资源简介
比较四阶累积量和二阶矩的DOA性能,在高斯色噪声和白噪声条件下比较两者的性能
代码片段和文件信息
% 画图
clc;
clear all;
clc;
load sav_SNSNR_angle_file;%色噪声背景下的单个信号源的精度数据(10)
load sav_jSNSNR_angle_file;%色噪声背景下的单个信号源的精度数据(300)
load sav_SNR_angle_file;%白噪声背景下的单个信号源的精度数据(10)
load sav_jSNR_angle_file;%白噪声背景下的单个信号源的精度数据(10)
load sav_SNfb_angle_file;
% sav_SNR_angle(:1)=0:2:14;
for i=1:7
SNerjie(i)=sqrt((sav_SNSNR_angle(i5))^2+(sav_SNSNR_angle(i7))^2);
SNsijie(i)=sqrt((sav_SNSNR_angle(i9))^2+(sav_SNSNR_angle(i11))^2);
% PSNerjie(i)=sqrt((sav_SNSNR_angle(i4))^2+(sav_SNSNR_angle(:6))^2);
% PSNsijie(i)=sqrt((sav_SNSNR_angle(i8))^2+(sav_SNSNR_angle(i10))^2);
end
for i=1:7
jSNerjie(i)=sqrt((sav_jSNSNR_angle(i5))^2+(sav_jSNSNR_angle(i7))^2);
jSNsijie(i)=sqrt((sav_jSNSNR_angle(i9))^2+(sav_jSNSNR_angle(i11))^2);
% PSNerjie(i)=sqrt((sav_SNSNR_angle(i4))^2+(sav_SNSNR_angle(:6))^2);
% PSNsijie(i)=sqrt((sav_SNSNR_angle(i8))^2+(sav_SNSNR_angle(i10))^2);
end
for i=1:7
erjie(i)=sqrt((sav_SNR_angle(i5))^2+(sav_SNR_angle(i7))^2);
sijie(i)=sqrt((sav_SNR_angle(i9))^2+(sav_SNR_angle(i11))^2);
% Perjie(i)=sqrt((sav_SNR_angle(i4))^2+(sav_SNR_angle(i6))^2);
% Psijie(i)=sqrt((sav_SNR_angle(i8))^2+(sav_SNR_angle(i10))^2);
end
for i=1:7
jerjie(i)=sqrt((sav_jSNR_angle(i5))^2+(sav_jSNR_angle(i7))^2);
jsijie(i)=sqrt((sav_jSNR_angle(i9))^2+(sav_jSNR_angle(i11))^2);
% Perjie(i)=sqrt((sav_SNR_angle(i4))^2+(sav_SNR_angle(i6))^2);
% Psijie(i)=sqrt((sav_SNR_angle(i8))^2+(sav_SNR_angle(i10))^2);
end
figure(1)
plot(sav_SNSNR_angle(:1)SNerjie‘bo-‘‘LineWidth‘2)
hold on
plot(sav_SNSNR_angle(:1)SNsijie‘r*-‘‘LineWidth‘2)
hold off
set(gca‘XTick‘-5:5:25);
set(gca‘XTickLabel‘{‘-5‘‘0‘‘5‘‘10‘‘15‘‘20‘‘25‘});%
% set(gca‘YTick‘0:10:100);
% set(gca‘YTickLabel‘{‘0‘‘10‘‘20‘‘30‘‘40‘‘50‘‘60‘‘70‘‘80‘‘90‘‘100‘});
xlabel(‘信噪比/dB‘‘fontsize‘13‘fontname‘‘Times New Roman‘);
ylabel(‘DOA标准差/度‘‘fontsize‘13‘fontname‘‘Times New Roman‘);
grid on;
set(gca‘fontsize‘13‘fontname‘‘Times New Roman‘);
% title(‘高斯色噪声背景下单个信号源DOA标准差与信噪比的关系‘);
legend(‘MUSIC (10)‘‘数据融合超分辨算法 (10)‘)
figure(2)
plot(sav_jSNSNR_angle(:1)jSNerjie‘bo-‘‘LineWidth‘2)
hold on
plot(sav_jSNSNR_angle(:1)jSNsijie‘r*-‘‘LineWidth‘2)
hold off
set(gca‘XTick‘-5:5:25);
set(gca‘XTickLabel‘{‘-5‘‘0‘‘5‘‘10‘‘15‘‘20‘‘25‘});%
% set(gca‘YTick‘0:10:100);
% set(gca‘YTickLabel‘{‘0‘‘10‘‘20‘‘30‘‘40‘‘50‘‘60‘‘70‘‘80‘‘90‘‘100‘});
xlabel(‘信噪比/dB‘‘fontsize‘13‘fontname‘‘Times New Roman‘);
ylabel(‘DOA标准差/度‘‘fontsize‘13‘fontname‘‘Times New Roman‘);
grid on;
set(gca‘fontsize‘13‘fontname‘‘Times New Roman‘);
% title(‘高斯色噪声背景下单个信号源DOA标准差与信噪比的关系‘);
legend(‘MUSIC (300)‘‘数据融合超分辨算法 (300)‘)
%
%
figure(3)
plot(sav_SNR_angle(:1)erjie‘bo-‘‘LineWidth‘2)
hold on
plot(sav_SNR_angle(:1)sijie‘r*-‘‘LineWidth‘2)
hold off
set(gca‘XTick‘-5:5:25);
set(gca‘XTickLabel‘{‘-5‘‘0‘‘5‘‘10‘‘15‘‘20‘‘25‘});
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 3848 2011-10-21 17:05 高阶累积量DOA估计\Draw.asv
文件 4262 2011-10-26 21:46 高阶累积量DOA估计\Draw.m
文件 276 2011-08-21 16:33 高阶累积量DOA估计\fai_theta_file.mat
文件 15931 2011-10-28 14:27 高阶累积量DOA估计\main.asv
文件 9450 2011-10-28 17:18 高阶累积量DOA估计\main.m
文件 834 2011-10-01 05:46 高阶累积量DOA估计\sav_fai_theta_file.mat
文件 403 2011-10-27 17:43 高阶累积量DOA估计\sav_fb_angle_file.mat
文件 3661 2011-10-28 09:35 高阶累积量DOA估计\sav_jSNR_angle_file.mat
文件 3336 2011-10-26 10:00 高阶累积量DOA估计\sav_jSNSNR_angle_file.mat
文件 915 2011-10-07 10:58 高阶累积量DOA估计\sav_qurao_angle_file.mat
文件 339 2011-10-27 17:54 高阶累积量DOA估计\sav_SNfb_angle_file.mat
文件 610 2011-10-05 21:34 高阶累积量DOA估计\sav_SNqurao_angle_file.mat
文件 3537 2011-10-28 09:13 高阶累积量DOA估计\sav_SNR_angle_file.mat
文件 1161 2011-10-29 09:32 高阶累积量DOA估计\sav_SNSNR_angle_file.mat
文件 242 2011-10-26 22:04 高阶累积量DOA估计\Sig_P.m
文件 1339 2011-10-25 10:18 高阶累积量DOA估计\SN_produce.asv
文件 646 2011-10-29 09:33 高阶累积量DOA估计\SN_produce.m
文件 430 2011-10-28 21:54 高阶累积量DOA估计\Str_V.asv
文件 419 2011-10-29 09:33 高阶累积量DOA估计\Str_V.m
文件 134 2011-10-28 22:00 高阶累积量DOA估计\说明.txt
目录 0 2011-10-29 09:26 高阶累积量DOA估计
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