相機(jī)標(biāo)定工程用到的是DLT(直接線性變換算法) ，它是一類PnP問題 (3D-2D) 。請參考【位姿估計(jì) | 視覺SLAM| 筆記】常見位姿估計(jì)算法的比較
PnP
2023-06-07 11:56:35
0 異步電機(jī)速度估計(jì)的方法主要分為兩大類：模型法和基于非理想特性的方法。本期文章介紹的是直接計(jì)算法（動態(tài)速度估計(jì)器），這種方法屬于模型法中的開環(huán)速度估計(jì)。
2023-05-30 16:51:32
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導(dǎo)讀;異步電機(jī)速度估計(jì)的方法主要分為兩大類：模型法和基于非理想特性的方法。本期文章介紹的是直接計(jì)算法(動態(tài)速度估計(jì)器)，這種方法屬于模型法中的開環(huán)速度估計(jì)。
2023-05-05 15:31:02184 
信道估計(jì)算法 所謂信道估計(jì)，就是從接收數(shù)據(jù)中將假定的某個(gè)信道模型的模型參數(shù)估計(jì)出來的過程。如果信道是線性的話，那么信道估計(jì)就是對系統(tǒng)沖激響應(yīng)進(jìn)行估計(jì)。需強(qiáng)調(diào)的是信道估計(jì)是信道對輸入信號影響的一種
2022-12-12 13:48:14758 《高速移動通信系統(tǒng)中OTFS信道估計(jì)算法研究》.pdf龍航
2021-12-30 09:30:443 【作者】：蔡夢;張科峰;鄒雪城;吳蘭春;【來源】：《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2010年03期【摘要】：為了解決傳統(tǒng)信噪比估計(jì)算法在多徑信道下性能顯著降低且復(fù)雜度較高的問題,提出一種基于空子
2010-04-23 11:51:46
針對基于導(dǎo)頻污染的大規(guī)模多輸人多輸出系統(tǒng)，提出一種空間交替廣義期望最大化（SAGE）迭代的信道估計(jì)算法。將發(fā)送和接收的導(dǎo)頻符號形成完備的數(shù)據(jù)空間集，利用基于導(dǎo)頻的最小均方誤差估計(jì)器初始化信道參數(shù)
2021-06-08 14:39:5210 基于導(dǎo)頻的下行信道估計(jì)算法進(jìn)行硏究，提出基于移動最小二乘法（MLS）的信道插值估計(jì)算法。在發(fā)射端插入導(dǎo)頻信號，根據(jù)接收端的信號計(jì)算導(dǎo)頻點(diǎn)信道參數(shù)，并引人緊支的概念，利用附近子域?qū)?dǎo)頻點(diǎn)的影響權(quán)重估計(jì)信道參數(shù)。仿真結(jié)果表明，與線性插值和二次插
2021-06-02 15:45:2517 ，更能充分地提取圖像信息，獲取更具有魯棒性的特征，因此基于深度學(xué)習(xí)的方法已成為二維人體姿態(tài)估計(jì)算法研究的主流方向。然而，深度學(xué)習(xí)尚在發(fā)展中，仍存在訓(xùn)練規(guī)模大等問題，研究者們主要從設(shè)絡(luò)以及訓(xùn)練方式入手對人體姿態(tài)
2021-04-27 16:16:077 以分割為基礎(chǔ)的法向估計(jì)算法主要是通過法向的差異來構(gòu)造點(diǎn)之間的相似性。針對由于距離屬性的缺失使這類算法對于緊鄰面及一些光滑曲面的估計(jì)結(jié)果并不理想的問題，提出基于差異性累積與子空間傳播的法向估計(jì)算法
2021-04-21 11:13:261 傳統(tǒng)基于壓縮感知的信道估計(jì)方法存在計(jì)算復(fù)雜度較高、較難應(yīng)用于實(shí)際的問題。為此，將廣義的正交匹配追蹤（ＧＯＭＰ）算法應(yīng)用到信道估計(jì)中，通過一次迭代選取多個(gè)原子，降低算法的計(jì)算復(fù)雜度，考慮無線信道的能量
2021-03-01 15:25:076 為進(jìn)一步提高編碼效率，在研究菱形算法的基礎(chǔ)上，采用了“十字”形運(yùn)動估計(jì)算法，設(shè)計(jì)了硬件電路，并用H‘GA（Field-Pmg隱mmable Gate Amy）實(shí)現(xiàn)了算法．結(jié)合算法的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了整體
