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搜索资源 - Maximum Expectation
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基于期望最大化(EM)的最大后验信道估计算法(MAP)在高信噪比(SNR)下将很难获得较低的估计误差,并且,对于导频辅助的MIMO-OFDM系统,OFDM符号的数据传输效率随着发送天线的增加而明显下降.为改善这两种缺陷,引入一种等效的信号模型来改善高SNR下的估计性能 在相邻多个OFDM符号内使用相移正交导频序列和联合估计来提高系统的数据传输效率和估计性能 根据角域内信道间的独立性来减小噪声对估计的影响.通过仿真实验可知,所提算法具有更小的估计误差和更高的数据传输效率.-Maximum a po
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用于估计未知数据的EM算法，即最大期望算法，用到的地方很多，可用来做同步。-The data used to estimate the unknown EM algorithm, that is the maximum expectation algorithm, used in many places, can be used for synchronization.
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最大的高斯混合模型似然估计的期望最大化算法-Maximum likelihood estimation of Gaussian mixture model by expectation maximization algorithm
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关于最大似然重建方法的实现，可用于tomography reconstruction-This is the code for maximum likelihood expectation maximum reconstruction method which is frequently applied in tomography reconstruction, such as CT and PET
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This program is for image segmentation using Expectation maximum
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实际的场景，若电梯的最大载客量m=10，设电梯中已有的
客人服从0-10 之间的均匀分布，且电梯中的任意一人在任意一层下的
概率相同，若你在第三层需要乘电梯到第七层，电梯处在第一层，共
8 层。且在每一层等电梯到达他们的目的楼层的客人服从0-3 的均匀分
布此时我们对电梯的运行加一些限
制，即电梯中若有客人未达目的地，电梯不会改变运行方向，求直到
你到达第七层为止，，电梯需停次数的数学期望，并进行计算机模拟验
证。-The actual scene, if the m
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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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针对MIMO-OFDM系统中期望最大化(EM)信道估计算法在高信噪比(SNR)下带来的误差地板(EF)现象,且OFDM符号的数据传输效率随发射天线数的增加而明显降低,提出一种改进的高效EM信道估计算法。该算法首先引入一种准确的等效信号模型并推导出一种修正的EM算法,改善了EM算法在高SNR下的性能 在多个OFDM间利用相位正交导频序列来提高数据传输效率,同时进行联合信道估计以提高估计性能。仿真实验验证了所提算法具有更高的信道估计性能和更高的数据传输效率。-For multiple-input m
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求解参数估计的常用算法——EM，即期望最大化算法，用于代替样本量不完全时的极大似然估计算法。-Common algorithm for solving parameter estimation- EM, expectation maximization algorithm is used to replace the sample size is not completely at the maximum likelihood estimation algorithm.
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We present a method to learn and recognize object class
models from unlabeled and unsegmented cluttered scenes
in a scale invariant manner. Objects are modeled as flexible
constellations of parts. A probabilistic representation is
used for al
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This documents explains in details with examples of the use Expectation Maximisation algorithm for maximum likelihood estimation in Gaussian mixtures.
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状态模型的极大似然估计，使用EM算法，以及卡尔曼滤波。-This supplementary note discusses the maximum likelihood esti-mation of state space models using Expectation-Maximization (EM) algorithm and
bootstrap procedure for statistical inference. A Matlab program scr ipt impleme
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EM算法，统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。程序用C++实现，注释写得很清晰-Expectation-maximization algorithm，based on Maximum Likelihood Estimation,C++ program
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本文为对最大期望算法的一个介绍，从解析几何角度分析了算法的特性和几何意义，对从事机器学习的人有较大参考价值。-An excellent introduction for Expectation Maximum algorithm. In this paper, a geometric view of the EM algorithm is given, which might be
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This the code for maximum likelihood expectation reconstruction method which is frequently applied in tomography reconstruction-This is the code for maximum likelihood expectation reconstruction method which is frequently applied in tomography recons
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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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最大期望方法实现的APES，两种方法，包括一维和二维方法(Maximum expectation methods are implemented in APES, and two methods are included, one and two dimensional methods)
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aply maximum likelihood expectation maximization
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在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率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性变量。最大期望算法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 computation, the maximum expectation (EM) algorithm is an algorithm to find the maximum likelihood estimation or the maximum
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