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现代谱估计技术:伯格、列文森与最大熵方法

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简介:
本论文探讨了现代谱估计领域内的核心算法,包括伯格递推公式、列文森算法及最大熵法原理,并分析其应用价值。 使用Burg、Levinson以及最大熵方法进行现代谱估计的简单实现。

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    本论文探讨了现代谱估计领域内的核心算法,包括伯格递推公式、列文森算法及最大熵法原理,并分析其应用价值。 使用Burg、Levinson以及最大熵方法进行现代谱估计的简单实现。
  • BrugLevinson.rar_matlab功率分析___(matlab)
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    这段内容为一个Matlab程序资源,主要聚焦于信号处理领域中基于最大熵原理的功率谱估计方法。文件包含了实现该算法的具体代码及相关的数据示例,适用于研究与教学用途。 MATLAB实现功率谱估计的程序包括最大熵谱法、Brug法和Levinson法。
  • 传统功率
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    该书全面介绍了信号处理中的传统功率谱估计和现代谱估计技术,包括周期图法、Welch法及参数模型等方法,适用于科研人员和技术爱好者。 信号由两个正弦波叠加高斯白噪声构成,每个正弦波的信噪比均为10dB,长度为N。这两个正弦波的频率分别为f1和f2;初始相位都设为零,并且设定采样率为fs时,f1/fs=0.2,而当改变f2/fs值至0.3或0.25时进行分析。我们使用经典功率谱估计法与现代功率谱估计方法对信号进行功率谱的估算。
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    《现代谱估计方法》一书深入探讨了信号处理领域中的谱估计技术,涵盖了经典与现代算法,为读者提供了全面的理解和应用指导。 谱估计的基本问题:根据从某个随机过程中获得的有限观测数据来确定该过程的频谱内容。
  • 基于的DOA.m
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    本研究提出了一种基于最大熵原理的方向-of-arrival(DOA)估计新方法,有效提升了在复杂环境下的信号定位精度和稳健性。 基于最大熵算法的均匀线阵DOA估计能够有效区分信号的来波方向,有助于进一步理解DOA估计,并深化对阵列信号处理知识的认识。
  • 基于的AR系数
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    本研究提出了一种利用最大熵谱估计技术进行自回归(AR)模型系数计算的方法,旨在提高频谱估计的准确性和可靠性。 对采集到的离散信号进行处理,并提取AR系数。将生成的结果保存在Excel文件中。
  • LM.rar_LM_LM参数__-马夸rt算
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    本资源包提供LM(Levenberg-Marquardt)算法的相关参数和应用示例,适用于优化问题求解。包含详细的文档与代码实现,帮助用户快速掌握并使用该算法解决非线性最小二乘问题。 列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)最优化算法用于计算参数的最优值。该算法结合了梯度下降法与高斯-牛顿法的优点,适用于非线性最小二乘问题。通过调整阻尼参数来平衡局部搜索和全局探索的能力,从而有效地找到函数的极小值点。
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    《当代谱估计方法》一书全面介绍和分析了现代信号处理中谱估计的关键技术与算法,涵盖参数及非参数方法,适用于科研人员及工程技术人员参考学习。 本书全面系统地论述了现代谱估计技术中的各种理论与方法。全书共九章,内容涵盖纯连续谱估计算法的AR(自回归)及ARMA(自回归移动平均)模型参数法、纯离散谱以及混合谱估算所采用的正弦组合和阻尼复指数模型参数法、非参量化最小方差方法与奇异值/特征值分解处理技术,基于信息论的熵谱估计技巧,多维频谱(高阶频谱)估计算法,二维及多维度阵列频谱估算。本书内容丰富多样,理论紧密联系实际应用,并且整体结构系统性强。 此书适合作为高等院校无线电工程、通信科学与技术、电子测量仪器技术和信息科技等相关专业本科生和研究生的教学参考书籍;同时也可以为从事信号处理以及频谱分析研究的工程师提供重要的参考资料。
  • MATLAB中LM(-马夸尔特)的实
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    本文章提供了在MATLAB环境下使用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化非线性最小二乘问题的具体实现,详细介绍了该算法的应用场景及其编程实践。 实现较为粗略的列文伯格-马夸尔特方法代码可以使用MATLAB编写,因为其语法简单且便于调整参数及进行变种研究。结合相关博客文章(如讨论LM算法的文章)来探讨该主题会更加合理。
  • 及其(Matlab应用)
    优质
    本书《现代谱估计及其方法(Matlab应用)》深入浅出地介绍了现代谱估计的基本理论与实用技术,并结合大量实例展示了如何使用MATLAB进行谱分析。适合信号处理领域的科研人员和学生阅读参考。 伯格算法(Burg algorithm)是一种通过已知的时间信号序列直接计算功率谱估计值的递推算法。该方法由J.P·伯格提出,因此得名伯格算法。