2021-02-03 14:46:0012 在新數(shù)據(jù)中，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)執(zhí)行（泛化）能力如何？其性能如何？要想建立AI系統(tǒng)的信賴度和可靠性，必須估計(jì)算法的泛化能力。我們能信任AI嗎？AI是否會像人類酗酒一樣毫無顧忌？一但AI啟動，是否會毀滅世界？
2019-08-04 09:43:591224 
H．264采用了減少視頻圖像各幀間冗余度的運(yùn)動估計(jì)算法。運(yùn)動估計(jì)算法傳統(tǒng)的有全搜索(FS)、三步搜索(TSS)、新三步搜索(NTSS)、四步搜索(FSS)等；常用的是鉆石搜索(DS)和非對稱十字交叉
2019-01-15 08:10:002488 
為解決現(xiàn)有標(biāo)簽數(shù)量估計(jì)算法中估計(jì)精度與復(fù)雜度之間的矛盾，在分析比較現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上，提出一種基于序貫線性貝葉斯的射頻識別（ RFID）標(biāo)簽數(shù)量估計(jì)算法。首先，基于線性貝葉斯理論，充分利用空閑、成功
2018-11-16 15:37:306 關(guān)鍵詞：估計(jì)算法 , 快速運(yùn)動 H．264是現(xiàn)有最重要數(shù)據(jù)壓縮編碼國際標(biāo)準(zhǔn)之一。同時(shí)快速運(yùn)動估計(jì)算法一直是視頻壓縮中的研究熱點(diǎn)。本文針對一些快速估計(jì)算法過早確定了搜索方向，容易陷入局部最小點(diǎn)，損失了
2018-10-08 07:00:01280 提出時(shí)延估計(jì)算法；然后，分別研究了掃描步長與高斯核長對本時(shí)延估計(jì)精度的影響；最后，通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了在不同噪聲條件下本算法的時(shí)延估計(jì)性能。與已有方法相比，本算法不需要更改報(bào)文格式，在脈沖噪聲條件下具有更高的時(shí)延
2018-03-13 14:26:270 本文將約束的自適應(yīng)相位差估計(jì)補(bǔ)償算法引入到頻偏估計(jì)當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)信號間相位對齊。然后，利用自適應(yīng)相位補(bǔ)償因子，根據(jù)估計(jì)方式的不同，給出了兩種頻偏估計(jì)算法：基于時(shí)間平均的算法與基于線性擬合的算法?；跁r(shí)間
2018-02-28 14:37:010 針對現(xiàn)有方法計(jì)算量大、信噪比要求高的問題，提出了一種期望極大化（EM）算法的目標(biāo)微動參數(shù)估計(jì)新方法。給出了自旋目標(biāo)微動多普勒的多分量正弦調(diào)頻信號模型和時(shí)頻平面的觀測模型，導(dǎo)出了基于高斯混合模型和EM
2018-01-14 13:22:270 多目標(biāo)優(yōu)化問題廣泛存在于現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用當(dāng)中。傳統(tǒng)的基于個(gè)體進(jìn)化策略的進(jìn)化算法在處理這些優(yōu)化問題時(shí)往往收斂速度慢、嚴(yán)格依賴于種群大小而且效果不大理想。分布估計(jì)算法作為元啟發(fā)式
2018-01-08 15:40:500 針對傳統(tǒng)的基于離散余弦變換（DCT）信道估計(jì)算法沒有處理循環(huán)前綴之內(nèi)噪聲的問題，提出了一種基于小波去噪與DCT插值相結(jié)合的正交頻分復(fù)用（OFDM）系統(tǒng)信道估計(jì)方法。首先，采用最小二乘（LS）法對接
2018-01-03 15:37:160 為了進(jìn)一步提高加性高斯白噪聲背景中正弦信號的頻率估計(jì)精度，提出了一種新的基于插值快速傅里葉變換（ FFT）的正弦信號頻率估計(jì)算法。首先，對Ⅳ點(diǎn)正弦采樣序列進(jìn)行等長度時(shí)域補(bǔ)零延長，再進(jìn)行2N點(diǎn)FFT
