很好用的压缩感知的信号处理应用代码

资 源 简 介

很好用的压缩感知的信号处理应用代码

详 情 说 明

在信号处理领域，压缩感知技术通过稀疏表示和优化算法实现了高效信号采样与重构。MATLAB工具箱中的支持向量机(SVM)可应用于路径规划问题，其训练过程最终输出的权值矩阵能够直接作为自适应滤波器的系数，实现信号去噪或特征提取。

广义互相关函数(GCC)是时延估计的核心方法，通过计算信号间的互功率谱并施加加权函数（如PHAT或ROTH），显著提升了时延估计的精度。对于通信系统中的调制识别，人工神经网络通过时频特征学习可准确分类FSK、PSK等数字调制信号。

在脉冲信号检测场景，相关检测算法利用信号与噪声的统计特性差异，通过计算接收信号与模板信号的相关系数，即使在低信噪比条件下也能实现可靠检测。这些方法构成了现代信号处理系统的关键技术链。