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AIC与MDL估计_信号源数及自相关矩阵分析rar文件

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简介:
本RAR文件包含关于使用AIC和MDL方法进行信号源数量估算以及对信号自相关矩阵进行深入分析的研究资料。 随机过程定义为 ,其中 是均值为零、方差为1的白噪声, 与 是相互独立并在 上服从均匀分布的随机相位。采用AIC(Akaike Information Criterion)和MDL(Minimum Description Length)准则来估计信号源个数,并且绘制相应的MUSIC频率估计谱线。要求:信号样本数量为1000,所用的自相关矩阵阶数为8。 分析步骤如下: 1. 利用AIC准则计算出信号源的数量。 2. 利用MDL准则计算出信号源的数量。 3. 根据得出的信号源个数来计算MUSIC谱。

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  • AICMDL_rar
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    本RAR文件包含关于使用AIC和MDL方法进行信号源数量估算以及对信号自相关矩阵进行深入分析的研究资料。 随机过程定义为 ,其中 是均值为零、方差为1的白噪声, 与 是相互独立并在 上服从均匀分布的随机相位。采用AIC(Akaike Information Criterion)和MDL(Minimum Description Length)准则来估计信号源个数,并且绘制相应的MUSIC频率估计谱线。要求:信号样本数量为1000,所用的自相关矩阵阶数为8。 分析步骤如下: 1. 利用AIC准则计算出信号源的数量。 2. 利用MDL准则计算出信号源的数量。 3. 根据得出的信号源个数来计算MUSIC谱。
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    本文探讨了AIC和MDL方法在信息论中用于估算信源数量的应用,详细分析了HQ-AIC及MDL模型在信源数估计中的表现与优势。 信息论方法的信源数估计与现有网上程序的主要差异在于添加了func_AIC、func_HQ和func_MDL函数,并对这些函数结果的应用方法进行了修正。
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    本资源包含了使用AIC、MDL、HQ与EDC算法进行阵列信号中未知信源数目估算的研究资料,附带详尽的MATLAB代码实例。适合研究和学习通信工程中的信号处理技术。 ### 版本:MATLAB 2014, 2019a, 2021a 内含运行结果,如果遇到问题可以私信博主。 ### 领域: 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理和路径规划等多领域的MATLAB仿真。更多内容可点击博主头像查看。 ### 适用人群 本科及硕士研究生科研学习使用 ### 博客介绍 热爱科研的MATLAB开发者,修心和技术同步精进。欢迎合作交流。 #### 团队长期从事以下领域算法的研究和改进: ##### **1. 智能优化算法及其应用** **1.1 改进智能优化算法(单目标与多目标)** **1.2 生产调度** - 装配线调度 - 车间调度 - 生产线平衡研究 - 水库梯度调度 **1.3 路径规划** - 旅行商问题(TSP、TSPTW) - 各类车辆路径优化(VRP、VRPTW、CVRP) - 机器人路径规划 - 多式联运和无人机结合的配送路线设计 - 三维无人机路径规划 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址** - 背包问题 - 物流中心选址优化 - 货位分配与优化 ##### **1.6 电力系统优化研究** - 微电网调度和管理 - 配电网络重构及有序充电 - 储能系统的双层调度策略制定和配置方法设计 ### **2 神经网络回归预测、时序预测、分类** **2.1 BP神经网络模型的预测与分类** **2.2 LSSVM(最小二乘支持向量机)的应用于数据挖掘中的预测与分类任务** **2.3 SVM(支持向量机)相关工作,包括但不限于其在回归和模式识别领域的应用研究** **2.4 CNN卷积神经网络模型的开发及其在图像处理、文本分析等场景下的性能优化探索** ##### **2.5 ELM(极限学习机器)预测与分类** - 以及其它多种类型的深度学习架构如KELM,ELMAN, LSTM, RBF, DBN, FNN和GRU进行相关研究 ### **3 图像处理算法** **3.1 图像识别** - 车牌及交通标志识别(新能源车辆、国内外标准) - 发票与证件信息提取 - 人脸表情分类,指纹匹配等生物特征验证应用 - 病灶检测和花朵药材的图像分析 ### **4 信号处理算法** **4.1 信号识别** - 各类传感器数据解析及模式发现任务执行 **4.2 信号去噪与故障诊断技术研究** ### **5 元胞自动机仿真** - 模拟交通流,人群疏散场景 - 病毒传播过程分析、晶体生长模型构建等 ### **6 无线传感网络应用开发** - 传感器定位及覆盖优化策略设计 - 室内精准位置服务与无人机通信中继方案探索
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