频偏变化多的场景下，用传统方法总感觉差点意思，尤其是在高维数据挖掘里做特征选择，容易被噪声干扰。这篇讲频偏仿真的文章就挺有意思，结合了稳健方法，思路清晰，例子也贴地气。你做信号相关的，不妨看看。

高维特征选择的稳健性一直是难点，尤其在数据噪声或频率漂移比较严重时，模型容易被带偏。这篇文章就挺细，做了多组对比仿真，能看出不同频偏情况下方法的稳定性。

里面提到的仿真设置也比较实用，比如输入频率的偏移范围设定，还有如何控制信噪比变量，这些在实际工程里都用得上。写法不花哨，看得懂，用得上。

如果你想深入研究特征选择策略，可以顺手看看高维数据挖掘中特征选择的稳健方法那篇，思路比较系统；另外频偏估计那篇也有不少数学支撑，想搞算法的朋友可以多参考下。

对了，里面还提到一个改进的SEQUENTIALFS选择函数，你用过 MATLAB 做特征筛选的话，应该挺熟。新版对顺序和准确率的优化还不错，点这里看看更新顺序特征选择函数改进的 SEQUENTIALFS 功能。

，如果你最近在做频偏模拟或搞高维特征提取，这篇文章和它提到的几个资源都值得一看，代码也能改着用。嗯，别光看原理，动手试试效果才更直观。