2017-12-29 16:56:335 本文分析了基于斜投影算子的單輸入多輸出（SIMO）有限沖激響應(yīng)（FIR）濾波器信道中信道與發(fā)射符號聯(lián)合盲估計(jì)算法原理，改正了算法中存在的兩處錯(cuò)誤，即斜投影算子的計(jì)算公式和Q矩陣的構(gòu)造公式，并采用
2017-12-28 17:12:420 中，基于離散馬爾可夫模型，我們提出了一個(gè)對首要用戶的信道轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行估計(jì)的算法。該算法采用了最大似然準(zhǔn)則來估計(jì)信道狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。另外，我們運(yùn)用中心極限定理來分析算法的精確度和觀測采樣點(diǎn)數(shù)目之間的關(guān)系。在此基礎(chǔ)
2017-12-28 14:25:580 為了提高快速移動OFDM系統(tǒng)的信道估計(jì)的精度，進(jìn)一步抑制載波間干擾（ici)，本文提出了一種基擴(kuò)展模型（BEM）聯(lián)合反饋分組DFT的信道估計(jì)算法（BEM+ DFT）。首先，利用BEM算法估計(jì)出快速
2017-12-27 11:52:433 針對亞像素運(yùn)動矢量的精確估計(jì)問題，提出一種基于核回歸修正的上采樣相位相關(guān)精確運(yùn)動估計(jì)算法。首先，使用矩陣相乘離散傅里葉變換方法快速計(jì)算上采樣相位相關(guān)曲面，并通過檢測其峰值坐標(biāo)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動矢量的亞像素級
2017-12-14 16:22:280 誤差（LMMSE）自適應(yīng)信道估計(jì)算法。在對信號進(jìn)行最小二乘（LS）信道估計(jì)及預(yù)濾波處理后，運(yùn)用DWr對信號的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化去噪處理；然后結(jié)合基于EMD-SVD差分譜的自適應(yīng)算法，將強(qiáng)噪聲小波系數(shù)中微弱的有效信號提取出來，并進(jìn)行信號的重構(gòu)；最后根據(jù)循環(huán)
2017-12-09 09:43:160 針對語音識別系統(tǒng)在噪聲環(huán)境下不能保持很好魯棒性的問題，提出了一種切換語音功率譜估計(jì)算法。該算法假設(shè)語音的幅度譜服從Chi分布，提出了一種改進(jìn)的基于最小均方誤差（MMSE）的語音功率譜估計(jì)算法。然后
2017-12-08 16:14:220 軌道線形分段及線形參數(shù)優(yōu)化是鐵路軌道既有線復(fù)測工作的核心?；趹T導(dǎo)角度量測數(shù)據(jù)，提出了一種軌道平面線形分段及最佳線形參數(shù)估計(jì)算法。所提算法根據(jù)軌道線形變化規(guī)律，利用組合迭代的方法計(jì)算軌道的最佳線形
2017-12-08 16:09:140 針對UMHexagonS算法冗余搜索的問題，使用大十字搜索判定結(jié)果，改進(jìn)原有的運(yùn)動估計(jì)算法。改進(jìn)算法判斷最優(yōu)點(diǎn)可能分布區(qū)域，使用相應(yīng)改進(jìn)搜索模板搜索，降低搜索點(diǎn)個(gè)數(shù)，達(dá)到避免冗余搜索的目的，提高運(yùn)動
2017-11-24 10:51:152 本文在分析Rife，MRife和傅里葉系數(shù)插值迭代3種算法的基礎(chǔ)上，將串行迭代變?yōu)椴⑿械?，由此得出了一種快速頻率估計(jì)算法，并分析了新算法與前3種算法的異同。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果證實(shí)新算法能夠快速、高精度估計(jì)單頻信號的頻率，便于工程實(shí)現(xiàn)，適合應(yīng)用在雷達(dá)、電子對抗等對處理實(shí)時(shí)性要求非常高的領(lǐng)域。
2017-11-23 15:36:008245 稀疏表示波達(dá)方向（DOA）估計(jì)算法具有分辨力高等優(yōu)點(diǎn)，但是對陣元個(gè)數(shù)要求高、低信噪比時(shí)估計(jì)性能惡化嚴(yán)重，不利于在實(shí)際系統(tǒng)中應(yīng)用。為此，提出一種基于實(shí)信號特點(diǎn)的稀疏表示波達(dá)方向估計(jì)算法。首先，建立實(shí)值
