稳健估计

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。

探讨了MATLAB中稳健估计中几种不同权函数处理方式的比较。

基于预判决的频偏估计算法（PADE算法）是一种应用于相干接收机中的前馈式全数字频偏估计方法，主要通过模拟预判决来估计当前符号的频偏，结合环路滤波器抑制噪声影响，有效消除载波频偏对相位调制信号的影响。与传统四次方频偏估计算法不同，PADE算法依赖于前一个输入符号的频偏估计结果，以优化当前符号的频偏估计，最终通过减去估计值来修正频偏引起的相位分量。

瞬时频率的计算方法你是不是总觉得不太靠谱，尤其遇上非零均值或者有点线性漂移的信号？InstantFrequencyOCMethod这个程序就挺好用，核心用了个叫“密切圆法”的小技巧，蛮巧妙的，挺稳。比起传统的 Gabor 方法，它更不容易算出什么负频率那类奇怪结果。 代码是基于MATLAB开发的，操作也简单。输入是你采样好的信号列矩阵和采样率，输出就是一个对应的瞬时频率列矩阵。关键是它从粒子速度而不是粒子轨迹入手，这样一来即使你信号有点偏移也没事，结果还挺稳。 背后原理参考了 Hsu 他们那篇 2011 年的论文，学术味儿是有，但用起来其实不难。适合那些非平稳信号的场景，比如水下声学、地震波、

这份Matlab代码涵盖了鲁棒PCA和SPCP的多种变体，帮助研究人员快速实现相关算法。

目前的分布式系统，即使运行良好，也往往非常脆弱：难以维护、难以管理、难以扩展、难以演进、难以编程。在这次讨论中，我试图清理我们对这些系统的思考方式，并探讨几个问题，包括故障模型、高可用性、优雅降级、数据一致性、演进、组合和自治性。这些并非（尚未）可证明的原则，而仅是简化实践中设计的思考方式。它们借鉴了在伯克利和Inktomi建立的大规模系统的经验，包括处理全球50%网页搜索的系统。

正态分布参数估计命令：[muhat, sigmahat, muci, sigmaci] = normfit(X, alpha) (默认alpha为0.05)其中：- muhat：均值点估计- sigmahat：标准差点估计- muci：均值区间估计- sigmaci：标准差区间估计

Charles Bell等电子工业出版社指出，为了确保数据中心的稳健性，需要采用高可用的MySQL方案。

我们在这个示例中使用了两个传感器对状态(x)进行了测量。传感器1给出的测量值为x1=3，传感器2给出的测量值为x2=5。传感器1的噪声是零均值高斯噪声，方差为1；传感器2的噪声是零均值高斯噪声，方差为0.25。我们通过贝叶斯估计求解x及其方差的MMSE估计。根据附加的代码，我们得到状态x的期望值为4.6，方差为0.2。这个结果可能与卡尔曼滤波器的估计有关。

估计理论导论及其在谱分析中的应用。这是一个包含实验数据验证的MATLAB程序。参考书籍：《数字谱分析》，作者弗朗西斯·卡斯塔尼耶编辑。