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搜索资源 - 高斯分布 分布估计算法 matlab
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附件中的m代码包括了一系列的拟合函数，这些函数通常的输入是概率分布的样本。还有最大似然估计仿真器、最小平方仿真器、混合高斯分布估计的EM算法、
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混合高斯分布中基于最大期望算法的参数估计模型，适应于通信与信号处理以及统计学领域,Mixed Gaussian distribution algorithm based on the parameters of the greatest expectations of the estimated model, adapted to communications and signal processing, as well as the field of statistics
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本算法包括最大似然估计，最小二乘估计，基于EM算法的多种混合高斯分布估计，EM算法测试实例，绘制每种分布的plot函数。非常有参考价值！
- A Collection of Fitting Functions A collection of fitting functions for various Distributions. The provided files are an excellent source for EM based Matlab work.
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无线传感器节点定位算法，对高斯分布和对数模型采用CRBs和MLEs估计器对TOA和RSSI算法进行仿真。-Wireless sensor node localization algorithms, on the Gaussian distribution and logarithmic model CRBs and MLEs estimator for TOA and RSSI algorithm simulation.
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Y.T.Chan在其论文中提出一种具有解析表达式解的非递归双曲线方程组解法，该算法具有计算量小，速度快，且当TDOA参数估计误差服从高斯分布的情况下，定位精度较高。 本程序借鉴Chan论文中提出的算法，基于MATLAB程序，在已知TDOA估计参数的情况下，对信号源位置进行估计。 希望能够对研究 干扰源定位、无源定位的同志提供帮助。-YTChan in his paper presents a solution with the analytical expression for the non-
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粒子滤波matlab仿真程序.粒子滤波的基本思想是：首先依据系统状态向量的经验条件分布，在状态空间抽样产生一组随机样本集合，这些样本集合称为粒子；然后根据观测值不断调整粒子的权重大小和样本位置；最后通过调整后的粒子信息修正最初的的经验条件分布，估计出系统状态和参数。该算法是一种递推滤波算法，可以用来估计任意非线性非高斯随机系统的状态和参数。 粒子滤波主要有三步基本操作：采样（从不含观察值的状态空间产生新的粒子）、权值计算（根据观察值计算各个粒子的权值）、重采样（抛弃权值小的粒子，使用权值大的粒子
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matlab小波分析程序，是一种双隐层反向传播神经网络，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，阵列信号处理的高分辨率估计，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。- matlab wavelet analysis program, Is a two hidden layer back propagation neural network, Including principal component analysis, factor analysis, Ba
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创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or 节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型 参数学
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一个简单的高斯分布EDA算法，用于求camel函数最优解(A Simple EDA Algorithm for Gauss Distribution)
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