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搜索资源 - blind estimation of signal
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经典的CPM信号的载波、符号率、调制指数联合盲估计的IEEE文章-Classic CPM signal carrier, symbol rate, modulation index of the IEEE Joint blind estimation of the article
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给出了OFDM在卫星通信中的系统框图并
在Simulink中仿真实现，利用改进的CMA恒模算法进行盲均衡处理，来去除时变卫星信道对信号的影响,基于4阶累积量的方法
将OFDM信号与其他调制类型信号区分开来-OFDM is given in the satellite communication system block diagram and Simulation in Simulink using the modified constant modulus algorithm CMA
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基于卷积信号的MIMO系统盲信号估计，运用卷积的方法进行盲信道估计-Convolution-based MIMO system, blind signal signal is estimated using the method of convolution-blind channel estimation
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就通信系统而言，涉及到有线信道及非卫星无线信道的问题时，信道不再可以看成为恒参信道，信号往往是通过未知信道传播，通常把这样的信道称为盲信道。 本源代码对盲信道的参数进行估计，利用matlab仿真，对做盲信道的工程人员有一定的借鉴价值。-On communications systems, related to non-cable channels and the issue of satellite radio channel, channel no longer can be seen as
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The channel estimation algorithm is based on a subspace approach. The method works only for identifiable STBCs (excluding >=1-rate STBCs). See publication [1] for more detail about the algorithm and the identifiability conditions. The zip file con
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基于时空处理的盲二维角度和频率的联合估计，对阵列信号处理的有一定的帮助-Blind space-time processing based on two-dimensional angle and frequency of joint estimation of array signal processing is certainly helpful
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Blind Estimation of signal in Periodic Long-Code
DSSS Communications
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这是一篇很好的有关信道估计的文章，
可以用来快速的了解信道估计的基本内容-In this paper, a method for fast blind estimation
of DS-SS signal is proposed which aims at the
Direct-Sequence Spread- Spectrum (DS-SS) signals
with parameters unknown. Considering the
characteristic th
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这是一篇很好的有关信道估计的文章，
可以用来快速的了解信道估计的基本内容-and MAI induced by multiple-input, multiple-output channels. In particular, this article
reviews the typical inverse filter criteria (IFC) based algorithm, super-exponential algorithm,
and constant modulus a
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波达方向估计一直是信号处理的经典问题，本文利用盲子空间思想，新颖独特。-DOA Estimation of signal processing has been a classical problem, we use the blind subspace thinking, innovative and unique.
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利用现代谱估计中的AR 模型求取仿真噪声信号和真实噪声信号的模型参数，然后利用这些参数求得信号的功率谱图，通过功率谱图定性地描述主噪声源和次噪声源。在利用信号功率谱图定性描述噪声源后，进一步地利用曲线相似度和曲线关联度定量的识别主噪声源和次噪声源-Use of modern spectral estimation of AR model to strike a realistic simulation of the noise signal and noise model parameters,
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针对认知无线电系统中正交频分复用( OFDM )信号参数估计这一重要问题, 利用OFDM 信号的循环谱实现了符号周期的盲估计。-For cognitive radio systems, orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signal parameter estimation of this important issue, the cyclic spectrum of the OFDM signal to achieve the
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基于盲源分离的CDMA伪码估计程序，该程序能在不知道信道信息的情况下，对CDMA信号的扩频码进行盲估计。-The pseudo-code of blind source separation of CDMA-based estimation procedures, the program can not know the channel information, the spreading code of the CDMA signal blind estimation.
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周期长码的直接序列扩频信号伪码周期的盲估计。运用了信号功率谱二次处理方法。-Direct sequence spread spectrum signal pseudo-code cycle blind estimation of the long cycle code. The use of the secondary processing method of the signal power spectrum.
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非周期直接序列扩频信号PN码盲估计，利用了子空间跟踪算法。-Aperiodic direct sequence spread spectrum signal blind estimation of PN code using a subspace tracking algorithm.
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采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，有小波分析的盲信号处理，基于互功率谱的时延估计，用MATLAB实现的压缩传感，仿真效果非常好，虚拟力的无线传感网络覆盖。-Using weighted model nodes in the network strength and weight are power law distribution, There Wavelet Analysis Blind Signal Processing, Based on the time delay est
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有小波分析的盲信号处理，添加噪声处理，基于互功率谱的时延估计，已调制信号计算其普相关密度，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。- There Wavelet Analysis Blind Signal Processing, Add noise processing, Based on the time delay estimation of power spectrum, Modulated signals to calculate its density Pu-
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利用matlab GUI实现的串口编程例子，有小波分析的盲信号处理，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，包含收发两个客户端的链路级通信程序,用于信号特征提取、信号消噪，是一种双隐层反向传播神经网络，music高阶谱分析算法，基于互功率谱的时延估计。-Use serial programming examples matlab GUI implementation, There Wavelet Analysis Blind Signal Processing, PSS primary synchr
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是机器学习的例程，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，有小波分析的盲信号处理，这个有中文注释，看得明白，采用热核构造权重，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,基于互功率谱的时延估计。- Machine learning routines, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, There Wavelet Analysis Blind Signal Processing, The Chi
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常用的盲分离算法有二阶统计量方法、高阶累积量方法、信息最大化（
Infomax
）以及独
立成分分析（
ICA
）等。这些方法取得最佳性能的条件总是与源信号的概率密度函数假设有关，
一旦假设的概率密度与实际信号的密度函数相差甚远，分离性能将大大降低。本文提出采用
核函数密度估计的方法进行任意信号源的盲分离，并通过典型算例与几种盲分离算法进行了
性能比较，验证了方法的可行性。(The commonly used blind separation algorithms include
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