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parzen
- 本代码应用非参数估计法对一簇未知分布的数据进行分布函数估计- The code in the application of non parametric estimation method for estimation of the distribution function of a cluster of unknown distribution data The code in the application of non parametric
EM-algorithm
- 主要介绍了EM算法（最大期望算法），该方法用于参数估计，相较于MLE算法更为简单。-em algorithm
2D-MUSIC
- 近场源多参数估计2D-MUSIC算法（角度和距离估计）仿真分析-Simulation and analysis of 2d-music algorithm for multi parameter estimation of near field sources
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- 用于最小距离估计的，线性回归参数估计模型-Minimum Distance Estimation in Linear Regression Model
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- 自回归模型中的最小距离估计-非线性参数估计模型-Minimum distance estimation in autoregressive model
TLS_ESPRIT_paper
- 间谐波参数估计的TLS—ESPRIT算法,实现在电力系统谐波检测的应用 - The TLS-esprit algorithm, which is estimated by the inter-harmonic parameter, is applied to the power system harmonic detection
FullBNT-1.0.4
- 创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or 节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型 参数学
VLCOFDM
- 光OFDM系统的信道估计 参数化的信道估计方式，使用特殊的训练序列估计多径参数(channel estimation for OFDM-based visual light communication)
time series model
- 时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。(Time series analysis is the theory and method of establishing mathematical model
bieys1114
- 用监督参数估计中的贝叶斯方法估计条件概率密度的参数(Bayesian parameter estimation using supervised parameter estimation to estimate the conditional probability density)
VPMCD
- Raghuraj 与 Lakshminarayanan提出了基于特征值内相互关系建立预测模型,用于识别的模式识别方法——多变量预测识别模型（Variable Predictive Mode Based Class Discriminate, VPMCD）,并应用于生物学的模式识别中。VPMCD利用参数估计来建立预测模型，极大地减少了计算量，缩短了模型的训练时间。vpmcd5_revise为主函数，sec2_5_revise为训练函数(Variable Predictive Mode Based
code
- 对于单输入单输出的系统（Single input single output，SISO）常采用最小二乘方法辨识系统的参数。最小二乘参数估计是一个经典的方法，概念简明，适应范围广，来源于数理统计的回归分析，它能提供一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合的模型，在一些情况下，可得到与极大似然法一样好的统计效果，并能很方便地与其它辨识算法建立关系。在一定条件下，最小二乘法参数估计法有最佳的统计特性，即一致的、无偏的和有效的结果。本代码主要关于使用递推最小二乘辨识方法与增广最小二乘辨识方法辨识模型参数，
Matlab-for-Copula
- 本文件用于Copula函数的参数估计与拟合，基于Matlab程序(This document is used for Copula function parameter estimation and fitting, based on the Matlab program)
DOA of ULA 均匀线列阵的波达方向估计
- 已知麦克风阵列的数量阵元间距等参数，对该阵列进行波达方向估计
ARMA-Java--master
- ARIMA模型是通过将预测对象随时间推移而形成的数据序列当成一个随机序列，进而用一定的数学模型来近似表述该序列。根据原序列是否平稳以及回归中所包含部分的不同分为AR、MA、ARMA以及ARIMA过程。 在模型的使用过程中需要根据时间序列的自相关函数、偏自相关函数等对序列的平稳性进行判别；而对于非平稳序列一般都需要通过差分处理将其转换成平稳序列（ARIMA）；对得到的平稳序列进行建模以确定最佳模型（AR、MA、ARMA或者ARIMA）。在使用中最重要也是最关键的就是对序列进行参数估计，以检验其
chap2
- 系统辨识算例（批处理最小二乘法，递推最小二乘法，遗忘因子最小二乘法等参数估计）(Example of system identification)
参数估计
- 微弱信号检测，用于预处理接收信号，可分为高频与低频段(Dection of small target and pretreatment of received signals which can be divided into high frequency and low frequency.)
PM,ESPRIT
- 极化条件下的MIMO雷达空域参数和极化域参数估计，PM算法和ESPRIT算法。(MIMO radar spatial parameter and polarization domain parameter estimation under polarization conditions, PM algorithm and ESPRIT algorithm.)
weibull
- 威布尔分布参数估计方法，用于两参数拟合威布尔分布(Weibull distribution parameter estimation method is used to fit Weibull distribution with two parameters)
RML
- 采用极大似然估计辨识方法，对系统参数进行辨识。(The maximum likelihood estimation method is used to identify the system parameters.)