2017-11-10 15:38:597 陣列信號處理技術(shù)在遠(yuǎn)場信號DOA的估計(jì)方面的研究成為熱點(diǎn)。本文就四種經(jīng)典的DOA估計(jì)算法：MUSIC算法、ESPRIT算法、TLS-ESPRIT算法和Toeplitz矩陣重構(gòu)算法進(jìn)行對比研究，目的
2017-11-06 11:23:2011 改進(jìn)的DSSS電磁波隨鉆測量信號載頻估計(jì)算法_蘇毅
2017-03-19 19:04:230 基于基擴(kuò)展模型的LTE_R信道估計(jì)算法_鄧玲
2017-03-04 17:59:590 電池SOC的自適應(yīng)平方根無極卡爾曼濾波估計(jì)算法，下來看看
2017-01-13 13:26:0218 未知互耦下雙基地MIMO雷達(dá)陣列DOD和DOA估計(jì)算法_戴繼生
2017-01-08 11:13:291 互耦效應(yīng)下多組相干源的波達(dá)方位估計(jì)算法_陳輝
2017-01-08 10:30:290 一種優(yōu)化高斯粒子濾波的載波頻偏估計(jì)算法_焦玲
2017-01-07 18:56:131 電池SOC的自適應(yīng)平方根無極卡爾曼濾波估計(jì)算法_胡志坤
2017-01-07 17:16:231 基于保護(hù)間隔的OFDM信號信噪比估計(jì)算法_張欣冉
2017-01-07 16:24:520 一種改進(jìn)的循環(huán)譜估計(jì)算法_劉鋒
2017-01-07 16:06:320 電磁矢量陣中基于平行因子壓縮感知的角度估計(jì)算法_張小飛
2017-01-07 16:06:320 單載波信號波特率參數(shù)的寬帶估計(jì)算法_趙艷
2017-01-07 16:06:324 基于降維子空間重構(gòu)的雙基地MIMO雷達(dá)角度估計(jì)算法_馬鵬
2017-01-05 15:23:310 基于正反向聯(lián)合TCF的序列多項(xiàng)式估計(jì)算法_陳松
2017-01-05 15:14:450 基于模糊函數(shù)的AIS信號碼元序列估計(jì)算法研究_閔永生
2017-01-05 15:06:090 均勻圓陣下的寬帶信號DOA估計(jì)算法_曾浩
2017-01-05 15:06:091 解耦變換模式下智能配電網(wǎng)快速狀態(tài)估計(jì)算法_和敬涵，不錯(cuò)的論文，感興趣的可以看看。
2016-09-20 15:44:260 非高斯噪聲環(huán)境下基于RLS的稀疏信道估計(jì)算法_朱曉梅，感興趣的小伙伴們可以瞧一瞧。
2016-09-12 17:20:410 時(shí)頻分析在線性調(diào)頻信號相位誤差估計(jì)中的應(yīng)用。
2016-01-15 15:17:247 計(jì)算直線斜率labview， 一個(gè)基本的利用labview實(shí)現(xiàn)斜率的計(jì)算
2016-01-05 17:14:110 采用基于TI公司高性能Davinci系列TMS320DM6437處理器的SEED-DEC6437 EVM板作為主要硬件平臺，在DSP開發(fā)環(huán)境CCS3.3中采用C語言和匯編語言混合編程實(shí)現(xiàn)運(yùn)動估計(jì)算法的DSP移植，并加入人機(jī)接口，
2013-09-25 11:26:5066 在QPSK調(diào)制方式下，分別研究推導(dǎo)了基于輔助數(shù)據(jù)的極大似然比信噪比估計(jì)算法研究、基于矩的信噪比估計(jì)算法研究以及基于高階累積量的信噪比估計(jì)算法。通過仿真比較了信噪比估計(jì)算
2013-04-27 16:35:1426 基于合成孔徑雷達(dá)（SAR）圖像的海面風(fēng)場估計(jì)已經(jīng)得到廣泛認(rèn)可。多數(shù)風(fēng)速反演算法是以估計(jì)的風(fēng)向、校正的vv為先驗(yàn)條件，應(yīng)用海風(fēng)模型計(jì)算而得的。在相同風(fēng)向的情況下，應(yīng)用不同
