搜索资源列表
NpIca-v1.2
- 基于非参数概率密度估计的盲源分离算法（NpICA），使用matlab编程，有可视界面。-Non-parametric probability density estimation-based blind source separation algorithm (NpICA), using the Matlab programming, visual interface.
zuoye2
- 现代谱估计,用总体最小二乘法观测数据的ARMA模型的AR参数，并与一般最小二乘法进行比较。-Modern spectral estimation, total least squares method observational data of AR parameters of the ARMA model and compared with the general method of least squares.
xytlc
- 尤利-沃克方法 AR模型自相关算法 确定模型阶数、参数、误差 频谱估计 用Matlab编程实现-Yuri- Walker AR model method model order autocorrelation algorithm to determine the number of parameters, the error spectrum estimation using Matlab programming
fhase_dif_estimate
- 基于DFT的正弦波的频率、初相以及幅度三项参数的高精度估计方法，含测试程序。-DFT-based sine wave frequency, initial phase and amplitude of three high-precision parameter estimation methods, including test procedures.
music_method
- 空间谱估计music 谱估计方法,估计信号参数-Spatial spectrum estimation music spectrum estimation methods, estimates signal parameters
ylm
- 现代谱估计的程序，对给定的随机信号利用yule-walker方程进行谱估计与其理想功率谱进行谱估计的对比，并比较参数。-Modern spectral estimation procedures, given the use of yule-walker random signal spectrum estimation equation from its ideal power spectrum spectrum estimation contrast and compare the para
EM
- 实现EM算法的MATLAB仿真程序，利用高斯混合模型实现EM聚类算法，并比较估计参数。-EM algorithm to achieve the MATLAB simulation program, using Gaussian Mixture Model EM clustering algorithm, and compare the estimated parameters.
Exercise_2
- 使用最小二乘法的一次完成算法，选择数据长度L=400，加权矩阵为1.计算参数的估计值-Using the least squares method a complete algorithm, select the data length L = 400, the weighting matrix is 1. Calculate estimates of the parameters
extreme_fit
- 极值分布的参数的极大似然估计，并绘图比较-Extreme value distribution parameters of maximum likelihood estimation, and drawing comparison
GMM
- 通过应用matlab实现高斯算法，用EM估计GMM的数据参数，并把运算时其遗漏数据补全-Matlab achieved through the application of Gauss algorithm estimates GMM data parameters EM, and the missing data when computing its complement
Wiener
- 设计一维纳滤波器 (1)产生三组观测数据：首先根据s(n)=a s(n-1)+w(n)产生信号s(n)，将其加噪（信噪比分别为20dB,10 dB，6 dB），得到观测数据x1(n), x2(n), x31(n). (2)估计xi(n)，i=1,2,3的AR模型参数。假设信号长度为L，AR模型阶数为N，分析实验结果，并讨论改变L,N对实验结果的影响。 -A Wiener filter design (1) to produce three sets of observations:
BVAR
- var模型的实现。针对var模型的算法，估计模型的参数。并对其进行检验-achieve var model. Var model for the algorithm, the estimated parameters of the model. And its test
hoyw
- AR模型的Yule-Walker方程.1927年，Yule提出用线性回归方程来模拟一个时间序列。Yule的工作实际上成了现代谱估计中最重要的方法——参数模型法谱估计的基础。Walker利用Yule的分析方法研究了衰减正弦时间序列，得出Yule-Walker方程，可以说，Yule和Walker都是开拓自回归模型的先锋。-The Higher-Order Yule-Walker method.
sinorder
- 为sinudoidal模型的AIC阶估计.AIC信息准则即Akaike information criterion，是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，又由于它为日本统计学家赤池弘次创立和发展的，因此又称赤池信息量准则。它建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。 在一般的情况下，AIC可以表示为： AIC=2k-2ln(L) 其中：k是参数的数量，L是似然函数。 假设条件是模型的误差服从独立正态分布。 让n为观察数，RSS为剩余平方和，那么AIC变为：
jihekalmangujiK
- 系统参数变化，用集合卡尔曼滤波器估计其变化-System parameters used to estimate the changes in the ensemble Kalman filter
Untitled
- 设有一个随机信号 服从AR(4)过程，它是一宽带过程，参数如下： 我们通过观测方程 来测量该信号， 是方差为1的高斯白噪声，用LMS算法和RLS算法通过观测方程来估计原信号。并用Matlab对此问题进行仿真。 -There is a random signal obedience AR (4) process, which is a broadband process parameters are as follows: We are measured by observing
KalmanAll
- 关于卡尔曼滤波的matlab代码，其中包含了滤波的主算法，以及使用EM查找最大可能的估计参数，随机样本-Kalman filter matlab code, which contains the main algorithm filtering, and the use of EM to find the best possible estimate parameters of a random sample, etc.
ESPRIT
- ESPRIT是“Estimating signal parameters viarotational invariance techniques”的缩写，含义是“借助旋转不变技术估计信号参数”，它是由Roy[221等人于1986年提出的另一种基于子空间的DOA估计方法。 应用领域 侧向定位 信号处理 思想 ESPRIT的思想在于，将传感器阵列分解为两个完全相同的子阵列，两个子阵中每两个相对应的阵元具有相同的平移，即要求阵列具有平移不变性，每两个位移相同的阵元匹
JADEalgorithm
- 为了实现DOA和时延的联合估计,提出了一个无线通信中高分辨率的联合角度和时延估计方法,该方法不需要对参数进行搜索,利用空时矩阵的特征向量和特征值分别估计DOA和时延,通过特征值和特征向量的对应关系,估计的参数可以自动实现配对, 只要各路径信号的DOA和时延不同时接近此方法都可以适用,与JADE-MUSIC,JADE-ESPRIT和SI-JADE算法相比,该算法具有较好的鲁棒性和较小的估计误差。仿真结果证明了该算法的有效性。 -In order to achieve the joint est
arburg
- 一个利用伯格算法估计AR模型参数的matlab程序，程序可以运行- AR parameter estimation via Burg method.