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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；
🚅座右铭：行百里者，半于九十。
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①Matlab信号处理（进阶版）
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⛄一、压缩感知的可移动天线通信信道估计
1 压缩感知的可移动天线通信信道估计原理
压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论指出，当信号具有稀疏性或可压缩性时，可以通过远低于奈奎斯特采样率的观测数据重建原始信号。在可移动天线通信系统中，信道响应通常具有稀疏性，即多径环境中仅有少量显著路径。这种稀疏性使得压缩感知成为高效信道估计的理论基础。
数学表达上，信道响应
m
a
t
h
b
f
h
\\mathbf{h}
mathbfh 的观测模型为：
m
a
t
h
b
f
y
=
m
a
t
h
b
f
P
h
i
P
s
i
h
+
m
a
t
h
b
f
n
\\mathbf{y} = \\mathbf{\\Phi\\Psi h} + \\mathbf{n}
mathbfy=mathbfPhiPsih+mathbfn
其中
m
a
t
h
b
f
y
\\mathbf{y}
mathbfy 为低维观测向量，
m
a
t
h
b
f
P
h
i
\\mathbf{\\Phi}
mathbfPhi 为测量矩阵，
m
a
t
h
b
f
P
s
i
\\mathbf{\\Psi}
mathbfPsi 为稀疏基矩阵，
m
a
t
h
b
f
n
\\mathbf{n}
mathbfn 为噪声。通过求解以下优化问题重建信道：
m
i
n
m
a
t
h
b
f
h
∣
m
a
t
h
b
f
h
∣
1
q
u
a
d
t
e
x
t
s
.
t
.
q
u
a
d
∣
m
a
t
h
b
f
y
−
m
a
t
h
b
f
P
h
i
P
s
i
h
∣
2
l
e
q
e
p
s
i
l
o
n
\\min_{\\mathbf{h}} \\|\\mathbf{h}\\|_1 \\quad \\text{s.t.} \\quad \\|\\mathbf{y} - \\mathbf{\\Phi\\Psi h}\\|_2 \\leq \\epsilon
minmathbfh∣mathbfh∣1quadtexts.t.quad∣mathbfy−mathbfPhiPsih∣2leqepsilon
2 可移动天线系统中的实现流程
稀疏性分析
在可移动天线场景下，天线移动会导致时变多径信道，但实际有效路径数通常远小于总分辨率。通过角度-时延联合域分析，可验证信道矩阵的稀疏性。
测量矩阵设计
采用随机高斯矩阵或部分傅里叶矩阵作为测量矩阵
m
a
t
h
b
f
P
h
i
\\mathbf{\\Phi}
mathbfPhi。对于移动场景，需考虑矩阵的时变特性，通常采用块对角结构适应连续观测：
m
a
t
h
b
f
P
h
i
=
t
e
x
t
b
l
k
d
i
a
g
(
m
a
t
h
b
f
P
h
i
1
,
.
.
.
,
m
a
t
h
b
f
P
h
i
T
)
\\mathbf{\\Phi} = \\text{blkdiag}(\\mathbf{\\Phi}_1, ..., \\mathbf{\\Phi}_T)
mathbfPhi=textblkdiag(mathbfPhi1,...,mathbfPhiT)
动态稀疏基构建
根据天线运动轨迹调整稀疏基
m
a
t
h
b
f
P
s
i
\\mathbf{\\Psi}
mathbfPsi。对于线性移动天线，采用时延-多普勒联合字典：
m
a
t
h
b
f
P
s
i
=
m
a
t
h
b
f
P
s
i
t
e
x
t
d
e
l
a
y
o
t
i
m
e
s
m
a
t
h
b
f
P
s
i
t
e
x
t
d
o
p
p
l
e
r
\\mathbf{\\Psi} = \\mathbf{\\Psi}_{\\text{delay}} \\otimes \\mathbf{\\Psi}_{\\text{doppler}}
mathbfPsi=mathbfPsitextdelayotimesmathbfPsitextdoppler
其中
o
t
i
m
e
s
\\otimes
otimes 表示克罗内克积。
自适应重构算法
实现流程包含以下关键操作：
- 初始化：根据运动速度预测初始支撑集
- 迭代更新：通过滑窗方式处理连续帧数据
- 残差计算：每次迭代后更新观测残差
- 终止条件：设置相对误差阈值 ∣ m a t h b f y − m a t h b f P h i P s i h ∣ 2 / ∣ m a t h b f y ∣ 2 < 1 0 − 3 \\|\\mathbf{y} - \\mathbf{\\Phi\\Psi h}\\|_2/\\|\\mathbf{y}\\|_2 < 10^{-3} ∣mathbfy−mathbfPhiPsih∣2/∣mathbfy∣2<10−3
典型的重构算法伪代码实现：
def OMP_mobile(y, Phi, Psi, K_max):
h_est = np.zeros(Psi.shape[1])
residual = y
for k in range(K_max):
idx = np.argmax(np.abs(Psi.T @ Phi.T @ residual))
support = union(support, idx)
h_est[support] = pinv(Phi @ Psi[:,support]) @ y
residual = y - Phi @ Psi @ h_est
if norm(residual) < threshold:
break
return h_est
3 性能优化方向
运动补偿技术
通过卡尔曼滤波器预测天线位置变化，动态调整测量矩阵。建立状态空间模型：
m
a
t
h
b
f
x
k
+
1
=
m
a
t
h
b
f
F
k
m
a
t
h
b
f
x
k
+
m
a
t
h
b
f
w
k
\\mathbf{x}_{k+1} = \\mathbf{F}_k\\mathbf{x}_k + \\mathbf{w}_k
mathbfxk+1=mathbfFkmathbfxk+mathbfwk
其中
m
a
t
h
b
f
x
k
\\mathbf{x}_k
mathbfxk 包含位置和速度信息，
m
a
t
h
b
f
F
k
\\mathbf{F}_k
mathbfFk 为状态转移矩阵。
混合编码策略
结合导频符号与数据符号的联合估计：
- 专用导频：用于初始信道获取
- 数据辅助：利用判决反馈改进估计
- 结构比例通常设置为 20% 导频 + 80% 数据
计算复杂度控制
采用以下加速策略：
- 预处理：QR 分解测量矩阵减少迭代计算量
- 并行化：利用 ADMM 框架实现分块处理
- 硬件加速：FPGA 实现矩阵向量乘法的流水线操作
该技术在实际系统中可实现 60% 以上的采样率降低，同时保持 NMSE 性能优于 -15 dB。移动场景下的均方误差性能典型值在 10^-2 量级，显著优于传统最小二乘估计方法。
⛄二、部分源代码和运行步骤
1 部分代码
2 运行步骤
（1）直接运行main即可一键出图。
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2019b
2 参考文献
[1]童伟强.基于机器学习的信道估计方法研究[D].北京邮电大学. 2025
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类
2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测
2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测
3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别
3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建
4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题
4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划
4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划
4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配
5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏
6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏
7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断
7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真
7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真
7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰
7.5 无人机通信
7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
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