2012-07-16 17:05:1727 提出了一種基于Kalman預(yù)測技術(shù)的車輛狀態(tài)估計(jì)算法,該估計(jì)算法以線性二自由度的車輛模型為基礎(chǔ),對四輪轉(zhuǎn)向過程中車輛橫擺角速度、車輛側(cè)向加速度分別進(jìn)行估計(jì),并與實(shí)測結(jié)果對比分
2012-04-18 15:20:1433 討論了無線網(wǎng)絡(luò)通信中多徑窄帶信號的二維到來方向估計(jì)算法的特點(diǎn)和性能，提出了一種基于雙平行線陣列結(jié)構(gòu)的二維到來方向估計(jì)的快速算法．與以前的工作相比，該算法在求解過程
2012-03-28 15:12:0319 研究了基于非數(shù)據(jù)輔助的直接判決引導(dǎo)頻偏估計(jì)算法和開放環(huán)頻偏估計(jì)方法。研究結(jié)果表明，直接判決引導(dǎo)頻偏估計(jì)算法復(fù)雜度較低，適用于對性能要求不高的系統(tǒng)。開放環(huán)頻偏估計(jì)算
2012-02-09 16:38:3015 介紹一種適用于估計(jì)高斯白噪聲背景下的信號頻率的快速、高精度估計(jì)算法,以及算法原理、設(shè)計(jì)思想、流程,并使用Matlab進(jìn)行仿真,給出計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果,分析算法優(yōu)劣。
2012-02-08 15:30:0847 針對MPSK信號載波頻率估計(jì)問題,文中將譜線檢測理論與非線性變換思想相結(jié)合,提出了一種載波頻率快速估計(jì)算法。
2011-12-14 14:34:2516 研究了OFDM系統(tǒng)中基于LS、MMSE及SVD的信道估計(jì)算法,并對其進(jìn)行了性能分析和比較。通過SVD降低了運(yùn)算復(fù)雜度,簡化了MMSE算法,且性能良好。
2011-12-07 13:58:1731 基于滑動DFT算法推導(dǎo)出一種改進(jìn)的周期圖功率譜估計(jì)方法，并在軟件系統(tǒng)界面中應(yīng)用。根據(jù)傳統(tǒng)的功率譜估計(jì)方法和滑動DFT算法推導(dǎo)出改進(jìn)的功率譜估計(jì)算法，通過滑動DFT算法計(jì)算出
2011-09-09 11:02:3235 本內(nèi)容提供了多普勒中心頻率實(shí)時(shí)估計(jì)算法
2011-06-28 16:55:5027 在分析了MTM-SVD干擾溫度估計(jì)算法優(yōu)劣性的基礎(chǔ)上進(jìn)行了算法改進(jìn) 改進(jìn)后的算法既保證了原有MTM算法的近最優(yōu)性!又大大提高了算法的實(shí)時(shí)性!同時(shí)還得到了干擾溫度與功率譜之間的準(zhǔn)確對
2011-05-17 10:45:2324 準(zhǔn)確的信道估計(jì)是無線通信可靠傳輸?shù)年P(guān)鍵技術(shù)之一,因此提出一種基于OFDM信號循環(huán)平穩(wěn)特性的單k盲信道估計(jì)算法.該類算法無須改變循環(huán)頻率,而是利用延遲變量的z變換中2個(gè)相關(guān)值來估
2011-03-21 16:38:4022 分析已有的一些基音估計(jì)算法，對比其優(yōu)缺點(diǎn)，提出一種可大大提高計(jì)算速度的高效基音估計(jì)算法。該算法是利用平均幅度差（MAMDF）法提取若干個(gè)可能峰值點(diǎn)，再利用計(jì)算精度較高
2010-12-31 17:21:0717 H．264是現(xiàn)有最重要數(shù)據(jù)壓縮編碼國際標(biāo)準(zhǔn)之一。
快速運(yùn)動估計(jì)算法一直是視頻壓縮中的研究熱點(diǎn)。本文針對一些快速估計(jì)算法過早確定了搜索方向，容易陷入局部最小點(diǎn)，
2010-06-25 11:50:191482 
DS cdma uwb系統(tǒng)中基于能量比較的TOA估計(jì)算法:針對ＤＳ?ＣＤＭＡＵＷＢ（ｄｉｒｅｃｔｓｅｑｕｅｎｃｅｃｏｄｅｄｉｖｉｓｉｏｎｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇａｃｃｅｓｓｕｌｔｒ
2010-03-18 16:19:4121 本文提出了一種適用于可視電話視頻特性的快速運(yùn)動估計(jì)算法。針對可視電話低碼率的要求和頭肩序列小運(yùn)動的特性設(shè)計(jì)了一種計(jì)算量更小的塊匹配方案。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)證明,這種算法可
