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该程序源码中包括了各种典型分布的二维数据的自动生成，二维概率密度函数的极大似然估计和窗函数估计，bayes分类器的设计和分类器错误率的多种方法估计-The program includes a variety of typical source distribution of the automatic generation of two-dimensional data, two-dimensional probability density function of the maximum l
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自己编的瑞利信道模型和它的概率密度函数，初学者看很好-Own series of Rayleigh channel model and its probability density function, look very good for beginners
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已知二维随机变量(X，Y)的联合概率密度
利用MATLAB的符号运算功能，求待定系数A；P{X>1，Y>2}；边缘分布
-Known two-dimensional random variable (X, Y) the joint probability density function using MATLAB' s symbolic computation, seeking undetermined coefficients A P {X> 1, Y>
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显示一个经验概率密度函数在输入数组中的密度分布直方图X的使用nbins箱的数目（默认pdfplot套nbins至20）。如果输入X是一个矩阵，然后pdfplot（X）的分析它的载体，并显示所有值的PDF格式。对于复杂的输入X，pdfplot（X）的显示PDF格式的-displays a histogram of the empirical probability density function (PDF)
for the data in the input array X usi
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无迹卡尔曼滤波UKF是重要的非线性滤波方法。它采用UT变换的方法，不再近似系统的非线性方程，它仍然用高斯随机变量表示状态分布，不过是用特定选择的样本点加以描述，每个点叫一个高斯点，它从系统状态的概率密度函数中取出；然后，按系统的真实模型演化，得到非线性演化后的σ点，使得样本均值和样本方差是真实均值和真实方差的好的近似。
在这个程序中，实现了基于UKF的滤波方法，并且建立了两种仿真环境进行实验。-Unscented Kalman filter UKF is an important nonli
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几何正态分布股价的概率密度函数，时间间隔从大变小，最终趋于无穷。-Geometric normal probability density function of stock price, the time interval from large to small, tends to infinity.
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用parzen来计算所选的数据的概率密度函数，所选的窗函数是方窗，最后基于最小错误率的贝叶斯进行分类-With parzen selected data to calculate the probability density function, the selected window function is the side window, and finally the smallest error rate based on Bayesian classification
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自行设计的概率密度函数统计方法，代替ksdensity函数-Probability density function of self-designed statistical methods, instead of ksdensity function
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概率密度函数pdf画图，给出最大、最小的范围，可调整分辨率-Probability density function pdf drawing, give maximum and minimum range, adjustable resolution
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模式识别 贝叶斯决策理论 概率密度函数估计 线性判别函数 非线性判别函数 临近法-Bayesian decision theory, pattern recognition, probability density function estimated linear discriminant function method of nonlinear discriminant function near
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文件夹中含有三个c文件，各自产生10万个分别服从正态分布，瑞利分布以及泊松分布的随机数，并利用这些随机数在VC中绘制出这些分布的概率密度函数曲线。注意：运行这些程序之前，需先安装文件夹中的setup文件，以便于在VC中制图。-C folder contains three files, each produce 100,000 were subject to normal distribution, Rayleigh distribution and the Poisson distributi
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Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.-Mean Shift concept
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用matlab实现画出基本概率密度函数的相位，能量，实部等的功能-Using matlab to achieve basic probability density function of the draw phase, energy, real function of such
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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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Demonstration of a cone-plane intersection interpreted in terms of Gaussian Probability Density Function (PDF).
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在瑞利衰落信道下的回加性高斯白噪声的功率谱密度和概率密度函数-In Rayleigh fading channels back to the additive white Gaussian noise power spectral density and probability density function
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一時間序列的機率密度函數(probability density function)與峰值分布直方圖表示程式-Histogram, probability density function, and peak distribution of a time history.
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概率密度函数,用C写的概率密度函数，可以直接使用-probability density function
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用Parzen窗法或者kn近邻法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器，对测试样本进行测试，比较与参数估计基础上得到的分类器和分类性能的差别.2． 同时采用身高和体重数据作为特征，用Fisher线性判别方法求分类器，将该分类器应用到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。将训练样本和求得的决策边界画到图上，同时把以往用Bayes方法求得的分类器也画到图上，比较结果的异同。3．选择上述或以前实验的任意一种方法，用留一法在训练集上估计错误率，与在测试集上得到的错误率进行比较。-Use Parzen Wi
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