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MATLAB匹配滤波代码-用于博士论文的MATLAB代码

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简介:
这段简介描述了一个专门针对博士论文需求设计的MATLAB程序代码,其主要功能是实现信号处理中的匹配滤波技术。该代码为研究者提供了一个强大的工具来分析和优化通信系统及其他应用领域的信号接收性能。 博士论文的MATLAB代码的一部分是关于“井田双色散水下声通道中的多载波通信”。在func_JingTian文件夹下的FUNC_JINGTIAN包含了一些用于多载波通信的功能模块,包括OFDM调制/解调、几种数据辅助信道估计方法和差分解调;快速实现GFDM和C-FBMC的调制与解调功能(涵盖时域及频域中的迫零(ZF)均衡与匹配滤波(MF)均衡);用于计算压缩感知法中OFDM信道估计算字典的功能;添加信道效应,包括宽带多普勒失真的施加;通过线性调频Z变换(CZT),以任意精度对信号进行重采样操作,在频域内完成;以及赫尔密特函数合成的信号之间的交叉歧义函数计算。 演示文件夹中列出了四个示例: - demo1:使用压缩感知方法(具体为基本追踪(BP)算法)实现稀疏2-D信道估计,应用于OFDM系统。 - demo2:比较几种典型的数据辅助OFDM信道估计算法,包括常规频域插值和基于IDFT的变换域方法。 - demo3:关于圆形滤波器组多载波(C-FBMC/OQAM)中使用DFT特征向量进行原型滤波器合成的技术展示。 - demo4:介绍辅助数据支持下的无干技术在广义频分复用(GFDM)中的应用。

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  • MATLAB-MATLAB
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    这段简介描述了一个专门针对博士论文需求设计的MATLAB程序代码,其主要功能是实现信号处理中的匹配滤波技术。该代码为研究者提供了一个强大的工具来分析和优化通信系统及其他应用领域的信号接收性能。 博士论文的MATLAB代码的一部分是关于“井田双色散水下声通道中的多载波通信”。在func_JingTian文件夹下的FUNC_JINGTIAN包含了一些用于多载波通信的功能模块,包括OFDM调制/解调、几种数据辅助信道估计方法和差分解调;快速实现GFDM和C-FBMC的调制与解调功能(涵盖时域及频域中的迫零(ZF)均衡与匹配滤波(MF)均衡);用于计算压缩感知法中OFDM信道估计算字典的功能;添加信道效应,包括宽带多普勒失真的施加;通过线性调频Z变换(CZT),以任意精度对信号进行重采样操作,在频域内完成;以及赫尔密特函数合成的信号之间的交叉歧义函数计算。 演示文件夹中列出了四个示例: - demo1:使用压缩感知方法(具体为基本追踪(BP)算法)实现稀疏2-D信道估计,应用于OFDM系统。 - demo2:比较几种典型的数据辅助OFDM信道估计算法,包括常规频域插值和基于IDFT的变换域方法。 - demo3:关于圆形滤波器组多载波(C-FBMC/OQAM)中使用DFT特征向量进行原型滤波器合成的技术展示。 - demo4:介绍辅助数据支持下的无干技术在广义频分复用(GFDM)中的应用。
  • MATLAB-SEC_C:SEC_C
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    SEC_C是基于MATLAB开发的一款匹配滤波器代码包。该工具适用于信号处理领域,能够高效地进行信号检测和识别,尤其在通信系统中应用广泛。 超高效互相关(SEC-C)是一种针对地震波形的快速匹配滤波代码,并已为台式计算机进行了优化。这是加速地震应用中的互相关分析速度的一项持续性工作。我们的稿件中有所讨论,如果您使用了SEC-C进行研究,请引用以下文章:NaderShakibaySenobari, GarethJ.Funning, EamonnKeogh, YanZhu, Chin-ChiaMichaelYeh, ZacharyZimmerman, AbdullahMueen (2018)。超高效互相关(SEC-C):适用于台式计算机的快速匹配过滤代码。 SEC-C是用MATLAB编写的,但也有Python版本提供。当前的Python版本比MATLAB慢一些,但是正在努力改进其性能。SEC-C有两个主要分支:一个是用于连续波形数据(即模板匹配/匹配滤波),另一个是用于单个波形(即成对互相关)。前者代码已经上传,个别案例的相关代码也将很快提供。 现在包括一个执行模板匹配的玩具示例,该示例涵盖了检索、预设以及使用SEC-C进行实际操作的过程。
  • MATLAB-MFLIB:模板
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    MFLIB是一款专为MATLAB设计的库,专注于提供高效且灵活的模板匹配算法实现。它利用匹配滤波技术优化图像和信号处理任务中的模式识别与检测功能。 MFLib 是一个匹配滤波库,包含用于执行匹配过滤检测的源代码。该算法的基本原理很简单:它会在时间序列中的每个样本上与模板进行比较计算a值。然而,在编译语言中实现这一过程可能会非常繁琐。 对于那些使用Python或Matlab且希望在台式机上进行模板匹配,并不热衷于处理编译问题的用户来说,超高效互相关库可能是一个不错的选择。这个库实现了SEC-C小组在其论文中定义的一些加速方法,因此具有较高的效率。此外,它还支持Python和Matlab接口。 MFLib 软件采用MIT许可协议发布。
  • MATLABmatch_filter(
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    本段代码展示了如何在MATLAB中实现匹配滤波器的设计与应用。通过使用信号处理工具箱,用户可以学习到如何生成、可视化以及分析匹配滤波器来检测预知的脉冲信号或模式。此示例为通信系统中的信号检测提供了一个实用的学习资源。 匹配滤波器设计代码包含详细注释,帮助理解匹配滤波器的应用。
  • MATLAB-EMI实习
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    本项目为EMI实习作品,主要内容是使用MATLAB编写匹配滤波器代码,旨在提高信号处理能力,并应用于通信系统的噪声抑制。 该项目旨在开发一个演示系统来展示新型鸟浴谐振陀螺仪(BRG)在视觉惯性导航应用中的有效性。BRG是一种低成本且超高精度的微机电系统(MEMS)惯性传感器,适用于未来的移动应用场景如自动驾驶汽车。 项目基于ROS框架,这是一个开源软件库和工具集,用于构建机器人应用程序。仿真测试可以在没有物理机器人的条件下进行,并且代码可以移植到真实的乌龟机器人上使用,特别是那些配备单眼相机和IMU的设备。 要运行此项目,请在虚拟机或双启动系统中安装Ubuntu18.04操作系统及ROS Melodic Morenia软件包。此外,还需按照以下命令来安装ROS软件包依赖项: ``` sudo apt-get install ros-melodic-joy ros-melodic-teleop-twist-joy ros-melodic-teleop- ``` 请注意,上述代码可能需要进一步补充完整以确保所有必要的库和工具都已正确安装。
  • Matlab MWSG - MWSG_IEEE_Paper: MWSG“...