2010-03-01 15:37:3410 針對傳統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)算法受收斂速度、精度和量測數(shù)據(jù)類型的限制。提出了在傳統(tǒng)量測系統(tǒng)基礎(chǔ)上,部分安裝PMU混合量測系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)模型。并對快速分解算法進(jìn)行了改進(jìn)。并針對
2010-02-21 14:10:5825 為了充分利用CELL BE 處理器SIMD 技術(shù)的數(shù)據(jù)并行處理能力，本文介紹一種運(yùn)動估計(jì)算法，和已有的鉆石搜索算法（DS）相比該算法能夠?qū)崿F(xiàn)更精確的運(yùn)動估計(jì)和更低的運(yùn)動復(fù)雜度。大
2010-01-27 14:09:0912 針對UWB（Ultra wideband）測距系統(tǒng)中傳統(tǒng)非相干TOA 估計(jì)算法精度的不足，基于UWB脈沖信號，采用一種基于能量采樣序列的最大最小值比MMR 進(jìn)行歸一化門限設(shè)置的TC 算法，建立了以MMR 為
2010-01-22 12:17:3714 文章獨(dú)創(chuàng)性的提出了短波窄帶FFH/BFSK 的信道估計(jì)算法――基于判決反饋的LS（LS，Least Square）算法，并對其進(jìn)行理論研究與仿真分析。仿真結(jié)果表明該算法對誤碼率有一定改善，
2010-01-09 14:39:138 針對相干分布式信源二維波達(dá)方向估計(jì)算法多采用譜峰搜索導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度較大的問題，該文提出了一種二維波達(dá)方向分離估計(jì)算法。該算法通過將積分形式的相干分布式信源方向
2009-11-24 15:19:3715 用于TD-SCDMA 系統(tǒng)的高精度聯(lián)合多小區(qū)信道估計(jì)算法，存在運(yùn)算復(fù)雜度高、可聯(lián)合估計(jì)的干擾用戶少等缺點(diǎn)。該文針對信道估計(jì)結(jié)果有強(qiáng)、弱徑之分的特點(diǎn)，變選擇強(qiáng)干擾用戶為選擇
2009-11-24 14:40:004 針對最小統(tǒng)計(jì)的噪聲譜估計(jì)算法在噪聲譜上升時(shí)跟蹤時(shí)延較大的問題，該文給出了一種加權(quán)最小統(tǒng)計(jì)的噪聲譜估計(jì)改進(jìn)算法，通過分析加權(quán)對最小統(tǒng)計(jì)噪聲譜估計(jì)算法的影響，采用3
2009-11-18 14:09:2115 現(xiàn)有很多LFM 信號調(diào)頻斜率的分析算法，但這些算法存在諸多不足，如計(jì)算復(fù)雜、搜索時(shí)間長，對多LFM 信號有交叉項(xiàng)等。該文提出了基于雙正交Fourier 變換的新LFM 信號調(diào)頻斜率分析算
2009-11-13 14:39:589 該文對多輸入多輸出正交頻分復(fù)用系統(tǒng)中的信道估計(jì)進(jìn)行研究，提出了一種鏈?zhǔn)郊訖?quán)LS 信道估計(jì)算法。該算法基于頻域正交循環(huán)導(dǎo)頻序列，首先采用LS 算法獲得信道響應(yīng)初始估值，
2009-11-13 11:31:017 該文利用參數(shù)估計(jì)方差最小為優(yōu)化準(zhǔn)則，計(jì)算出多頻正弦信號分段WDFT(Windowed-DFT)相位加權(quán)平均相位估計(jì)算法的最優(yōu)加權(quán)系數(shù)，并給出算法相位估計(jì)的方差公式。另外，該文對DFT“噪
2009-11-09 14:47:1715 基于PN序列的頻偏估計(jì)算法提出了一種基于時(shí)域PN 序列導(dǎo)頻相關(guān)性的頻偏估計(jì)算法，通過計(jì)算接收信號和發(fā)送信號共軛乘積的自相關(guān)函數(shù)，將頻偏估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)單頻譜估計(jì)問題.
