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zuixiaoercheng
- 本程序具体描述了利用最小二乘算法对混合信号进行AR参数和其功率谱估计。-This procedure describes the use of least square algorithm for mixed signal AR parameter and its power spectrum estimation.
CMM
- 特征值法拟合平面，估计出平面参数，可直接运行-The eigenvalue method fitting the plane, estimated plane parameters, and can be run directly
inverse-power-law-model
- 基本要求是由样本数据，估计出模型中的参数A和B。 1).估计出应力水平 时的寿命区间估计； 2).由已求得参数A和B，绘制出应力水平 与失效率 的关系曲线 -The basic requirement is provided by the sample data, the estimated model parameters A and B. 1) the estimated stress level life time interval estimation 2) has b
RGLS
- 该算法用于自回归输入模型，是一种迭代的算法。其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏一致估计。但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。数据要充分多，否则辨识精度下降。模型阶次不宜过高。初始值对辨识结果有较大影响。-The algorithm used for autoregressive input model, it is a kind of iterative alg
multiScale_KalmanFilter
- 用多尺度卡尔曼滤波法，对信号参数进行识别估计。高频信号和低频信号识别结合起来改进了算法识别的精确度和准确度。-It is an implementation of hierarchical (a.k.a. multi-scale) Kalman filter using belief propagation. The model parameters are estimated by expectation maximization (EM) algorithm. In this impleme
tracking
- 本文提出了一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法,通过大量样本的离线训练构建目标的投影子空间,并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征. 为了满足实时性的要求,采用积分直方图方法 提高粒子特征的计算速度 然后结合粒子滤波方法在子空间中计算粒子与训练样本集之间的相似度,进而估计目标的运动参数.-A subspace t racking method is proposed to t rack target s under complex environment s. Fi
main
- 釆用一个二阶系统的模型代替真实系统，其差分方程表达式为： 将此系统在计算机上仿真，输入信号u(k) 是幅值为1 的PRBS 信号，噪声e(k) 是（0，1）的正态分布序列，它的方差是可以调整的。这个系统的输出釆样值z (k) 与u (k) 作为已知数据，采用最小二乘法估计这个系统的参数。 -Preclude the use of a second-order system model instead of the real system, the differential equ
garchfit
- garchfit函数的用法，用于ARMA参数的拟合，给出参数的极大似然估计值。-The function of the usage of garchfit for ARMA parameter fitting, given the parameters of a great likelihood estimate.
embino_nostd
- EM 算法-估计binomial distribution的参数-EM algorithm (given the binomial distribution)
DCCGARCH
- 多元garch估计，牛津大学sheppard教授写的五个m文件，用来估计参数。-dcc-garch model matlab code
em
- 在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。 -In the statistical calculations, the maximum expected (EM) algorithm parameter maximum likelihood estimate
ARMA_matlab
- 基于matlab的arma模型的拟合，没有参数的估计，需要自行估计好参数-Matlab arma model fitting parameter estimation, needs a good parameter is estimated
Genetic_algoritnm
- 遗传算法在Matlab中实现，用于估计模型参数。-genetic algorithem
PBIL
- 该资源详细地给出了分布估计算法的PBIL算法的具体流程。供学习分布估计算的人参考使用。- PBIL algorithm clc clear clf tic 开始计时 参数设置 Pop_Size=40 Individual_Len=20 每个变量的长度 Variable_Num=2 Learning_Rate=0.01 Iteration_Time
gg_mle
- 这是对广义高斯分布中两个参数alpha,beta的估计方法，对自然图像的大量统计特征就符合这一分布。-function [f, g] = dggbeta(beta, absx) DGGBETA Derivative of generalized Gaussian pdf with respective to beta [F, G] = DGGBETA(BETA, ABSX) Return partial derivative and second order partia
EM
- EM最大期望算法：算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。-EM algorithm
canshubainshi
- 广义最小二乘的算法结构，广义最小二乘递推的每一步用两步递推算法，先把噪声参数和模型参数均给个初值，然后第一步先假设噪声参数已知，用最小二乘估计出模型参数，第二步再用最新的模型参数来估计噪声参数，如此循环直到辨识精度达到指定要求或者可用数据用完为止-Generalized least squares algorithm structure, generalized recursive least squares every step of the two-step recursive algori
RML
- 极大似然估计法用于系统模型辨识，需要构造一个以观测数据和未知参数为自变量的似然函数。-Maximum likelihood estimation method for system model identification, the need to construct a likelihood function as independent variables to the observed data and the unknown parameters.
Genetic-algorithms-
- 本文主要介绍遗传算法的基本理论，叙述遗传算法在图像增强的的主要应用，即将原始图像变得更加清晰，特征变得更加明显。 现今关于图像增强的算法有很多，而这些算法大多是基于退化函数或者点扩展函数的知识进行图像处理的。当图像出现模糊或噪声影响大时，设计出的图像清晰化的效果肯定不够理想，因此有必要对图像进行增强处理。于是，可利用到遗传算法这种成熟稳定的仿生物进化的全局寻优算法，进行图像增强，由于遗传算法控制参数少、自适应度高，将选择该方法对图像退化分别进行不同的清晰化处理. 这样既增强了图像的对比度,又
Probability-density-estimation
- 语音信号处理中关于概率密度的估计，分为参数法和非参数法两类。在此基础上用MATLAB做出了仿真。-Speech signal processing on the estimates of the probability density is divided into two types of parametric method and non-parametric method. On this basis, to make the simulation using MATLAB.