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  1. matlab_hyperspectral_toolbox_v0.04

  2. % Matlab Hyperspectral Toolbox % Copyright 2008-2009 Isaac Gerg % % ------------------------------------------------------------------------- % A Note on Notation % Hyperspectral data is often expressed many ways to better describe the % mathematica
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-12-19
    • 文件大小:106496
    • 提供者:chenguazi
  1. 常用的高光谱算法matlab.zip

  2. 常用的高光谱混合像元分解算法,包括降维(VCA、MNF)、端元估计(GLRT)、端元提取(nFINER、PPI、AMEE等)、丰度反演(FCL、UCLS等)、探测(HUD、OSP、CEM等)
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-06-20
    • 文件大小:61440
    • 提供者:qq_38296553
  1. TSD信道中RCI检测器性能与宽容性

  2. 为提高混响限制下检测器的宽容性,采用理论分析和实验研究了一种基于随机时间扩展失真(TSD)对信道建模的方法.分析了基于该模型对信道建模来修正介质传播造成的影响,根据广义似然比检测(GLRT)准则推出的一种最优检测器——分段拷贝相关积分器(RCI).采用线性调频(LFM)发射信号通过仿真以及对实际数据的处理对分析结果进行了验证.研究结果表明:在混响限制条件下,采用TSD对信道建模,RCI检测器可以提高混响背景下主动声纳的检测性能.研究结论为水下失真信道中信号检测问题的解决提供一个有效途径.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-28
    • 文件大小:520192
    • 提供者:weixin_38661128
  1. mspca:多尺度主成分分析算法-源码

  2. mspca(MSPCA) 多尺度主成分分析。 多尺度PCA(MSPCA)结合了PCA提取变量之间的互相关或关系的能力,以及正交小波的能力,以从随机过程中分离确定性特征,并使测量之间的自相关近似解相关[1]。 图1. MSPCA模型的示意图[2]。 图2.数据多尺度表示的示意图[2]。 参考 [1] Bhavik R. Bakshi,《多尺度PCA及其在多元统计过程监控中的应用》,俄亥俄州立大学,1998年。 [2] M. Ziyan Sheriff,Majdi Mansouri,M。N
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:544768
    • 提供者:weixin_42138376
  1. 噪声和完全未知的干扰中的自适应阵列检测

  2. 干扰的存在通常会降低检测器的检测性能。 此外,可能难以获得关于卡纸的足够信息。 为了克服在噪声和完全未知的干扰中进行自适应阵列信号检测的问题,我们暂时假定干扰属于在探测器设计阶段与信号导引向量正交的子空间。 因此,通过采用广义似然比检验(GLRT)和Wald检验的标准,我们提出了两种自适应检测器,它们可以实现信号检测和干扰抑制。 通过蒙特卡洛仿真显示,所提出的两个自适应检测器具有比现有检测器更高的检测性能。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:652288
    • 提供者:weixin_38597300
  1. 光学无线散射通信的时隙检测

  2. 由于光学无线通信的非授权频谱性质,对于收发器对,接收器需要定期感知通信媒体,以更好地安排其传输。 这项工作基于所有感测时隙上接收到的光子总数以及每个时隙中接收到的光子数量,提出了关于在某个时隙内是否有光信号落入接收器视场的两个检测规则。 。 考虑到数据符号未知,我们采用广义似然比测试(GLRT),已知该方法最适合基于有限样本使用未知参数进行检测。 我们还提供了未命中检测概率的渐近结果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:152576
    • 提供者:weixin_38672807
  1. 部分均匀杂波中的知识辅助自适应检测:对称性和对称谱的联合开发

  2. 在本文中,我们解决了检测以对称结构的功率谱密度和全对称协方差矩阵为特征的,嵌入到杂波中的点状目标的问题。 特别是,我们考虑了所谓的部分均质环境,在这种环境下,被测细胞和训练样本共享相同的协方差矩阵,直到未知的功率缩放因子为止。 在设计阶段,我们共同利用杂波的频谱特性和杂波协方差矩阵的非对称结构,以实变量的形式重新构造决策问题,并增加训练样本的数量。 然后,我们依靠Rao检验和广义似然比检验(GLRT)的适当修改,得出了两个自适应检测器。 对模拟和真实雷达数据进行的性能分析证实了新提出的接收器优于
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:474112
    • 提供者:weixin_38551938
  1. MIMO雷达中的非对称GLRT检测

  2. MIMO雷达中的非对称GLRT检测
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:907264
    • 提供者:weixin_38569203
  1. 非高斯异质杂波中GLRT-LQ检测器的误报率

  2. 非高斯异质杂波中GLRT-LQ检测器的误报率
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:266240
    • 提供者:weixin_38673694
  1. 双向中继传输中的决策反馈辅助多符号差分检测

