文件名称：signal_subspace:带子空间方法（例如Esprit和RootMusic）的矢量和合奏信号分析
文件大小：41KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 07:50:03
music f2py frequency-estimation root-music esprit
信号子空间 使用Fortran，C和Python中的Esprit和RootMusic等方法进行一维和整体信号子空间分析 部分基于 核心子空间代码用Fortran 2008编写，并从其他语言（Python，C）中调用。 由于程序是基于Fortran / Python的，因此它们应该可以在几乎从嵌入式到超级计算机的任何平台上编译和运行。 特别是，该程序（Fortran，可选地由C或C ++调用）可在以下编译器中运行： Gfortran（GCC） 英特尔oneAPI（ifort，icc，icpc） 建造 先决条件： Linux： apt install liblapack-dev g++ gcc gfortran cmake Mac： brew install lapack gcc cmake Windows：针对Linux使用或Windows子系统 ctest -S setup.
【文件预览】：
signal_subspace-main
----setup.py(329B)
----.mypy.ini(154B)
----.gitignore(844B)
----.lgtm.yml(57B)
----archive()
--------.travis.yml(695B)
--------.appveyor.yml(623B)
----pyproject.toml(137B)
----src()
--------filters.f90(2KB)
--------covariance.f90(2KB)
--------comm_f2py.f90(515B)
--------comm.in.f90(485B)
--------meson.build(513B)
--------signal_subspace()
--------signals.f90(2KB)
--------tests()
--------perf.f90(613B)
--------subspace.f90(5KB)
--------CMakeLists.txt(595B)
----.f2py_f2cmap(114B)
----setup.cmake(3KB)
----setup.cfg(990B)
----LICENSE.txt(1KB)
----.github()
--------workflows()
----meson.build(1KB)
----scripts()
--------FilterDesign.py(4KB)
--------desfilt.m(354B)
--------matSubspace.m(432B)
--------BasicEspritExample.py(3KB)
----README.md(3KB)
----cmake()
--------Modules()
--------compilers.cmake(1KB)
----.coveragerc(360B)
----.gitattributes(372B)
----.flake8(97B)
----CMakeLists.txt(634B)
----subprojects()
--------lapack.wrap(91B)