高斯白噪声多变化点检测：PARCS 代码

MATLIB 的高斯白噪声线性调频信号，蛮适合做雷达信号模拟的，尤其你要研究目标识别或者信道干扰那块。它的逻辑其实挺简单：一个频率线性变化的 LFM 信号，加上一点高斯白噪声，让模拟效果更贴近真实环境。 你只需要用 MATLIB 几行代码，就能生成这种信号。参数也比较灵活，带宽、调频率、噪声强度都能调，挺方便调试算法的。而且信号生成完还能直接拿去做 FFT，配合频谱图工具使用效果还不错。 哦对，如果你对回波信号感兴趣，可以看看频谱图那篇文章；或者想自己写白噪声生成函数，也有现成总结好的方法，懒得造轮子就直接拿来用。 这个例子算是比较实用的 MATLAB 小工具吧，调个参、画个图，响应也快，想搞

在MATLAB中，SP工具箱Scilab的第一个功能是SINAD的计算。SINAD用于衡量通信设备信号质量，其计算公式为：SINAD = P(signal) / (P(noise) + P(distortion))。在Scilab中，需要创建与MATLAB相同功能的函数，确保准确计算信号和噪声失真比。输入变量包括：n，p（cos函数幅度），q（一次谐波幅度），r（加性高斯白噪声幅度），输出参数为：x和y，其中x为无噪声输入，y包含加性高斯白噪声。执行此代码时，请调用相应函数，并指定所需的n，p，q，r值。

以下是matlab生成高斯白噪声的两个函数的详细总结。

高斯白噪声，嗯，说白了就是一种随机的噪声信号，常用来模拟现实世界中各种信号的噪音。在 MATLAB 中，生成高斯白噪声其实挺，你只需要利用randn函数就能搞定。这函数默认生成标准正态分布的随机数，均值是 0，标准差是 1。你还可以通过调整这些参数，来得到不同的高斯噪声。 比如，下面这段代码就能生成一个标准的高斯白噪声信号： %生成高斯白噪声 f = 1:1:1000; %频率数组 K = 0.2 * randn(1,1) - 0; %生成高斯白噪声 P = 10.^(K - 3.95*(10^-5)*f); A = sqrt(2*P); xifft = ifft(A); realx = re

这是一个使用Matlab R2020a编写的音乐生成器程序，专门制作了基于真人快打主题歌的10秒音频剪辑。在macOS Mojave上成功测试。您只需在Matlab中打开.m文件并运行，即可生成不同版本的音乐文件，包括原始版本“MortalKombat.wav”、添加高斯白噪声的版本“MortalKombatWithNoise.wav”和经过低通滤波器处理的版本“MortalKombatFiltered.wav”。同时还生成了这些音乐作品的时域和频域成分的频谱图。详细使用说明请参考项目描述。

Crassidis和Markley的无味四元过滤器(Unscented Quaternion Estimator, USQUE)在MATLAB中的实现，用于航天器定向。该过滤器利用三轴陀螺仪和磁力计数据，通过与预期磁力计测量值比较来消除陀螺仪数据中的噪声和偏差。它采用四元数和修改的Rodriguez参数来精确跟踪航天器的方向。您可以下载此代码并在MATLAB IDE中打开testFilter.m和runFilter.m以模拟USQUE的性能。

这是一种新的高斯白噪声matlab代码，包括培训和测试的全新方法。该方法集成了批量归一化（PyTorch），通过合并所有的'Conv+BN'（或'TConv+BN'）层到单一的'Conv'（或'TConv'）层来优化模型。

在当前文件中，将高斯过程转换为非高斯过程的方法基于基于矩的Hermite变换模型(MBHTM)，并使用三次变换。在[1]中已经描述过，但我主要依靠[2]来实现代码。非高斯性由目标偏度和目标峰度引入。但是，转换仅适用于偏度和峰度的有限范围（有关更多详细信息，请参见[2]）。 -----------包括3个.m文件： - MBHTM.m这是生成非高斯过程的主要函数- Example.m这是示例文件-在Example.m文件中使用的fitDistEtienne.m。它的灵感来自于matlab函数fitdist。 -----------这是脚本的第一个版本，因此，很快就会有一些变化。我没有进行任何新的

MATLAB分时代码RBEAST是一种贝叶斯方法，用于检测时间序列中的变化点和分解趋势。该算法通过贝叶斯模型平均策略，减少了不同模型对于相同数据可能导致的模式和趋势估计的差异。RBEAST不仅能够检测线性和非线性趋势的变化点，还能在季节性和突然变化中提供准确的估计。它适用于多个领域的实值时间序列数据，包括遥感、经济学、气候科学等。