  2. 本文在双向中继传输(TWRT)中提出了非相干传输算法,该算法执行了基于差分空时分组编码的多符号差分检测(MSDD)。 具体而言,通过在TWRT中进行详尽搜索,开发了通用似然比测试辅助MSDD(GLRT-MSDD)。 为了解决高复杂性这一具有挑战性的问题,对GLRT-MSDD模型进行了重构,并推导了一种基于电子反馈的MSDD(DF-MSDD)模型。 此外,性能分析和仿真证明,与TWRT中的GLRT-MSDD相比,所提出的DF-MSDD提供了可靠的误码率性能,并且具有较低的复杂度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:128000
    • 提供者:weixin_38670983
  1. PSO_python_demo:粒子群优化(PSO)的演示脚本(Python),部分翻译自SDMBIGDAT19(MATLAB)-源码

  2. PSO_python_demo 粒子群优化(PSO)的演示脚本(Python),部分翻译自 (MATLAB)。 幻灯片: : 博客: 视频: 模拟数据挑战 给定 仅包含噪声的训练数据: TrainingData.mat 噪声是高斯平稳的 要分析的数据: analysisData.mat 信号:二次chi 参数搜索范围: 40 <a1 <100 1 <a2 <50 11 <a3 <15 检测与估计 检测:分析数据中是否有信号? 估计:如果
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:668672
    • 提供者:weixin_42165490
  1. 非高斯杂波背景中的两个距离扩展目标检测器

  2. 针对采用球不变随机向量(SIRV)建模的非高斯杂波背景中检测具有稀疏散射点的距离扩展目标问题,先假设目标强散射点的位置信息已知,采用广义似然比检验(GLRT)理论,提出了基于散射点位置的GLRT(SL-GLRT)检测器。然后,采用门限法估计散射点的位置信息,提出了双门限恒虚警率(DT-CFAR)检测器,推导了虚警概率与检测门限关系的解析表达式,并给出门限的确定方法。与现有方法相比,散射点位置信息已知时,SL-GLRT具有最佳的检测性能,散射点位置信息未知时,DT-CFAR具有较好的鲁棒性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:443392
    • 提供者:weixin_38530115
  1. 分布式目标的子空间双门限GLRT CFAR检测

  2. 研究了分布式目标在球不变随机变量杂波中的检测问题,提出了一种具有恒虚警特性的双门限广义似然比检测器。分布式目标建模为子空间信号,在距离维和多普勒频率维同时扩展.第一门限的作用是筛选信杂比高的待检测距离单元.将选出的距离单元进行能量积累并与第二门限进行比较做出判决.假设杂波协方差矩阵已知,构造了双门限检测器,并通过推导检测器虚警概率说明其具有恒虚警特性.将基于辅助通道数据的杂波协方差矩阵的估计值替换假设已知的杂波协方差矩阵,得到一个自适应检测器.通过Monte Carlo仿真进行性能分析,说明检测
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:870400
    • 提供者:weixin_38715772
  1. 基于距离单元选择的距离扩展目标检测器

  2. 针对距离扩展目标所占据的各距离单元输出的信杂比在统计意义上不同的一般情况,在分析基于顺序统计的广义似然比检测(generalized likelihood ratio test based on order statistics,OS-GLRT)的基础上提出了两种改进的检测器。第一种是修正的OS-GLRT,它采用或规则,将所有可能的有效距离单元数量得到的OS-GLRT的结果进行融合后做出判决,所得到的修正的OS-GLRT无需有效距离单元数量等目标先验信息。第二种是结合双门限(dual thres
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:503808
    • 提供者:weixin_38627826
  1. Two adaptive detectors for range-spread targets in non-Gaussian clutter

  2. This paper addresses adaptive detection of range-spread target in spherically invariant random vector clutter. Based on the nonadaptive detectors of NSDD-GLRT and SDD-GLRT, two adaptive detectors named ANSDD-GLRT and ASDD-GLRT are devised by replacin
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:805888
    • 提供者:weixin_38525735
  1. 光子图像中基于广义似然比检验的目标探测方法

  2. 在光子噪声受限条件下的图像中,其信号和噪声均服从泊松分布并呈现散粒状态,且由于该图像信噪比较低,目标难以被探测和识别,为此提出一种基于统计理论和广义似然比检验(GLRT)的目标探测方法来解决该条件下的目标探测问题。该方法在仅有目标物灰度图像已知的情况下,使用泊松分布概率函数和广义似然比检验方法得到统计判决公式,通过该公式计算原始图像中各个位置的检验器值,对光子图像进行目标探测。仿真和实验结果表明,该方法具有较好的目标探测性能,验证了算法的有效性和实用性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38515897