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％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation
％
％ Inputs:
％ X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable
％ k - maximum number of Gaussian components allowed
％ ltol - percentage of the log likeli
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不错的GM_EM代码。用于聚类分析等方面。- GM_EM- fit a Gaussian mixture model to N points located in n-dimensional
space.
Note: This function requires the Statistical Toolbox and, if you wish to
plot (for k = 2), the function error_ellipse
Elem
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function对数据EM算法进行fit，并对产生的高斯混合模型的最大似然估计进行绘图。输出结构体obj，带有高斯混合模型的参数mu，sigma。(Function carries out fit for data EM algorithm, and draws the maximum likelihood estimation of the Gauss mixture model. The output structure is obj, with the parameter mu and s
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产生预报差和极大似然估计值估计参数的变化值并画出图线(The prediction error and maximum likelihood estimation are used to estimate the change values of parameters and draw lines.)
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贝叶斯网络工具包安装教程
贝叶斯网络参数过程中最大似然估计的详细过程(BAYESIAN NETWORK
(Bayesian network parameters maximum likelihood estimation process detailed process))
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用于高光谱图像处理的matlab程序，包括图像融合，降维和图像的极大似然分类程序(Matlab program for hyperspectral image processing, including image fusion, dimension reduction, and maximum likelihood classification of images)
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DVHOP定位,一种基于非测距的极大似然定位算法的误差评估(DVHOP location, a maximum likelihood location algorithm based on non ranging, and error estimation.)
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DVHOP定位,一种基于非测距的极大似然定位算法和三边定位算法的误差比较(DVHOP localization, a comparison between the maximum likelihood location algorithm based on non ranging and the three side location algorithm.)
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GARCH模型的matlab程序，使用最大似然估计方法进行参数估计(The matlab program of the GARCH model uses maximum likelihood estimation to estimate the parameters.)
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用matlab实现基于正态分布的极大似然估计(Realization of maximum likelihood estimation based on normal distribution)
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最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，滤波求和方式实现宽带波束形成，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。( Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Filtering summation way broadband beamforming, Analysis of the signal time domain, frequency domain, cepstrum, c
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改进DV-Hop定位算法
首先设置初始量，布置了一个范围为100×100m2的区域，其上随机分布100个传感器节点，其中有10个信标节点，节点的通信半径为30m。
第二步在正方形区域内产生均匀分布的随机拓扑，随机产生节点坐标并将其中十个选定为信标节点，其余九十个设为未知节点，然后画出节点分布图。
第三步通过最短路径法计算未知节点与每个信标节点的最小跳数。
第四步根据前面记录的其他信标节点的位置信息和相距跳数估算平均每跳的实际距离，用跳数估计距离的方法得出未知节点到信标节点的距离。
第五
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包含有数字通信课程实验大作业报告与代码。完成的OFDM的收发包含：1.卷积编码、2.自动增益控制、3.极大似然判决、4.QPSK收发、5.帧检测等，代码在MATLAB2016b环境下编译通过(It contains the report and code of the experiment assignment for the course of digital communication. The completed OFDM transceiver includes: 1. convolut
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1. 以身高为例，画出男女生身高的直方图并做对比；
2. 采用最大似然估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数；
3. 采用贝叶斯估计方法，求男女生身高以及体重分布的参数（注明自己选定的参数情况）；
4. 采用最小错误率贝叶斯决策，画出类别判定的决策面。并判断某样本的身高体重分别为(160,45)时应该属于男生还是女生？为(178,70)时呢？(1. Take the height as an example, draw the histogram of the height of boys a
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读取excel列表数据，对数据进行相应处理分析(Passive targeting some simulation code, including when calculate signal Two-dimensional linear, nonlinear, maximum likelihood algorithm mean square error code)
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在统计计算中，最大期望（EM）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性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。(In statistical computation, the maximum expectation (EM) algorithm is an algorithm to find the maximum likelihood estimation or the maximum
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matlab实现最大似然法的遥感图像分类，数据以excel形式给出(MATLAB realizes the classification of remote sensing images by maximum likelihood method, and the data are given in Excel form)
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以简单的举例来实现正态分布下的最大似然估计，并绘图进行对比(The maximum likelihood estimation method is used to estimate the bit error rate of information transmission. A simple example is given to realize the maximum likelihood estimation under normal distribution, and the drawi
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计算极大似然值copula，matlab代码(Calculate the maximum likelihood value)
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极大似然aoa-tof估计，极大似然估计信号到达角aoa-tof，仿真(Maximum likelihood AOA-TOF estimation, maximum likelihood estimation, AOA-TOF of signal, simulation)
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