假设信号模型为 Y(k)=HX(k)+B(k)，本脚本提供了一种盲目检测信号源数量（X(k)的数量）的方法。假设噪声在空间上是白噪声，并且假设接收器的数量严格大于信号源的数量。详细信息请参考文献[CHE91] Chen、Wong.KM和Reilly。JP，“信号数量的检测：预测的特征阈值方法”，IEEE信号处理交易，1991年。
基于预测特征值方法的盲源数量检测
相关推荐
特征值界估计方法
本章将探讨特征值界估计方法，并以映射概念作为基础。映射是集合之间的一种对应关系，对于给定集合 S 和 T，S 到 T 的映射 η 将 S 中的每个元素 α 唯一对应到 T 中的元素 β。
S 中元素 α 在映射 η 下的像记为 η(α)。
S 在映射 η 下的像集 Im η 包含所有 S 中元素在映射下的像，即 Im η = {η(α) ∣ α ∈ S}。
元素 β 的原像集 η−(β) 包含所有映射到 β 的 S 中元素，即 η−(β) = {α ∈ S ∣ η(α) = β}。
算法与数据结构
2
2024-05-31
matlab教程特征值分解详解
matlab教程中，特征值分解函数eig()用于计算符号方阵的特征值和特征向量。具体使用方法包括：使用E = eig(A)来求解符号方阵A的特征值E；使用[v,E] = eig(A)来求解符号方阵A的特征值E和对应的特征向量v。
Matlab
0
2024-08-22
基于Matlab的盲源分离技术探索
盲源分离技术是一种利用统计信息对混合信号进行解混的方法。在计算机工程领域，基于Matlab的盲源分离技术尤为突出。通过Matlab平台，研究人员能够实现对复杂信号的准确分离和分析，这对于信号处理和数据挖掘具有重要意义。
Matlab
2
2024-08-03
Matlab实现矩阵特征值与特征向量计算方法综述
这篇资源详细介绍了在Matlab中实现矩阵特征值与特征向量计算的多种方法，包括幂法、反幂法、位移反幂法、雅可比方法、豪斯霍尔德方法、实对称矩阵的三对角化、QR方法以及求根位移QR方法。内容涵盖了实验报告和例题分析，为数值分析和数值代数领域的学习者提供了丰富的学习资料。这些资源不仅全面，而且经过整理和优化，确保能够满足专业学术需求。
Matlab
4
2024-07-20
MATLAB 特征值分析：计算左右特征向量和参与因子
该 MATLAB 程序提供了一种有效的方法来计算特征值分析中的左右特征向量和参与因子。它可以有效地处理不同规模和复杂度的矩阵，并生成准确可靠的结果。该程序以交互式方式运行，用户可以轻松输入矩阵并获取特征向量和参与因子的计算结果。
Matlab
3
2024-05-31
数值计算中的主特征值与特征向量分析
数值计算中，通过主特征值和特征向量的乘幂法与反乘幂法进行分析。
Matlab
0
2024-08-24
线性变换的行列式与特征值分析
探讨几种常见线性变换的行列式和特征值之间的关系，并借助MATLAB工具进行可视化分析。
主要内容:
介绍线性变换的行列式和特征值的定义及几何意义。
探讨几种常见线性变换（如缩放、旋转、反射等）对行列式和特征值的影响。
利用MATLAB构建相应的变换矩阵，计算其行列式和特征值，并结合图形展示变换效果。
关键词: 线性变换，行列式，特征值，MATLAB，可视化分析
Matlab
2
2024-05-31
用Matlab实现的主特征值求解方法幂法详解及代码分享
详细了解主特征值求解方法及其Matlab实现，请访问链接：http://mathfaculty.fullerton.edu/mathews/n2003/PowerMethodMod.html。例如，给定输入误差0.001的容差，最大特征值为11.66225，对应的特征向量为：0.02490 0.42174 1.00000。
Matlab
2
2024-07-25
MATLAB中的线性方程组和矩阵特征值计算
MATLAB提供了强大的工具用于解决线性方程组和计算矩阵特征值的问题。这些功能不仅能够快速求解复杂的线性方程组，还能准确地计算各种矩阵的特征值和特征向量。用户可以利用MATLAB的程序设计能力，轻松地进行线性代数问题的求解和分析。
Matlab
1
2024-08-04