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搜索资源 - maximum covariance
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function y_cum = cum2x (x,y, maxlag, nsamp, overlap, flag)
％CUM2X Cross-covariance
％ y_cum = cum2x (x,y,maxlag, samp_seg, overlap, flag)
％ x,y - data vectors/matrices with identical dimensions
％ if x,y are matrices, rather than vectors, col
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％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation
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％ Inputs:
％ X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable
％ k - maximum number of Gaussian components allowed
％ ltol - percentage of the log likeli
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Common spatial pattern 公共空间模式滤波是处理脑电信号的一种方法，它可以使两类想象运动EEG的协方差之间的差距最大化，便于后期的分类处理。-Common spatial pattern model of public space filtering is a method of EEG signal processing, it can make two types of movement EEG covariance imagine the gap between the
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经典的最大似然法分类法的C语言实现，有助于深入了解遥感分类原理。-This program implements the maximum likelihood classification procedure. ouput:1.classified image, and 2. probability file.
Note: For constructong variance-covariance matrix must be generic binary file.
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这是一个阵列校正的程序，通过计算协方差矩阵，利用矩阵元素间的关系计算出阵列的幅相误差-This is an array of calibration procedures, by calculating the covariance matrix, the relationship between the matrix elements of the array to calculate the amplitude and phase errors
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使用INTEL矢量统计类库的程序,包括以下功能:
Raw and central moments up to 4th order
Kurtosis and Skewness
Variation Coefficient
Quantiles and Order Statistics
Minimum and Maximum
Variance-Covariance/Correla
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利用奇异值分析，进行最大协方差分析，得到两个物理量的相互关系。-Use of singular value analysis, the maximum covariance analysis, the relationship between the two quantities.
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PCA算法。PCA的目的是找到能够分离出最大方差的方向，所以首先求原来所有数据三个维度上的协方差，然后求这个协方差的特征值，最大特征值为第一个方向，从此以此类推。-PCA algorithm. The purpose of PCA is to find able to isolate the direction of maximum variance, so first find all the data in three dimensions on the original covarianc
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针对多径效应的影响，提出了一种基于矩阵束的MIMO 雷达低仰角快速估计方法。该方法同时考虑了发射多径信号和接收多径信号，采用单样本数信号矢量构造了一个前后向矩阵束，并利用两个酉矩阵对该矩阵束进行降维处理，最后采用广义特征值分解的总体最小二乘法来估计目标角度。算法不需要估计数据协方差矩阵，可在低
信噪比和单样本数情况下，有效地克服多径效应，实现同时多目标低仰角估计，相比最大似然算法，避免了谱峰搜索，计算量小。仿真结果验证了该算法的有效性。-To overcome the multipath e
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Using SAS/IML :
This code uses the EM algorithm to estimate the maximum likelihood (ML) covariance matrix and mean vector in the presence of missing data. This implementation of the EM algorithm or any similar ML approach assumes that the data are
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这是模式识别中最小错误率Bayes分类器设计方案。
自行完善了在不同先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。
全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。
调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从而得到概率密度
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这是模式识别中最小风险Bayes分类器的设计方案。在参考例程的情况下，自行完善了在一定先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。
全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。
调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从
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最大信噪比准则方向图和功率谱；
ASC旁瓣相消—MSE准则；
线性约束最小方差(LCMV)准则；
不同方法估计协方差矩阵的Capon波束形成；多点约束的Capon波束形成和方向图-Pattern and the power spectrum of the maximum signal to noise ratio criteria ASC sidelobe cancellation-the MSE criteria Linearly constrained minimum varia
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这篇文章主要介绍了求功率谱的五种方法（周期法、自相关函数法、自协方差法、最大熵法以及最大似然法）的思想及程序。-This article describes five ways to seek the power spectrum (cycle method, the autocorrelation function method, ideas and procedures from the covariance method, maximum entropy and maximum likel
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DOA估计：最大熵算法、最小模算法、最小方差算法。输入： 快拍数据协方差矩阵R，观察范围内各方向导向矢量，三维矩阵phiyz。输出：最小方差谱估计矩阵P。-DOA Estimation: maximum entropy algorithm, the minimum norm algorithm, the minimum variance algorithm. Input: snapshot of the data covariance matrix R, the steering vector
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This paper presents an adaptive information fusion method to improve the
accuracy and reliability of the altitude measurement information for small unmanned aerial
rotorcraft during the landing process. Focusing on the low measurement performance
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均匀圆阵仿真:m=8 阵元数 azimuth=[-55 0 40] 方位角 p=length(azimuth) 信号源个数 snap=1000 最大快拍数 drl=0.5 圆阵半径与波长之比 snr=15 信噪比dB 流程：1、构造信号2、构造噪声阵列流型矩阵3、观测信号4、观测信号协方差矩阵5、求解特征值与特征向量6、显示图谱。-The uniform circular array simulation: m = 8 element azimuth = [-55 0 40] azim
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在贝叶斯分类中,用极大似然估计法估计概率分布的均值和方差-Compute the maximum-likelihood estimate of the mean and covariance matrix of each class and then uses the results to construct the Bayes decision region. This classifier works well if the classes are uni-modal, even when
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Maximum Likelihood Estimation
Step 1. : Estimate the mean vector and covariance of an arbitrary 3-class dataset with bi-variate Gaussian distribution by maximum likelihood estimation
An arbitrary 3-class dataset is given (by Dataset.mat) and t
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matlab中，利用偏最小二乘法优选最佳波长，构建模型，拟合方程-PLSR, a dimensionality reduction method, is emerging as the most robust and reliable chemometric method for constructing models and aims at determining predictor combinations with maximum covariance with the response
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