，很好用(Matlab simulation of random signal with white noise)

基于Viterbi译码的硬判决与软判决接收机(Based on hard decision Viterbi decoding with soft decision receiver)

均匀圆阵模式空间下用music法和平滑的music估计DOA(Under the Uniform Circular Array with music pattern space law and the smooth music DOA estimation)

我自己编写的用遗传算法寻找KSW最佳二维阈值，搞噪效果很好。(I prepared using genetic algorithm to find the best 2D Threshold KSW, engage in noise with good results.)

基于Googlechar 的图表实现，可以运行的(basic on Googl char，it can work !with Chars)

对于一个含有明显噪声的心电信号进行卡尔曼滤波处理，最大程度地 “还原”信号，达到去除噪声的目的。卡尔曼滤波（看成维纳滤波的一种实现方法）的特点如下： a) 是根据上一状态的估计值X(n-1)和当前状态的观测值Z(n)推出当前状态的估计值X(n)的滤波方法,不需要用过去的全部观测值。 b) 它是用状态方程和递推方法进行估计的，因而卡尔曼滤波对信号的平稳性和时不变性不做要求。 c) 使用全部观测值保证平稳性。(Kalman in matlab,if you need it,please download it.)

渐消记忆最小二乘法。系统辨识matlab源程序。-fading memory of the least square method. Matlab source system identification.

基于过滤器算法使用一个银行伽柏过滤器捕捉 本地和全球在指纹细节紧凑的固定长度 FingerCode。 指纹匹配是基于欧氏 两个相应的FingerCodes因此之间的距离 非常快。能够达到一个验证精度 只是略次于minutiae-based最好的结果 算法在公开文献发表。 我们的系统执行 比最先进的minutiae-based系统时 应用系统的性能要求不要求 错误接受率很低。 最后,我们表明,匹配 可以通过结合提高性能的决定 基于互补的匹配器(minutiae-based和基于过滤器) 指纹信息。 The fingerprint matching is based on the Euclidean distance between the two corresponding FingerCodes and hence is extremely fast. We are able to achieve a verification accuracy which is only marginally inferior to the best results of minutiae-based algorithms published in the open literature. Our system performs better than a state-of-the-art minutiae-based system when the performance requirement of the application system does not demand a very low false acceptance rate. Finally, we show that the matching performance can be improved by combining t

说明：  利用多窗口法实现频谱估计，本例直接调用pmtm函数进行估计。(Using multi-window method of spectrum estimation, in this case to estimate the direct call pmtm function.)