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循环平稳特性检测

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简介：
循环平稳特性检测专注于研究和开发用于识别信号是否具备循环平稳特性的方法和技术，对于通信工程、雷达信号处理等领域具有重要意义。 循环平稳特征检测与弱信号检测的代码具有清晰明确的注释，易于理解。

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  • 循环平稳特性检测
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    循环平稳特性检测专注于研究和开发用于识别信号是否具备循环平稳特性的方法和技术，对于通信工程、雷达信号处理等领域具有重要意义。 循环平稳特征检测与弱信号检测的代码具有清晰明确的注释，易于理解。
     
  • 基于循环平稳特性的载波频率估计MATLAB程序
    优质
    本MATLAB程序利用信号的循环平稳特性进行高效、精确的载波频率估计，适用于各类通信系统中的同步问题解决。 利用循环平稳算法进行载波频率估计的性能非常出色。
     
  • 循环调制谱的计算：用于检测循环平稳分量-Cyclic Modulation Spectrum(matlab开发)
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    本项目介绍了一种使用MATLAB计算循环调制谱的方法，旨在有效识别和分析信号中的循环平稳成分。该技术为通信系统中复杂信号处理提供了有力工具。 此函数用于估计（交叉）频谱密度相关性，即所谓的（交叉）循环调制频谱。该功能可以用来检测信号中的隐藏循环平稳分量，并应用于轴承和齿轮故障的诊断中。通过利用CMS提供的信息进行包络分析，这个工具能够帮助识别包含有用诊断数据的关键频率区域。简而言之，CMS可用作预处理步骤，在这些区域内执行进一步的包络分析以获取更多关于设备状态的信息。 参考文献：Antoni J, 《循环平稳性实例》，机械系统与信号处理杂志23(4):987-1036, 2009。
     
  • 基于MATLAB的循环谱估计算法用于参数估计具有循环平稳特性的信号
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    本研究运用MATLAB开发了一种高效的循环谱估计技术，专门针对具备循环平稳特征的信号进行精确的参数评估。该方法在处理非平稳信号时展现出卓越性能和广泛应用前景。 这段文字描述了一段非常好的MATLAB代码，适用于信号载频、带宽以及循环谱的计算等功能。
     
  • 利用MATLAB实现的循环谱估计算法，用于具备循环平稳特性的信号参数估计
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    本研究基于MATLAB平台开发了一种循环谱估计算法，专门针对具有循环平稳性质的信号进行高效的参数估计。通过该算法能够精确提取信号特征，适用于通信、雷达及生物医学工程等领域。 基于MATLAB实现的循环谱估计算法可以对具有循环平稳特性的信号进行参数估计，例如直扩信号和周期调制信号。
     
  • 循环平稳信号的分析.ppt
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    本PPT探讨了循环平稳信号的基本理论及其在通信系统中的应用，涵盖了定义、特性及分析方法等内容。适合相关领域研究人员和技术人员参考学习。 本段落档采用讲义形式，主要内容是循环平稳信号的分析及案例应用分析，适合初学者参考学习。
     
  • MATLAB中的循环平稳工具箱
    优质
    MATLAB中的循环平稳工具箱是一款专为信号处理设计的软件包，提供了一系列函数用于分析和模拟循环平稳信号，适用于通信、雷达等领域。 其中包括循环平稳的自相关函数以及循环谱分析等内容。
     
  • 最大化循环平稳性的盲反卷积算法(CYCBD)
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    简介：CYCBD是一种创新的盲反卷积算法，旨在通过优化信号处理流程中的循环平稳性来提高分离效果和效率，适用于复杂噪声环境下的高精度信号恢复。 代码文件简介： - MaxCycloBD.m：该函数通过找到使输出的循环平稳性最大化的最佳逆滤波器（FIR形式），对单输入单输出系统的信号x进行盲解卷积。 - MaxCycloBD_SIMO.m：该函数通过找到使输出的循环平稳性最大化的最佳逆滤波器（FIR形式），对单输入多输出系统中的多个信号x进行同时盲解卷积处理。 - MaxCycloBDangle.m：此函数在角度时间域中定义加权矩阵，以寻找能使单输入单输出系统的信号x的循环平稳性最大化的最佳逆滤波器（FIR形式）。 - demo_CYCBD.m：该交互式脚本展示了前述几种功能的不同应用实例，包括从含有噪声的观测信号中提取出具有循环平稳性的源，并考虑各种干扰因素的影响。 test_signals文件夹里包含六种不同的仿真信号。
     
  • OFDM信号的频谱感知_历史频谱_OFDM_协作式循环平稳检测
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    本研究探讨了基于历史数据的OFDM信号在协作通信网络中的频谱感知技术，重点分析了利用信号的循环平稳特性进行高效、准确的频谱检测方法。 之前提出的频谱感知方法主要包括匹配滤波器检测、能量检测、循环平稳特征检测以及多分辨率频谱感知。这些技术都是基于单节点的感知方式。然而，在阴影或深度衰落的情况下，单一节点的感知结果可能不可靠，因此需要对多个节点的结果进行融合以提高可靠性，即采用协作感知技术。“或”准则被用来合并各个认知无线电（CR）节点的检测结果。另一篇文献则提出了基于D-S证据理论的协作频谱感知算法，尽管该方法性能优于“或”和“与”准则，但需要存储大量历史信息并且计算复杂度较高。还有一项研究比较了使用似然比测试(LRT)进行软判决以及采用“与”准则硬判决的情况，并发现软决策下的协作感知表现更佳。