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This code is to estimate the parameter of model of Mixture Gauss which is popular model used in pattern classification .
JAVA 写的估计复合高斯模型中的参数
-This code is to estimate the parameter of model of Jian Gauss which is popular model used in pattern cla
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用协方差方法估计AR模型参数,进而实现功率谱估计。- Estimates the AR model parameter with 鍗忔柟宸?the method,
then realization power spectrum estimate.
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系统辨识与参数估计源代码。可以对一个未知模型做出估计。-system identification and parameter estimation source code. Can a model to estimate the unknown.
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1stOpt 是七维高科有限公司(7D-Soft High Technology Inc.)独立开发,
拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。在非线性回归,曲线拟合,非线性复杂模型参数估算求解,线性/非线性规划等领域首屈一指;
1stOpt 应用范围
1) 模型自动优化率定
2) 参数估算
3) 任意模型公式线性,非线性拟合,回归
4) 非线性连立方程组求解
5) 任意维函数,隐函数极值求解
6) 隐函数根求解,作图,求极值
7) 线
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利用GA算法实现软件测试的测试用例选取,对参数估计进行GA估计-GA algorithm using software testing test cases selected, the parameter estimate is estimated GA
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本文考虑了一类参数不确定系统的鲁棒正实性, 给出了一个输出反馈系统具有鲁棒严格扩展正实性( ESPR)
的充分条件以及求反馈控制器的方法, 并利用该条件可估计出系统保持ESPR 的最大参数摄动范围-In this paper we consider a class of uncertain system parameters are indeed robust, and gives a robust output feedback system expansion strictly posi
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用新的参数估计方法对正态分布的delta和α进行更为准确的估计。-With a new method of parameter estimation of the delta-normal distribution and α for a more accurate estimate.
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吸收系数是进行储层描述和油气预测时的一个重要参数 ,它对岩性变化具有很高的灵敏性。结合层位解释结果从地震资料中提取该层位地层吸收系数的空间分布对于提高油藏描述及油气预测精度具有重要作用 ,并可与其它地震、测井和地质信息相结合直接用于圈定油气分布范围 ,估算储量-Absorption coefficient is an important parameter in the reservoir descr iption and hydrocarbon prediction. It is very s
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R/S分析法计算logRS值, 然后通过最小二乘法回归即可得到hurst参数的估计值.-R/S analysis method logRS value, and then return can be obtained through the least square method hurst parameter estimate.
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针对混沌参数调制( C P M) 的电力线通信( P L C) 中谐波引起的窄带干扰, 两阶段动态估计方法根据最小
相空间体积( MP S V) 准则估计模型参数, 计算量大。为此, 提出将未知参数合并到增广状态矩阵的联合卡尔曼滤
波方法, 避免了专门的参数估计过程, 在提高增益性能的同时有效降低了计算量。方法的性能通过对混沌电力
线通信下的单音干扰和多音干扰的有效抑制得到了验证。-For the chaotic parameter modulation (CPM) of th
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返回系数估计向量;stats返回各种参数估计;’wfun’指定一个加权函数;tune为调协常数;’const’的值为’on’(默认值)时添加一个常数项;为’off ’时忽略常数项-Return coefficient estimate vector stats back to a variety of parameter estimation ' wfun' to specify a weighting function tune for the co-ordination
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In statistics, an expectation-maximization (EM) algorithm is a method for finding maximum likelihood or maximum a posteriori (MAP) estimates of parameters in statistical models, where the model depends on unobserved latent variables. EM is an iterati
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EM algorithm is to solute the problem of parameter maximum likelihood estimation by Dempster, Laind, Rubin in 1977. The EM algorithm can estimate maximum likelihood only through incomplete data set.
-EM algorithm is to solute the problem of parame
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参数估计是图像处理的一个很重要的环节 将坐标转化为对数极坐标可以有效的实现参数的估计 -Image processing parameter estimate is a very important part of the coordinates into polar coordinates on the number of parameters can be estimated to achieve effective
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Kalman parameter estimator source code. Kalman is used a parameter estimator here. By using that algorithm one can estimate the expected value and variance of random variable.
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精密控制结构需要满足先进飞机的使命和对其引航的要求。这就要求飞行器的性能必须满足在低空飞行,低速飞行和大迎角攻击性飞行,全天候,昼夜工作的条件,并且新的控制技术应该成熟。这项工作提出了飞行控制时,状态变量和控制输入是由预先确定的限制范围内的系统控制系统的设计理念。在设计过程使用动态规划的概念。其基本思想涉及非二次泛函最小化。由于一系列限制因素,建议使用光滑函数。同时提出了该综合方法的优点。我们利用对F-18战斗机的纵向控制配置来说明该设计方法。-Indirect adaptive control
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适当选择辅助变量,使之满足相应条件,参数估计值就可以是无偏一致。估计辅助变量法的计算量与最小二乘法相当,但辨识效果却比最小二乘法好的多。尤其当噪声是有色的,而噪声的模型结构又不好确定时,增广最小二乘法和广义最小二乘法一般都不好直接应用,因为他们需要选用特定的模型结构,而辅助变量法不需要确定噪声的模型结构,因此辅助变量法就显得更为灵活,但辅助变量法不能同时获得噪声模型的参数估计。-Choose appropriate secondary variables, meet the relevant c
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辨识所使用的数据长度保持不变,每增加一个新数据就抛掉一个老数据,使参数估计值始终只依赖于有限个新数据所提供的新消息,克服了遗忘因子法不管多老的数据都在起作用的缺点,因此该算法更能有效的克服数据饱和现象。-Identify the use of data length remain the same, every time you add a new data will throw away an old data, make the parameter estimate always depen
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Estimate OF gamma distribution parameters and visually compare simulated vs observed data.
ESTIMATION OFF COPULA PARAMETER.
EXAMPLE DATA ATTACHED-Estimate OF gamma distribution parameters and visually compare simulated vs observed data.
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PIII曲线法进行三参数估计,matlab程序(Parameter Estimate of the PearsonIII Distribution)
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