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    这段代码是为支持我们的研究论文《...》中提出的MWSG(多窗口空间加权)滤波算法而设计,适用于Matlab环境。该滤波器旨在提高图像处理中的去噪效果与细节保留能力。 Matlabsg过滤代码MWSG_IEEE_Paper纸上的代码“使用多窗口Savitzky-Golay(MWSG)滤波器进行频谱图增强以实现可靠的鸟声检测”,已发表在2017年3月的IEEE语音,音频和语言处理交易中。使用的MatLab版本为R2014a。 文件夹中的每个MatLab文件描述如下: - compute_MWSG_Spec.m:计算矩阵长度为M且阶次为P的默认多窗口Savitzky-Golay(SG)滤波器,其中M=21, P=3,并以1Khz进行高通滤波。要运行该程序需要MatLab的DSP系统工具箱。 - 参数信号: - I/P音频文件 - fs:采样频率 - M:SG系数所需的矩阵长度 - P:SG系数的阶数 - compute_Dir_Spec_From_MWSG.m:计算四个方向上的频谱图,并求和在提到的len斑片上计算出的方向频谱图。 参数点: - 频谱图x_D1,替换为长度为len的补丁中角度为0度的值 - 频谱图x_D2,替换为长度为len的贴片中的角度为45度的值 - 频谱图x_D3:该频谱图被重写以包括长度为len的面。
  • MATLAB器仿真
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    本简介提供了一段关于在MATLAB环境中实现匹配滤波器仿真的代码介绍。此代码旨在帮助学习者理解信号处理中匹配滤波的基本原理,并通过实践加深对理论知识的理解与应用能力。 学习匹配滤波原理时,使用MATLAB代码非常有帮助。
  • FFT-IFFTMATLAB实现
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    本项目利用MATLAB语言实现了基于快速傅里叶变换(FFT)与逆快速傅里叶变换(IFFT)的匹配滤波器设计。通过该算法,可以高效地在噪声背景下检测信号,并优化了信号处理的速度和精度。代码包含详细的注释,便于学习研究。 该文件主要实现了使用FFT-IFFT方法对LFM信号进行匹配滤波的仿真。仿真的要求是:信号的时间宽度为10微秒、带宽为30兆赫兹、信号形式为线性调频(单边扫频,即频率范围从0到30兆赫兹)、采样率为80兆赫兹。
  • 优质
    本段源代码实现了一种非匹配滤波算法,适用于信号处理领域中目标检测与识别任务。通过优化参数配置,能够有效提升对不同环境噪声下的适应能力。 这是一段用MATLAB编写的非匹配滤波器的代码。
  • Matlab—行人追踪:Mask-RCNN评估
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    本项目利用MATLAB实现匹配滤波技术进行行人追踪,并采用Mask-RCNN算法对追踪效果进行全面评估。 在使用MATLAB进行行人检测的方法1中,我应用了示例代码并得到了结果。该算法的工作原理如下:首先通过高斯混合模型的背景减除方法来识别运动对象;然后对得到的前景掩码执行形态学运算以消除噪声;最后利用斑点分析技术找到可能与移动物体对应的连通像素群。 对于每个检测到的目标,其关联性仅基于它们的运动特性。卡尔曼滤波器用于预测目标在每一帧中的位置,并确定将各检测结果分配给特定轨道的概率。该方法的一个关键部分是维护这些跟踪轨迹,在任何一帧中可能有某些检测被分配到了某个已有路径上,而其他则未被匹配。 对于那些没有与现有轨道成功关联的检测结果,则会启动新的追踪路线;同样地,如果一个已有的路径在一段时间内未能接收到新数据(即连续几帧里都找不到相应的运动目标),那么该路径会被标记为“不可见”。当这样的情况持续超过一定阈值时,系统将假定这个物体已经离开了视野范围,并删除对应的跟踪信息。 这种方法总体上表现良好,尤其是在行人之间距离较远的情况下。然而,在这种算法中由于使用了连接组件标签来追踪目标位置,因此在人与人之间的间距较小的时候容易产生误判现象——即近距离的行人们可能会被错误地标记为单一对象。这使得该方法不太适合拥挤环境下的行人跟踪应用。