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对OFDM的载波频偏进行估计和补偿，采用ML最大似然估计算法，有不同频偏值和不同信噪比的仿真结果图。-For OFDM carrier frequency offset estimation and compensation, using ML maximum likelihood estimation, have different values and different SNR offset simulation results shown in Fig.
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用最大似然估计训练分类器，用Train.txt里的数据进行训练，用Test.txt的数据进行性能检测-Use the maximum likelihood estimation training classifier, use the data in Train.txt to train the classifier and use the data in Test.txt to test the performance of the classifier
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Maximum likelihood estimation for stbc system
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基于DV-Hop的定位算法，利用三边测量以及极大似然估计法实现定位，误差较低，有误差分析图。-Based on DV-Hop localization algorithm, using trilateration and maximum likelihood estimation method to achieve localization, lower error margin of error analysis chart.
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贝叶斯网络参数过程中最大似然估计的详细过程-Bayesian network parameters maximum likelihood estimation process detailed process
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BEKK-GARCH程序，包含最大似然估计，估计参数的标准误-BEKK-GARCH standard procedures, including maximum likelihood estimation, parameter estimation error
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最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量。-Maximum likelihood method (Maximum Likelihood, ML), also known as maximum likelihood estim
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这里面是递推极大似然估计算法的程序，主要用于系统辨识，非线性系统建模以及系统工程领域方面。-There is a recursive maximum likelihood estimation procedure, the main aspects of the system for identification, nonlinear system modeling and system engineering.
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基于matlab下的无监督数据的实现，通过极大似然估计和贝叶斯估计-Implementation of unsupervised data based on MATLAB, by using the maximum likelihood estimation and Bias estimation
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利用RSSI测距，用极大似然估计定位，定位误差与锚节点个数间的关系-Using RSSI ranging, with maximum likelihood estimation, the relationship between the positioning error and the number of anchor nodes
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在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）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藏变量（Latent Variable）。最大期望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 calculation, the expectation maximization (EM) algorithm in probability (probabilistic) maximu
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利用牛顿迭代解决webull分布的极大似然估计的问题(Using Newton iteration to solve the maximum likelihood estimation of Webull distribution)
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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（假定方差已知，作业请注明自己选定的一些参数情况）；
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 height as an example, draw the height histogram of ma
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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（假定方差已知，作业请注明自己选定的一些参数情况）；
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) taking height as an example, draw the histogram of male and f
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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.)
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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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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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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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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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