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fit_maxwell_pdf - Non Linear Least Squares fit of the maxwellian distribution.
given the samples of the histogram of the samples, finds the
distribution parameter that fits the histogram samples.
fits data to the probability of the form:
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fit_rayleigh_pdf - Non Linear Least Squares fit of the Rayleigh distribution.
given the samples of the histogram of the samples, finds the distribution parameter that fits the histogram samples.fits data to the probability of the form: p(r)=r*exp(-
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线性离散系统的批处理最小二乘参数估计的例程，噪声为方差为1的白噪声-Batch least squares linear discrete systems parameter estimation routine, the noise is white noise variance of 1
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赫尔模特方差分量估计C#实现
赫尔模特方差分量估计
赫尔模特方差分量估计
-Hull model estimates variance components model C# implementation of Hull Hull variance component estimation of variance components estimation model
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mucic和espric算法在估计偏差，成功概率，估计方差图形中的比较。-mucic and espric bias in the estimation algorithm, the probability of success, estimated variance graph comparison.
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当输入由白噪声产生的随机信号时，使期望输出和实际输出之间的均方根误差达到最小的线性系统。一种以状态变量的线性最小方差递推估算的方法。-When the input generated by the random white noise signal, the desired output and actual output of the RMS error to a minimum between the linear system. A kind of state variables of t
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music算法的性能分析 包括成功概率 估计方差 估计误差 的源代码-music algorithm performance analysis, including probability of success is estimated that the source code of the estimation error variance
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测绘领域，使用C#语言编写的方差分量估计定权程序源代码。-Mapping the field, written in C# given the right to variance component estimation program source code.
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DOA估计的算法，其中包括Music算法、空间平滑Music算法、Root-Music算法、ESPRIT算法MVDR（最小方差无失真）算法等，便于比较-DOA estimation algorithms, including algorithms Music, Music spatial smoothing algorithm, Root-Music algorithm, ESPRIT algorithm MVDR (minimum variance distortion) algorithm,
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对于信号 ，其中w(n)为均值为0，方差为1的AWGN。n=1,2,…，128。
AR模型功率谱估计。假设AR（4），用LS方法估计AR参数，功率谱用freqz（1，LS_ar,1024,1）来验证。-For the signal, which w (n) is zero mean and variance 1 AWGN. n = 1,2, ..., 128.
AR model power spectrum estimation. Assuming AR (4), with the
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这是模式识别中最小错误率Bayes分类器设计方案。
自行完善了在不同先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。
全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。
调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从而得到概率密度
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这是模式识别中最小风险Bayes分类器的设计方案。在参考例程的情况下，自行完善了在一定先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。
全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。
调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从
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I wrote these functions for GARCH(1,1) estimation with variance targeting. They should be used TOGETHER with the MFEToolbox available at http://www.kevinsheppard.com/wiki/MFE_Toolbox.
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基于EKF的神经网络自适应在线学习算法，包含例子和文档。-We show that a hierarchical Bayesian modeling approach allows us to perform
regularization in sequential learning. We identify three inference
levels within this hierarchy: model selection, parameter estimation, and
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function Px = music(x,p,M)
MUSIC Frequency estimation using the MUSIC algorithm.
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USAGE Px=music(x,p,M)
The input sequence x is assumed to consist of p complex
exponentials in white noise. The frequencies of the
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DOA估计：最大熵算法、最小模算法、最小方差算法。输入： 快拍数据协方差矩阵R，观察范围内各方向导向矢量，三维矩阵phiyz。输出：最小方差谱估计矩阵P。-DOA Estimation: maximum entropy algorithm, the minimum norm algorithm, the minimum variance algorithm. Input: snapshot of the data covariance matrix R, the steering vector
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最小方差响应不变波束形成器即MVDR是一种高分辨谱估计方法，MVDR在信号处理DOA中应用较广。-Minimum variance beamformer response constant MVDR is a kind of high resolution spectrum estimation method in signal processing, MVDR DOA has a wide application
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白噪声中单个正弦信号的频率检测与估计
产生，其中是一高斯白噪声，其均值为0，方差为1。用MUSIC方法估计观测数据中正弦波的频率，并给出白噪声方差()un2uσ 与复正弦波的振幅A的估计值。-A single frequency detection and estimation of the sinusoidal signal in white noise, which is a Gaussian white noise with mean 0 and variance 1. MUSIC m
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三个干扰数目下信噪比同成功概率、估计方差等的关系 -The interference of three number of signal to noise ratio with probability of success, such as the relationship between the variance of estimation
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本文介绍MVDR算法实现及其改进 用于多麦克风语音增强-The minimum variance distortionless response (MVDR),
originally developed by Capon for frequency-wavenumber
analysis, is a very well established method in array process-ing. It is also used in spectral estimation. The
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