2009-08-19 11:07:2145 本文基于最優(yōu)估計(jì)理論,提出了一種多傳感器分散估計(jì)融合算法,以解決測量噪聲干擾下參數(shù)估計(jì) 問題。該方法不要求知道測量數(shù)據(jù)的先驗(yàn)知識,在減少測量誤差方面比傳統(tǒng)的集中估計(jì)
2009-07-10 15:32:2920 一種適合軟件無線電的GMSK時(shí)鐘和載波相位聯(lián)合估計(jì)算法關(guān):摘 要: 利用最大似然估計(jì)準(zhǔn)則， 針對G MS K提出了一種不需要前導(dǎo)字的前饋載波相位和時(shí)鐘誤差聯(lián)合佑計(jì)算法， 可用于
2009-05-07 10:44:0229 基于二階統(tǒng)計(jì)量的盲均衡算法大多要求估計(jì)信道階數(shù)。根據(jù)噪聲功率隨信道階數(shù)的變化特點(diǎn)，提出一種新的階數(shù)估計(jì)算法。實(shí)驗(yàn)表明，與傳統(tǒng)算法相比，該算法不僅復(fù)雜度低，在低
2009-04-23 10:40:4626 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出動態(tài)、大規(guī)模和自主組織的特征，使用分布式方法估計(jì)具有某種特征的節(jié)點(diǎn)數(shù)量是網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的重要問題。該文研究了基于抽樣理論的規(guī)模估計(jì)方法，該方法具有良
2009-04-02 09:07:399 常見的全局運(yùn)動算法存在的問題是僅僅考慮像素的殘差，而忽略了相鄰像素和分割信息等因素對算法的影響。為了解決上述問題，該文提出一個(gè)基于最大后驗(yàn)概率(MAP)的全局運(yùn)動估計(jì)
2009-03-30 08:53:4629 提出一種基于多級維納濾波器(MSWF)的信號波達(dá)方向(DOA)估計(jì)算法。通過測試信號子空間的估計(jì)值與噪聲子空間的正交性實(shí)現(xiàn)DOA 粗估計(jì)，通過測試MSWF 分解的互相關(guān)函數(shù)實(shí)現(xiàn)信號DOA 的
2009-03-29 09:48:2917 提出了一種新的基于判決反饋的OFDM同步與信道聯(lián)合跟蹤算法。該算法提取出信道估計(jì)結(jié)果中包含的同步信息用于實(shí)現(xiàn)同步估計(jì)，并利用同步估計(jì)結(jié)果對信道估計(jì)結(jié)果進(jìn)行修正，使
2008-12-16 23:56:3813 針對Nyquist采樣頻率過高、硬件實(shí)現(xiàn)困難的問題，提出一種基于欠采樣的超寬帶線性調(diào)頻信號的調(diào)制斜率和初始頻率估計(jì)方法。該方法利用互譜ESPRIT算法和余數(shù)定理對欠采樣信號進(jìn)
2008-12-09 02:43:5724 變斜率比率差動特性分析計(jì)算軟件
2008-09-04 13:33:1149
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