盲解卷积

该算法利用信源的循环平稳性从噪声观测中估计循环平稳激发。 提供的Matlab函数： MaxCycloBD.m：用于单输入单输出系统的例程。 MaxCycloBD_SIMO.m：用于单输入多输出系统的例程。 MaxCycloBDangle.m：用于时间/角度域中单输入单输出系统的例程。 demo_CYCBD.m：演示如何在不同的合成信号上使用CYCBD。 Demo_Fast_SC.m：展示了六个不同的应用程序函数，用于从观察到的噪声中提取循环平稳源信号并考虑不同的干扰。 readme.pdf：包含代码的一般信息。 参考文献： [1] M. Buzzoni、J. Antoni 和 G. D'E

该论文介绍了一种卷积盲源分离算法，使用时频掩蔽策略处理不确定的混合信号，作者包括VG Reju、SN Koh和IY Soon，发表于IEEE Transactions on Audio, Speech和语言处理，2010年1月，第101-116页。该算法基于测量的房间脉冲响应混合信号，能够有效处理多来源信号，包括确定性和不确定性情况。

盲注技术针对目标页面错误处理的情况，尤其是对无回显的页面进行检测，传统的UNION查询无法揭示数据字段的问题逐渐被高级布尔型盲注技术所解决。布尔型盲注通过判断SQL语句执行结果是否影响页面输出状态，进而确认注入点的存在。详细探讨了布尔型盲注的定义、实战示例及数据库信息获取过程。

deconv多项式除运算(解卷积) a=[1 2 3]; c = [4.00 13.00 28.00 27.00 18.00] d=deconv(c,a) d =4.00 5.00 6.00它们之间的关系为: c = conv(a,d)+r [d,r]=deconv(c,a)余数c除a后的整数

盲源分离关键程序，可以自由选择分离方法，请看readme，使用MATLAB。

通过对Wavelet变换的高频系数进行统计分析，发现其符合广义高斯分布。采用极大似然估计方法对Wavelet变换系数的边缘分布和联合分布进行拟合，提出了一种新的Wavelet变换域水印盲检测框架。实验证明该检测器具备优异的性能。

该GUI图形化地演示卷积过程，让用户可以交互式地探索连续时间卷积。

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。

这是一个Matlab实现的jade盲信号分离算法，具有比fastica更快的收敛速度，适用于快速准确的信号分离。

这一函数专为快速处理大向量的卷积而设计。通过使用两次快速傅里叶变换（FFT）和一次逆变换（IFFT），显著提高了处理速度。如果您希望了解如何使用这个程序，请将其保存在您的工作目录中，并键入“help fconv”。