课程作业时的自然梯度算法matlab源程序

资 源 简 介

课程作业时的自然梯度算法matlab源程序

详 情 说 明

自然梯度算法是一种优化方法，常用于机器学习参数估计问题。在MATLAB实现中，该算法通过迭代方式调整参数，使其沿着概率分布空间的自然梯度方向更新，相比传统梯度下降能获得更稳定的收敛性能。课程作业中的实现通常包含目标函数定义、自然梯度计算和迭代更新三个核心模块。

均匀线阵的CRB（Cramer-Rao Bound）曲线绘制是阵列信号处理的重要实验。MATLAB实现时需要构建阵列流形矩阵，计算Fisher信息矩阵的逆，最终得到不同信噪比条件下参数估计的理论下界。该曲线能直观反映阵列的测向精度极限。

针对HARQ（混合自动重传请求）系统的吞吐量分析实现包含完整的通信链路仿真：从调制（如QPSK）、信道传输（添加高斯白噪声）、到接收端解调和信噪比计算。关键点在于重传机制的建模和吞吐量公式的数值化实现。

现代信号处理中的谱估计方法（如周期图法、AR模型法）在MATLAB中可通过内置函数实现，但作业通常会要求手动编写核心算法来理解原理。重点在于掌握加窗处理、自相关矩阵计算以及特征值分解等关键步骤的实现逻辑。