阵列信号

这些演示展示了DG Manolakis、VK Ingle和S. Kogon的著作中第11章的数值示例，涵盖了统计和自适应信号处理的频谱估计、信号建模、自适应滤波和阵列处理。内容包括空间匹配滤波器、最优波束成形器、样本矩阵求逆(SMI)和相关矩阵对角加载等基本概念。

这份资源涵盖了多种天线阵列信号处理经典算法，如MUSIC、ESPRIT等；同时包括自适应波束形成技术，如LMS、LCMV等。

介绍了基于Toeplitz算法的阵列信号处理技术，重点讨论了其在波束搜索和波束形成中的应用。Toeplitz算法通过有效的信号处理方式，提升了阵列系统的性能和精度。

Matlab开发：相对增益阵列。该程序用于计算相对增益阵列（RGA）、一般RGA以及输入和输出有效性。

特点：- 副瓣电平相等- 主瓣宽度最小（副瓣电平和阵列长度相同时）- 单元数量过多时，两端单元激励幅度变化较大，导致馈电困难

在Matlab中进行Routh阵列的开发，包括数组构建和稳定性检查。

太阳能作为一种新能源，正得到广泛应用。为研究光伏发电的基本特性，支持光伏产业发展和能源清洁化，本模型参考IEEE期刊文献，构建了光伏电池板的简化、常规和改进模型，并利用Matlab R2020b的Simulink仿真平台进行了伏安特性曲线和伏瓦特性曲线的模拟。详细参考文献：M. G. Villalva, J. R. Gazoli and E. R. Filho, \"Comprehensive Approach to Modeling and Simulation of Photovoltaic Arrays,\" IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 24, no. 5, pp. 1198-1208, May 2009, doi: 10.1109/TPEL.2009.2013862。

天线阵列由多个相似辐射器或单元的空间扩展集合组成，通过控制各个单元的相位和幅度，可以合成不同方向和波束宽度的阵列模式。提供了 MATLAB 代码，用于计算和可视化天线阵列的模式。

利用Matlab进行二元阵列天线的开发。探讨二维阵列天线的三维方向图及其应用。

输入矩阵X大小为[nsamples, ncols]，输出矩阵Y中每一列的值都已重新缩放至区间[0, 1]内。示例：X = randint(100, 4);Y = rescale(X);display(min(Y));display(max(Y));