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搜索资源 - variance estimation
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用Burg算法估计AR模型参数，进而实现功率谱估计.
形参说明：
x——双精度实型一维数组，长度为n，存放随机序列。
n--整型变量,随机序列的长度。
p--整型变量,AR模型的阶数。
a--双精度实型一维数组，长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。
v--双精度实型指针,它指向预测误差功率，即AR模型激励白噪声的方差。
-with Burg algorithm estimates AR model parameters, ther
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对于参数估计问题,克拉美罗界(简称CRB)为任何无偏估计量的方差确定了一个下限. 即不可能求得方差小于下限的无偏估计量,并为比较无偏估计量的性能提供了一个标准. 本程序对CLRB（克拉美罗下界）进行了描述，预留了参数。 希望能对同志们提供帮助。-For the parameter estimation problem, Cramer-Rao bound (referred to as CRB) for any unbiased estimator of variance to determine
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matlab实现系统辨识 采用LMS（最小均方误差）估计 随机信号均值为0方差为1，加入高斯白噪声-matlab for system identification using LMS (least mean square error) estimation of random signal with mean 0 variance 1, by adding Gaussian white noise
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实现了一个产生符合高斯分布的随机数发生器，并用最大似然估计法估算其方差及均值-Produced in line with the realization of a Gaussian distribution of the random number generator, and the maximum likelihood estimation method to estimate their variance and mean
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一种基于数据块选择的方差时间图Hurst参数估计方法。-Estimation of Hurst Parameter by Variance-time Plots Based 011 Data Blocks Range Selection
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数理统计工具箱：计算均值、方差，参数估计，统计绘图函数等-Statistics Toolbox: Calculate the mean, variance, parameter estimation, statistical mapping function, such as
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变窗宽模拟仿真的MATLAB程序
回归函数的估计mp,估计的偏差px,估计的方差vx-Variable window-width of the MATLAB simulation procedures for regression function estimation mp, the estimated bias px, the estimated variance vx
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《数字信号处理——理论、算法与实现》胡广书 书配光盘程序
本光盘共包含三个子目录，分别是DSP_FORTRAN, DSP_C和DSP_MATLAB。DSP_FORTRAN和DSP_C各含有约40个信号处理的子程序，概括了书中所涉及到的绝大部分算法。程序分别由FORTRAN语言和C语言编写（MA模型、ARMA模型及最小方差谱估计三个算法只给出了用C语言编写的程序, 没有给出相应的FORTRAN子程序），并在PC机上调试通过。编译环境是FORTRAN77 V5. 10和TURBO C2.
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《数字信号处理——理论、算法与实现》
胡广书 书配程序
本光盘共包含三个子目录，分别是DSP_FORTRAN, DSP_C和DSP_MATLAB。DSP_FORTRAN和DSP_C各含有约40个信号处理的子程序，概括了书中所涉及到的绝大部分算法。程序分别由FORTRAN语言和C语言编写（MA模型、ARMA模型及最小方差谱估计三个算法只给出了用C语言编写的程序, 没有给出相应的FORTRAN子程序），并在PC机上调试通过。编译环境是FORTRAN77 V5. 10和TURBO C2.
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这是张德丰《MATLAB概率与数理统计分析》随书源码(M文件)。代码包括的内容有：概率分布计算及统计特征、数字特征计算、统计图绘制(盒状图、散度图等)、点估计和区间估计、假设检验、方差分析、曲线拟合、回归分析、因素分析、聚类分析、正交实验设计分析、多元方差分析、判别分析、隐马尔可夫模型建模与参数估计和在语音识别中的应用。-This is Zhang Defeng " MATLAB Analysis of probability and mathematical statistics,&
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This routine calculates the MVU estimator and plots the Cramer_Rao Lower Bound in estimating the Average of Gausian Noise (i.e. A)assuming that the variance of the noise is variable between 1 to 5 and also the number of ndependent data samples is var
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对图象或信号噪方差进行估计,对二维三维或更高维度的图象进行去噪。-The image or the signal-to-noise variance estimation, two-dimensional or three-dimensional image de-noising higher dimensions.
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对于自回归滑动平均模型进行参数辨识，并对白噪声进行方差估计。运算结果具有良好的收敛性，可推广为模型辨识的通式-For auto-regressive moving average model parameter identification, and white noise variance estimation. Operation result has a good convergence, can be extended to model identification formula
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信道估计,we will assume that the receiver knows your name, i.e., it knows s (and of course
x). Based on this knowledge, the receiver will estimate h using the MVU and MMSE method
(for the latter it is also assumed that the variance of the noise σ2 is
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功率谱估计是利用有限长的数据估计信号的功率谱，广泛应用于各个领域。功率谱估计主要分为经典谱估计与现代谱估计。常用的经典谱估计方法有周期图法，相关法，周期图的改进法，常用的现代谱估计方法有最大熵谱估计，AR模型，MA模型，ARMA模型。经典谱估计适用于长序列的信号，其主要缺陷是描述功率谱波动的数字特征方差性能差，频率分辨率低，现代谱估计适用于短序列的信号，旨在改善谱估计的分辨率，并将其应用于实际地震资料的谱分析。
-Power spectrum estimation is the use of
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在均匀线阵的情况下，MUSIC多重信号分类算法、Capon最小方差估计算法，常规波束形成算法对入射信号的波达方向估计，和三者的比较-In the case of uniform linear array, MUSIC multiple signal classification algorithm, Capon minimum variance estimation, conventional beamforming algorithms for DOA estimation of the in
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用RLS辨识AR(4)模型，画参数和噪声方差估计收敛图形-Using the RLS identification of AR (4) model, parameters and noise variance estimation convergence pattern
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在本文中，我们专注于为添加剂和多折扇状的模型提出了一种简单而新颖的方法为此自动噪声参数估计问题。我们表明，如果图像的工作有一个足够大的量的变异率低的地区（这是一个典型的在大多数图像的特征），噪声的方差（如果添加剂）可作为估计的分布模式在图像局部方差的分布与变化噪声系数（如果乘法）可以估计的变异系数局部估计的分布模式。此外，模型的样本方差分布的图像加噪声的建议和研究。实验表明，所提出的方法的优点，特别是在递归或迭代滤波方法。-In this paper, we focus on the probl
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通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程(By finding a set of random samples propagating in the state space to approximate the probability density function, the sample mean is used instead of the integral operation to obtain the
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粒子滤波的MATLAB实现，通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波(MATLAB implementation of particle filter,By looking for a set of random samples which are propagated in the state space to approximate the probability
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