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递推极大似然估计法辨识系统参数，输入是M序列，周期为N=24-1。利用递推极大似然算法对系统参数进行辨识-Recursive maximum likelihood estimation method identification system parameters, input M-sequence, period N = 24-1. Using recursive maximum likelihood algorithm for identification of system paramet
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最大似然估计MLE的matlab源码，统计学中常用的参数估计算法。-MLE maximum likelihood estimation matlab source code, commonly used in statistical parameter estimation algorithm
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matlab实现：①递推增广最小二乘参数估计（RELS）②确定性系统的递推梯度校正参数估计（RGC）③递推最小二乘参数估计（RLS）④递推极大似然参数估计（RML）⑤递推随机牛顿参数估计（RSNA）-Matlab: (1) augmented recursive least square parameters estimation (RELS) (2) of a deterministic system recursive gradient correction parameter estima
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信号估计 最大似然估计模块 克拉美罗界模块-Maximum likelihood estimation modules
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function mean = ml_mean(data)
Calculate the maximum likelihood estimation of the mean
Written by Christiaan M. van der Walt
Meraka Institute
More resources available at http://www.patternrecognition.co.za
Reference:
C.M. van d
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Maximum Likelihood Estimation of Batch Perceptron Convergence
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产生一个随机信号和两个不同频率但频率间隔很小的正弦信号，要求对两信号之和进行如下分析：
（1） 求该随机信号的自相关性系数、自相关函数，画出对应的图形；
（2） 利用不同的参数建模方法求出两个随机信号的功率谱；
（3） 利用极大似然估计、递推最小二乘法等常用的参数估计方法估计所建模型，包括AR模型、MA模型和ARMA模型的的参数，阶次自定；并与Matlab工具箱里的一些建模函数的运算结果进行比较；
（4） 利用陷波滤波和MUSIC滤波方法对该信号的频谱进行估计；
（5） 利
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Matlab code for computing the root(s) of a maximum likelihood function.
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人脸识别的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数，但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布，实际中这样的分布可能并不成立，特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素，这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论，将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数，并将最大似然问题转化为一个加权优化问题-Recently the sparse representation (or codin
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最大似然方法联合实现符号定时同步和载波同步仿真 -This is a very good CP for OFDM-based maximum likelihood symbol timing synchronization and carrier synchronization of the MATLAB simulation program,
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Kc=4,4QAM的最大似然检测的算法实现 -Maximum Likelihood Detection for Kc=4 and 4QAM
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增广的最小二乘辨识程序
梯度校正的最小二乘辨识程序
递推的极大似然辨识程序-允许输入拉丁字符的拼音
Augmented least squares identification procedure
Gradient-corrected least squares identification procedure
Recursive maximum likelihood identification program
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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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多入多出(MIMO)系统可以获得比单发单收系统更高的容量，对于MIMO系统，最大似然检测是最优接收，但其
指数复杂度难以在实际中应用。针对该问题，结合格缩减理论提出了基于Householder变换的复数域格缩减算法，将该算法和
MIMO次优检测算法相结合，给出了量化判决方法，且该复数域格缩减算法复杂度小于实数域格缩减算法。仿真结果表明，
基于Householder变换复数域格缩减的MIMO次优检测算法，通过优化信道矩阵可以得到更好的判决域，取得了逼近最优最大
似然检测算法的性能。
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本代码采用极大似然法对图像内容进行分类。不仅操作算法简单，而且效率也明显优于其它算法。-This code uses the maximum likelihood method to classify the image content. Not only the operating algorithm is simple, and the efficiency is significantly better than other algorithms....
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文章针对低信噪比下的水下目标定位问题，建立了水下无线传感器阵列网络，该结构包括多个分布式声传感器阵列，它适应于多模态信号处理，既可以利用目标的方位信息，又可以用能量信息。文中提出了用每个阵列接收到的信号能量作为参量完成目标定位并推导了基于能量的最大似然比目标定位方法。数值仿真表明：基于该结构的能量似然函数定位方法，可以有效估计目标的位置。并且比单阵元网络的定位性能和信息传输率上有了较大的提高， 尤其是在低信噪比下情况下，可以大大减小估计的方差。-With novel underwater wir
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低通高通滤波器设计及其检测其性能指标，最大似然估计等等。-Low pass high-pass filter design and testing the performance index, maximum likelihood estimation, and so on.
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这篇文章主要介绍了求功率谱的五种方法（周期法、自相关函数法、自协方差法、最大熵法以及最大似然法）的思想及程序。-This article describes five ways to seek the power spectrum (cycle method, the autocorrelation function method, ideas and procedures from the covariance method, maximum entropy and maximum likel
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VC2010及IT++4.2下实现MIMO的仿真-This example demonstrates how to use the Modulator_ND (MIMO) class for soft-output demodulation. The program simulates a simple convolutionally coded spatial-multiplexing (V-BLAST style) MIMO system with maximum-likelihood, a
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