稀疏阵

随着科技的进步，Matlab在仿真领域的应用越来越广泛，稀疏阵的生成在其中扮演着重要角色。以下是一段关于稀疏阵的Matlab仿真代码示例，可供学术研究和工程实践使用。

稀疏表达的程序代码，使用Matlab验证实现，可供下载使用！

Sparseclean清除范围内小或NaN值或值的双稀疏矩阵。

利用Matlab验证实现稀疏表达的编程代码，可供下载使用！

利用 Python 和稀疏矩阵技术，处理谷歌公开网页数据 (http://snap.stanford.edu/data/web-Google.txt.gz)，高效计算网页 PageRank 值。

稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning，SBL）是机器学习和统计建模中广泛应用的方法，尤其在高维数据处理和预测分析中占据重要地位。这个MATLAB程序专注于实现SBL理论，帮助用户有效处理数据，实现准确的参数预测。程序包括数据预处理、模型定义、后验概率推断和超参数设置等核心步骤，以及在电气领域和数据处理中的应用场景。

sparse_sensing12是一个函数代码示例，展示如何使用稀疏估计与压缩感知技术来解决欠定方程组Ax=y。由Yoash Levron教授在2014年9月于以色列理工学院编写。该函数针对行数少于列数的矩阵A和已知输出向量y进行操作，寻找具有最少非零元素的解向量x，以达到最优化解决方案。

基于 N 元平面阵的半空间测向算法 本节探讨利用分布在同一平面上的点源天线进行三维半空间测向的最小二乘算法。假设 xoy 平面上分布着 N 个点源天线，坐标分别为 (x₁, y₁), (x₂, y₂), ..., (xₙ, yₙ)。为方便讨论，假设基线由这些点源天线和坐标原点处的一个虚拟天线构成。实际应用中，基线端点不在原点的情况下，可将其一端平移至原点。由于测向过程中使用的是两天线的相对相位差，因此这种平移操作不影响最终结果。 设入射波波数为 k，从 (θ, φ) 方向入射到阵面上。令 s = sinθcosφ，t = sinθsinφ，则入射波在第 i 个阵元与坐标原点处引起的理论相位差除以波数 k 为： γᵢ = -(sxᵢ + tyᵢ) 对于实测相位差，除以波数 k 后记为 ρᵢ。 定义目标函数： S = ∑(ρᵢ - γᵢ)² = ∑(sxᵢ + tyᵢ + ρᵢ)²

模拟了基阵接收信号的过程，并使用MATLAB进行了时域波束形成的仿真。

使用MATLAB编写代码，对线阵中两个阵元之间的时延进行估计。分别介绍了基本互相关和广义互相关的估计方法，并提供详细的代码解析。更多内容请访问我的个人主页博文。