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SAGE_singlepolar_antenna_v1_6.rar_SAGE算法；信道及参数提取

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SAGE_singlepolar_antenna_v1_6.rar包含了一个用于信道估计和参数提取的SAGE（二次分析广义期望）算法版本。此资源适合研究无线通信系统中的信号处理问题。 这是一款信道参数提取算法的程序，采用SAGE算法编写，非常有用。

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  • SAGE_singlepolar_antenna_v1_6.rar_SAGE算法；信道及参数提取
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    SAGE_singlepolar_antenna_v1_6.rar包含了一个用于信道估计和参数提取的SAGE（二次分析广义期望）算法版本。此资源适合研究无线通信系统中的信号处理问题。 这是一款信道参数提取算法的程序，采用SAGE算法编写，非常有用。
     
  • 采用KroSBL法估算RIS信道参数
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    本文介绍了一种利用KroSBL方法来有效估计无线信息系统的随机注入信号（RIS）通道参数的新技术。通过这一方法，能够显著提升通信链路的质量和效率。 本段落提出了一种用于智能反射表面（IRS）信道估计的方法，该方法利用克罗内克结构并结合贝叶斯框架进行稀疏向量恢复。具体采用了AM-SBL（幅度匹配-期望最大化变分贝叶斯学习）和SVD-SBL（奇异值分解-期望最大化变分贝叶斯学习）两种算法。
     
  • 数字通信信号的识别研究及参数提取
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    本项目致力于数字通信信号的识别与分析，旨在开发高效算法以自动检测并提取信号关键参数，为通信系统的优化提供技术支撑。 通信信号调制类型的自动识别在信号确认、干扰识别、无线电侦听及信号监测等领域有着广泛应用。其主要目的是，在不获取信号具体内容的情况下，确定出通信信号的调制方式并估计相应的参数设置。本段落聚焦于瞬时参数提取和符号速率估算的研究，并借鉴前人的工作成果，利用统计模式识别方案设计了一种分类器结构：该分类器以分形盒维数与高阶统计量为特征参数，并采用层次化神经网络进行信号类型区分。通过大量计算机模拟实验验证了算法的有效性，并探讨了观测数据长度对识别准确率的影响。此外，本段落还深入研究了模糊算法的应用。
     
  • yaogandaolutiqu.rar_基于Matlab的遥感图像道路提取算法检测_road_道路提取_遥感道路提取
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现的先进遥感图像处理技术，专注于自动识别和提取复杂环境下的道路信息。通过该算法的应用，能够有效提升城市规划、交通管理和灾害应急响应中的道路检测精度与效率。 这段文字描述了一个用于从遥感图像中提取道路的MATLAB程序。
     
  • Smith参数提取_NRW反演参数提取_S21 S11_Smith法磁导率与介电常数提取_磁导率
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    本研究采用Smith参数方法和NRW反演技术从S21、S11数据中有效提取材料的磁导率及介电常数，为电磁特性分析提供精确参数。 标题中的“Smith参数提取.rar”指的是一个压缩文件，其中包含了关于Smith图参数提取的相关内容。Smith图在微波和射频工程领域广泛应用，用于理解和解决电路的阻抗匹配问题。Smith参数是一组复数网络参数，它们将输入和输出阻抗与理想50欧姆系统进行比较，简化了计算过程。 描述中提到的“NRW反演参数提取”是指Nuttall-Ross-Watt（NRW）反演方法，这是一种用于从S参数（如S11和S21）中提取材料参数的技术。通过这种方法可以从S参数的数据推算出相对介电常数（εr）和相对磁导率（μr）。这两个属性是电磁材料的基本特性，决定了其对电磁场的响应程度。 压缩包中的“Smith参数提取.m”可能是一个MATLAB脚本段落件，用于执行Smith参数的提取算法。这个脚本包含了读取S参数数据、应用NRW反演算法以及计算和显示结果的功能代码。这些工具对于射频通信、微波工程等领域具有重要的价值，能够帮助工程师或研究人员更好地理解材料对电磁波的影响，并优化其设计。 “shilie”可能是示例数据文件或输出结果的存储形式，用于验证脚本正确性及分析计算结果的有效性。通过这个压缩包提供的资源和MATLAB脚本，用户可以更深入地研究材料在不同条件下的电磁特性表现。
     
  • jQuery_Query_JS提取URL参数
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    本文介绍了如何使用JavaScript和jQuery库来轻松地从URL中提取查询参数，并提供了实用示例代码。 使用jquery_query_js获取URL参数的方法如下：`var id = $.query.get(Id);` 其中的Id是从URL中提取的参数名。这段代码用于从当前页面的URL中获取名为Id的查询字符串参数值，并将其赋给变量id。
     
  • 毫米波雷达心跳与呼吸信号提取算法及其参考文献
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    本研究探讨了利用毫米波雷达技术提取人体心跳和呼吸信号的有效算法，并提供了相关的参考文献。通过优化信号处理方法，提高生命体征监测精度，适用于非接触医疗监控场景。 1. 使用TI IWR6843ISK+DCA1000采集的原始数据。 2. 对上述原始数据进行算法处理的MATLAB代码。 3. 算法主要针对距离在1米以内的人体生命体征信号，设计了两个带通滤波器来分别分离出较为理想的呼吸和心跳信号。通过使用估计包络以及移动平均滤波技术，可以提取到更加精确的归一化心跳信号。 4. 国内外相关参考文献。 算法资源仅供研究学习用途，请勿用于商业目的或收费出售。
     
  • MATLAB中提取MFCC参数
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    简介：本文介绍在MATLAB环境中如何高效地提取音频信号的梅尔频率倒谱系数（MFCC）参数，适用于语音处理和识别领域。 通过Matlab提取声音的MFCC特征参数：M=24，包括12维倒谱系数和一阶差分的12维。
     
  • MATLAB中通信信号特征参数的提取代码
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    本项目提供了一系列基于MATLAB实现的算法，用于有效提取通信信号中的关键特征参数。通过详细的注释和示例数据，帮助用户深入理解信号处理的核心技术与应用实践。 该MATLAB代码实现了各种通信调制信号的特征提取，共包含11个通信信号特征。
     
  • 基于LTE的自适应参数MMSE信道估计算法
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    本研究提出了一种基于LTE系统的自适应参数最小均方误差（MMSE）信道估计算法，旨在提高无线通信链路的质量和效率。 在工程应用中，为了实现高速数据传输并提升外场接收性能，LTE系统通常采用最小均方误差（MMSE）信道估计方法。然而，传统的MMSE算法对于多径时变信道的适应性较差。为此，提出了一种自适应参数调整的MMSE信道估计系数算法。该算法通过估算信道的均方根时延扩展和信号噪声比，并据此动态调节信道估计参数以生成最佳的MMSE滤波器系数。仿真结果表明，相较于采用固定系数的传统MMSE方法，此自适应算法具有更优的信道估计性能。