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利用Fortran程式計算平面座標上各點的最適線，其座標上各點到此線段的距離為最小，此法稱為最小方差法，InputX及InputY分別為平面座標上各點的X座標及Y座標，輸入完成後，執行LS.EXE，接著在輸入所要計算的線段的最高次方，以及座標點的個數即可，接著程式便會產生一個OUTPUT，內容從上而下分別為最高次方項至常數項，舉例來說，若最高次方項為2。則計算出的結果第一項便為y=ax+b的a，第二行便為b`.-Fortran program using the calculation plan
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最大熵方法 最小方差以及MUSIC算法对信号DOA进行估计，分别对相干信源和独立信源进行仿真效果分析-Maximum entropy method and the MUSIC algorithm for minimum variance to estimate the signal DOA, respectively, of coherent sources and independent sources for analysis of simulation results
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通过matlab实现最大类间方差,根据迭代选择阈值法原理编写.-Through matlab maximum between-class variance, according to the iterative threshold selection method works written.
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The method works as follows.
1. For a data set with dimensionality, d, compute the variance
of data in each dimension (column).
2. Find the column with maximum variance call it cvmax
and sort it in any order.
3. Divide the data points of cv
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输入信号为方波信号+高斯白噪声，方波信号基 频为1kHz，幅值为1，高斯白噪声方差为0.2， 均值为0，采样频率为20kHz。试用最大熵估计 法估计此信号的AR模型及其功率谱，并分析结 果-The input signal is a square wave signal+ Gaussian white noise, square wave signal fundamental frequency 1kHz, amplitude is a Gaussian white noise variance
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fisher线性判别 图像分析
最大类间方差法（分析判断二值化方法）画图
最小类内方差法-Fisher linear discriminant analysis
Maximum class variance method (analysis and judgment two value method) drawing
Minimum variance method
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是路径规划的实用方法，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，是信号处理的基础，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，IDW距离反比加权方法，Relief计算分类权重。-Is a practical method of path planning, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Is the basis of the signal processing, allan
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最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，应用小区域方差对比，程序简单，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，旋转机械二维全息谱计算，是路径规划的实用方法，研究生时的现代信号处理的作业。-Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Application of small area variance comparison, simple procedures, Import
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应用小区域方差对比，程序简单，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，到达过程是的泊松过程，信号处理中的旋转不变子空间法，时间序列数据分析中的梅林变换工具。- Application of small area variance comparison, simple procedures, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Maximu
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解耦，恢复原信号，针对EMD方法的不足,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，有借鉴意义哦，采用波束成形技术的BER计算，光纤陀螺输出误差的allan方差分析。- Decoupling, restore the original signal, For lack of EMD, Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor meth
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music高阶谱分析算法，数值分析的EULER法，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，各种资源分配算法实现，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，数据包传送源码程序，应用小区域方差对比，程序简单，有PMUSIC 校正前和校正后的比较。- music higher order spectral analysis algorithm, EULER numerical analysis method, Based on SVPWM three-level inverter mat
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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，
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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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