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parzen.根据样本进行概率密度函数估计
- parzen窗法，功能是根据样本进行概率密度函数估计。实现了对正态分布概率密度函数和均匀分布双峰概密函数进行估计,Parzen window method, function is based on a sample of the estimated probability density function. The realization of the normal distribution probability density function and uniform distributi
ML.rar
- 该算法是经典的信噪比估计算法——最大似然估计算法，利用接收信道的先验概率密度函数，ML法能够很好的估计信号的信噪比,The algorithm is a classic signal to noise ratio estimation algorithm- maximum likelihood estimation algorithm, using the a priori receiver channel probability density function, ML method can
sampletopdf
- 一种从采样数据构造概率密度函数的方法 sample to pdf -sample to pdf
fenbu
- 已知一组数据,如何用matlab画出它的概率密度分布图,给出具体程序 并且得出分布图后,如何对图进行积分,进而得到分布函数-Given a set of data, how to draw it with matlab probability density distribution maps, specific procedures are given and draw maps, how points on the graph, and then by distribution funct
gkdj
- 以为高斯和密度估计，使用高斯核的非参数密度估计方法，对样本进行概率密度估计，程序中给出了窗宽的估算公式。-That the Gaussian and density estimation, using Gaussian kernel non-parametric density estimation method, the sample probability density estimates, the program gives the formula for bandwidth estim
parzen
- 这是一个有关parzen窗估计的代码，用来估计概率密度函数，在模式识别中有很多重要的地位-This is a window of the estimated parzen code, used to estimate the probability density function, in the pattern recognition there are many important position ~ ~
gailvlunkechengsheji
- （一）目的：通过对常用的概率密度函数和分布函数的应用，达到熟练掌握概率密度函数和分布函数调用方法的目的。 （二）任务：对实际的案例进行分析，调用相应概率密度函数和分布函数，使用MATLAB软件计算其结果。 （三）要求：理解概率密度函数和分布函数，能够解决实际问题。 -(A) Purpose: used by the probability density function and distribution function of the application, to master
pdf
- 计算时间序列概率密度pdf，matlab程序-PDF
PDFofQuess
- 高斯独立同分布的mimo信道环境下，对协方差矩阵R的个元素的概率密度函数的统计-PDF of R under Quess Channel
montercarlo
- 用monte carlo的方法对Nakagami的概率密度函数进行仿真-Using monte carlo methods for Nakagami probability density function of the simulation
program
- 我写的一个小程序。用MATLAB自动生成任意维数和任意数量的数据，并且根据这些数据用一定的方法统计出这些点的概率密度。-I wrote a small program. MATLAB automatically generated using an arbitrary dimension and arbitrary amount of data, and based on these data in a certain way to the statistics of the probabili
bayes-classsifier
- 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
particlefilterprogram
- 对粒子滤波算法的原理和应用进行综述’首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题C阐述粒子滤波的原理D然后在分析采样=重要性=重采样算法基础上C讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段D最后从概率密度函数的角度出发C将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较C阐明了粒子滤波的适应性C给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用C并展望了其未来发展方向-QJPRQ Elc8&m :jelf dgwd99&jvdej gq:c&decwe 9d:ejv&chj&ec:d:cqi:pcrcw’8jfjgmdeelc
rank_corr
- 利用数据拟合概率密度函数 建立可靠度分析所需的概率分布函数-There is one outlier in the data of , but is not of data .For and the line of Q2 is in the middle of the box, so there are not asymmetries for both and .
plot
- 用matlab自行编写的概率密度函数绘图代码-failed to translate
贝叶斯正演
- 该程序主要是用于求取多参数的联合概率密度函数，以及从联合概率密度函数中求取边缘概率密度函数
biVarHgram.m
- biVarHgram 是Matlab程序，使用时请将文件的扩展名由.txt改为.m。 biVarHgram程序用于计算两个随机离散变量的直方图矩阵，用以估计两个变量的概率密度函数。
模式识别第一次作业
- 1． 用 dataset1.txt 作为训练样本，用dataset2.txt 作为测试样本，采用身高和体重数据为特征，在正态分布假设下估计概率密度（只用训练样本），建立最小错误率贝叶斯分类器，写出所用的密度估计方法和得到的决策规则，将该分类器分别应用到训练集和测试集，考察训练错误率和测试错误率。将分类器应用到dataset3 上，考察测试错误率的情况。(1. using dataset1.txt as training samples as test samples by dataset2.tx
CY20180228
- 利用最大熵法求解正态分布的解析解，以及利用高斯核函数计算概率密度(Obtain PDF by maximum entropy and a gaussian kernel function)
work
- 自制，绘制常用 Copula函数的概率密度函数图。(Drawing density function diagram of commonly used Copula functions)