麦克风阵列处理中广义旁瓣相消器

基于麦克风密度的统计分析，优化阵列几何形状以提升沉浸式环境中语音信号波束形成性能。提出目标函数规则的优化算法，综合声源分布先验知识和声学场景概率描述，构建具有出色SNR性能的阵列。通过变异常规配置，克服常规阵列局限性，提供易于安装且具有良好SNR结果的阵列。

Matlab软件可用于声音降噪和麦克风阵列声源定位，支持8或16个方位计算，简单修改路径即可使用。基于Sipeed麦克风阵列模块，使用DMA时分复用获取3组I2S麦克风数据到内部SRAM，定位算法通过分析一轮获取数据最大值位置确定方向。

介绍了使用LMS算法进行多麦克风语音降噪的过程。首先，录制了一段无噪声环境下的语音信号input.wav，并为其添加了高斯噪声。主麦克风录制了受噪声污染的语音信号，参考麦克风录制了噪声LMSrefns.wav。利用LMS算法对主麦克风录制的语音信号进行滤波去噪，最终实现了语音信号的增强。文中还展示了增强前后的语音信号的频谱分析结果。具体实现代码包括主程序main_.m和LMS算法函数LMSmyFilter.m。

MATLAB开发的声学球阵列处理工具库涵盖了球形传声器阵列处理、波束形成、DOA估计和声场分析。

这些演示展示了DG Manolakis、VK Ingle和S. Kogon的著作中第11章的数值示例，涵盖了统计和自适应信号处理的频谱估计、信号建模、自适应滤波和阵列处理。内容包括空间匹配滤波器、最优波束成形器、样本矩阵求逆(SMI)和相关矩阵对角加载等基本概念。

Matlab程序的这一集成提供了一个交互式框架，用于处理MEG / EEG数据，并包含广义/图形/Granger/Gow处理流。在运行GPS：Analysis之前，请确保正确安装并实例化这两个程序包。您可以通过使用git获取最新代码来获取最新的代码。只需输入： git clone git@github.com:conradarcturus/GPS.git 初始化GPS。

金融大数据的风控模型，说白了就是用数据帮你看清风险，尤其是信贷、信用卡、小贷这些场景，做得好能省掉不少麻烦。这个资源里，整理了不少实用案例，从数据挖掘到评分卡，再到实时监控，讲得都挺细的，拿来当灵感库合适。 信用卡业务的数据挖掘方案比较实在，里面的建模过程、特征工程方法讲得清楚，像逻辑回归、决策树这些算法也都有用上，适合你要快速搭个风控原型时参考。 小贷评分卡那部分蛮接地气，尤其是用户特征维度设计，像活跃天数、设备使用频率这些，都能直接落地用在表单里。代码不复杂，响应也快。 实时风控那篇用的是流式大数据技术，讲了怎么把Kafka + Spark Streaming拼起来，做秒级风控。对接第三方

这份资源涵盖了多种天线阵列信号处理经典算法，如MUSIC、ESPRIT等；同时包括自适应波束形成技术，如LMS、LCMV等。

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。