分布估计算法

详细介绍了分布估计算法的核心原理，并附带一个基于Matlab的实例代码。

卡尔曼滤波的动态估计挺适合带噪声的数据，比如你搞传感器、搞图像识别，或者玩无人车的时候。原理其实不复杂，简单说就是先预判一下，根据新数据修正下估计，反复迭代，状态就越来越准。核心是那个“卡尔曼增益”，相当于给预测和观测之间分配个权重。文里讲得挺系统，从先验、后验到预测和平滑估计，步骤都拆得比较清楚。比如初始化怎么设定状态x0和协方差p0，后面怎么一步步算Kk、更新状态，这些逻辑都整理出来了。还有个点蛮贴心，直接给了个Matlab的线性运动模拟代码。用位置、速度、加速度做状态变量，控制变量加点噪声，再跑滤波，整个效果一目了然。你照着改改，也能快套进你自己的场景。应用也不少，像导航、雷达、控制系统

对于其他分布参数估计，可以采用两种方法：1. 当样本容量充分大时（n>50），根据中心极限定理，近似服从正态分布。2. 使用 MATLAB 工具箱中提供的特定分布函数进行估计：- [muhat, muci] = expfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算指数分布数据 X 的均值的点估计和区间估计。- [lambdahat, lambdaci] = poissfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算泊松分布数据 X 的参数的点估计和区间估计。- [phat, pci] = weibfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算 Weibu

混合模型的参数估计一直挺烧脑，是用两参数的威布尔分布搞多重混合的时候。不过最近翻到一份资源，讲的是怎么用EM 算法来做这事，而且还改进了一下，挺有意思。 开头先整了个以最大似然为目标的优化模型，主打就是求解两个威布尔分布叠加时的参数。原始 EM 算法你也懂，收敛慢，初始化还老是翻车，这里用贝叶斯随机分类来初始化参数，效果还不错，稳定多了。 最大化那一步呢，不再死磕解析解，而是用了径向基函数插值。这种方式对求解超越方程组挺友好，尤其是参数一多的时候，效率比传统方式高多了。而且文档里还贴了个实际案例，手把手教你怎么做估计，连公式都配好了。 如果你在搞寿命建模、可靠性，或者任何涉及混合分布的东西，这

图像拼接领域的质量评估-based iterative seam estimation算法，采用Matlab编写以便于复现。附带公共图像拼接数据集，适用于图像拼接与图像配准研究。详细使用说明请参阅ReadMe文件。

该 MATLAB 实现展示了最小均方误差 (MMSE) 信道估计方法的实用实现，该方法用于估计无线通信系统中的信道特性。此实现通过矩阵计算和优化算法提供了准确且高效的信道估计。

通过 mywigner 函数计算复杂函数的二维 Wigner 分布。 输入电场 Ex 必须为列向量，且满足采样定理：- dy = 2π/X（其中 X 为所有 x 值的跨度）- dx = 2π/Y（其中 Y 为所有 y 值的跨度） 数据必须完全包含在 x(0)..x(N-1) 和 y(0)..y(N-1) 范围内。

无迹卡尔曼滤波的状态建模方式，比较适合非线性系统的信号。原理其实不复杂，核心就是通过一套“采样点”和“均值协方差”的计算，把系统状态估得更准。嗯，滤波精度比扩展卡尔曼还要稳点，是在系统不太线性的时候效果更。 状态空间模型的构建，是整个滤波的基础。建议用Matlab搭配来搞，工具支持比较全，而且文档和例子也多。网上也有不少可跑通的代码，比如无迹粒子滤波的 Matlab 实现，可以参考下。 信号滤波这一块，主要是降噪+状态预测。适用于那种传感器数据有波动的场景，比如自动驾驶、飞控系统啥的。代码逻辑还算清晰，调参的时候记得注意协方差矩阵的设置，影响挺大的。 对比类的资源你也可以看看，比如扩展卡尔曼

HyperLog 算法在基数估计领域展现出接近最优的性能。本研究深入分析 HyperLog 算法的运行机制，揭示其如何在有限的内存资源下，高效地估计大型数据集的基数。

随着技术的进步，现在可以使用Matlab来实现修正的正弦波频率估计（RIFE）算法，这在信号处理和通信工程中具有重要意义。该算法能够准确估计正弦波的频率，为数字信号处理领域提供了强大的工具。