盲估计
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MIMO system with white inputs
This package contains the matlab code for the algorithm proposed in the followingpapers. The file "mimo_main.m" is the implementation of the algorithm in the papers.The goal of this matlab script is to identify a MIMO system with white inputs basedon the -
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MATLAB盲估计载波多普勒频偏与相位偏移分析系统
本项目开发了一个基于盲估计的载波分析系统，利用MATLAB实现多普勒频偏与相位偏移的自动补偿。系统无需依赖导频或训练序列，通过对接收信号统计特性进行分析，准确估计载波频率，适用于通信信号处理与同步场景。 -
MATLAB直接序列扩频信号参数盲估计系统
基于MATLAB开发的DSSS信号参数盲估计系统，无需先验信息即可自动提取载波频率、码片速率与扩频码周期。适用于低信噪比环境，通过高效信号处理算法实现参数精确估计。 -
多进制调制信号M-PSK与M-QAM信噪比估计仿真研究
本项目旨在通过MATLAB平台实现并验证多进制调制信号在加性高斯白噪声（AWGN）信道下的信噪比（SNR）估计功能。项目核心功能涵盖了QPSK、8PSK、16PSK以及16QAM四种典型数字调制格式的信号生成与处理。实现方法主要基于统计信号处理理论，通过计算接收信号的二阶矩与四阶矩（即M2M4估计算法）以及基于误差向量幅度（EVM）的分析技术，在无需已知发送序列的非相干条件下，从受干扰的信号流中高精度地提取实时信噪比信息。系统能够模拟复杂的信道环境，对不同调制阶数下的估计性能进行量化对比。该项目广泛应用于 -
经典图像噪声方差估计与评估算法库
本项目汇集并实现了多种学术界经典的图像噪声方差盲估计算法，旨在为图像去噪、图像复原及超分辨率重建等任务提供精确的噪声水平先验信息。项目详细复现了基于不同理论框架的估计技术，主要包括：1. 基于主成分分析（PCA）的噪声估计方法，利用图像块的最小特征值来推断噪声方差，适用于纹理丰富的图像；2. 基于小波变换的估计方法，通过计算高频子带系数的中值绝对偏差（MAD）来鲁棒地估计噪声标准差；3. 基于空间域拉普拉斯掩模（Laplacian Mask）的快速估计算法（如Immerkaer方法），通过滤波与统计分析实现低计算成本的估计；4. 基于图像块统计特性的弱纹理块筛选法，自动识别平滑区域进行方差计算以避免边缘干扰。此外，项目包含一个完整的评估框架，能够自动加载标准测试图像数据集，添加不同强度的模拟高斯白噪声，并由各算法输出估计值，最终生成包括相对误差、均方根误差及运行时间在内的详细对比报告，帮助用户在准确性与计算效率之间找到最佳平衡点。 -
基于子空间的SIMO-OFDM盲信道估计MATLAB仿真
本项目在MATLAB环境下构建一个完整的SIMO-OFDM（单输入多输出-正交频分复用）通信链路仿真平台，旨在实现并验证基于子空间分解的盲信道估计算法。系统主要流程包括：1. 发送端构建，生成随机比特流，进行QPSK或QAM星座映射，实施IFFT变换并添加循环前缀（CP）以消除符号间干扰；2. 信道建模，模拟多径瑞利衰落信道，并叠加高斯白噪声（AWGN），模拟多天线接收环境；3. 接收端处理，利用多个接收天线采集的时间序列数据构建数据协方差矩阵；4. 核心算法实现，对协方差矩阵进行奇异值分解（SVD）或特征值分解（EVD），分离信号子空间与噪声子空间，利用子空间的正交性原理构建正交性方程组，在不需要训练序列（导频）的情况下盲估计信道冲激响应；5. 性能评估，通过线性约束消除标量模糊度，进行迫零（Zero-Forcing）或MMSE均衡恢复信号，并计算系统的归一化均方误差（NMSE）和误码率（BER）随信噪比（SNR）变化的性能曲线，验证算法在不同接收天线数量和数据块长度下的有效性与鲁棒性。
