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这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码

于 2020-10-13 发布
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代码说明:

说明:  传统的高分辨波达方向(DOA)估计算法中,一般都假设信号位于远场,此时入射到阵列的信源波前为平面波前,空间信号的定位参数可由DOA来确定。然而,当信源处于阵列的Fresnel区域时,信号波前需用球面波来描述,每个信源的定位信息要用DOA和距离联合描述。因此,远场情况下的一些线性理论推导已不再成立,传统的远场算法的估计不再适用(In traditional high resolution direction of arrival (DOA) estimation algorithms, it is generally assumed that the signal is located in the far field, where the source wavefront incident to the array is plane wavefront, and the location parameters of the spatial signal can be determined by DOA. However, when the source is in the Fresnel region of the array, the wavefront of the signal needs to be described by spherical wave, and the location information of each source needs to be described by DOA and distance. Therefore, some linear theoretical deductions are no longer valid in the far-field case, and the estimation of the traditional far-field algorithm is no longer applicable.)

文件列表:

这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\1.MUSIC算法MATLAB程序\doa_music.m, 1191 , 2015-01-20
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\1.MUSIC算法MATLAB程序\genmusic8AOA.m, 1558 , 2017-10-19
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\10.L型阵下基于2D-MUSIC的二维DOA估计算法\main_2d_doa_music.asv, 1249 , 2015-01-16
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\10.L型阵下基于2D-MUSIC的二维DOA估计算法\main_2d_doa_music.m, 1254 , 2015-01-16
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\11.一阶前向预测的DOA估计算法MATLAB程序\array_manifold.m, 177 , 2012-12-02
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\11.一阶前向预测的DOA估计算法MATLAB程序\lp_doaestimation.m, 1663 , 2012-12-02
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\11.一阶前向预测的DOA估计算法MATLAB程序\receive_signal.m, 605 , 2012-12-02
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\11.一阶前向预测的DOA估计算法MATLAB程序\steering_vector.m, 294 , 2012-12-02
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\12. 宽带信号DOA估计的非相干信号子空间(ISM)MATLAB程序\ISM_code.m, 2131 , 2015-01-16
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\13.信源数估计MDL算法MATLAB程序\mdl_sourcenumber.m, 2139 , 2015-01-14
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\14.均匀线阵DOA估计Unitary -ESPRIT算法MATLAB程序\test_unitary_esprit.m, 959 , 2012-12-02
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\14.均匀线阵DOA估计Unitary -ESPRIT算法MATLAB程序\unitary_esprit.m, 2649 , 2012-12-02
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\15 四元数MUSIC的MATLAB程序\AssignAgain.m, 1673 , 2012-12-03
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\15 四元数MUSIC的MATLAB程序\ColToRow.m, 546 , 2012-12-03
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\15 四元数MUSIC的MATLAB程序\ConjQVector.m, 526 , 2012-12-03
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\15 四元数MUSIC的MATLAB程序\FVeToQVe.m, 693 , 2012-12-03
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\15 四元数MUSIC的MATLAB程序\hpc.m, 502 , 2012-12-03
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\15 四元数MUSIC的MATLAB程序\IsoMatrix.m, 981 , 2012-12-03
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\15 四元数MUSIC的MATLAB程序\main.m, 2978 , 2012-12-03
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\15 四元数MUSIC的MATLAB程序\PolarSource.m, 525 , 2012-12-03
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\15 四元数MUSIC的MATLAB程序\QuatMuti.m, 813 , 2012-12-03
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\15 四元数MUSIC的MATLAB程序\SteerVector.m, 796 , 2012-12-03
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\15 四元数MUSIC的MATLAB程序\VectorMulti.m, 822 , 2012-12-03
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\16.LCMV波束形成算法MATLAB程序\lcmv_beamform.asv, 1452 , 2015-01-13
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这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\18.阵列信号处理中DOA估计演示平台MATLAB程序\doa_music.m, 659 , 2012-06-19
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\18.阵列信号处理中DOA估计演示平台MATLAB程序\frame.fig, 2130 , 2012-10-14
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\18.阵列信号处理中DOA估计演示平台MATLAB程序\frame.m, 3501 , 2012-06-19
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\18.阵列信号处理中DOA估计演示平台MATLAB程序\khatri_rao.m, 97 , 2012-06-19
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\18.阵列信号处理中DOA估计演示平台MATLAB程序\onedimensional.fig, 4861 , 2012-10-14
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\18.阵列信号处理中DOA估计演示平台MATLAB程序\onedimensional.m, 17491 , 2012-06-19
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\18.阵列信号处理中DOA估计演示平台MATLAB程序\qq.m, 200 , 2012-06-19
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\18.阵列信号处理中DOA估计演示平台MATLAB程序\tls_esprit.m, 1584 , 2012-06-19
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\18.阵列信号处理中DOA估计演示平台MATLAB程序\twodimensional.fig, 6100 , 2012-10-14
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这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\18.阵列信号处理中DOA估计演示平台MATLAB程序\说明.txt, 24 , 2012-10-14
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这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\18.阵列信号处理中DOA估计演示平台MATLAB程序, 0 , 2019-07-19
这是张小飞的阵列信号的全部MATLAB代码\2.ESPRIT 算法MATLAB程序, 0 , 2019-07-19
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    说明:  每组数据为25维,第1维维类别标识,后24维为语音特征信号。然后把四类语音信号何为一组,抽取1500组数据作为训练数据,500组数据作为测试数据,并对数据进行归一化处理。根据语音类别标识设定每组语音信号的期望输出值,如标识类为1时,期望输出向量为[1 0 0 0]。(Each group of data has 25 dimensions, the first dimension is identified by category, and the last 24 dimensions are speech feature signals.Then, select one group of four speech signals, extract 1500 groups of data as training data and 500 groups of data as test data, and normalize the data.Set the expected output value of each group of speech signals according to the speech category identification. For example, when the identification class is 1, the expected output vector is [1 0 0 0].)
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