算法估计

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

EM 算法的 MATLAB 工具箱，用来搞定高斯混合模型（GMM）参数估计，挺顺手的一个资源。核心是实现了经典的 E 步和 M 步循环，用起来还蛮丝滑的，适合那种有隐藏变量的场景，比如图像分割、聚类这些。 EmGm脚本应该是里面的主力代码，负责整个EM过程。初始化参数、算后验概率、重新估参数，全都一步到位。写法也比较清爽，不是那种一堆嵌套看不懂的风格，调试起来省心。 要是你之前没太玩过GMM，也不用慌，这个脚本里的步骤逻辑其实还挺清楚的，配合 MATLAB 自带的绘图工具，容易看到每一步的收敛过程。对于理解EM本身也是挺有的。 另外里面还有个license.txt，别忘了看看，涉及开源协议的东

利用MATLAB完整实现的AR模型功率谱估计，直接可运行。

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。

高斯混合模型的参数估计通常使用期望最大化（EM）算法，这在matlab环境下尤为常见。

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。

随着技术进步，快速全局运动估计和运动目标提取算法在现代计算机视觉和机器人领域扮演着关键角色。

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

运动估计的快速算法用得好，能让视频编码效率飞起。TSS（三步搜索）和DS（菱形搜索）这两种方法就挺经典。TSS 步数少、速度快，适合实时场景；DS 搜索更细致，匹配效果更稳，适合对画质要求高的项目。资源里是用 Matlab 实现的，代码结构还不错，清晰易懂。如果你平时做视频编解码开发，或者在研究运动补偿类算法，这份代码可以直接拿来跑一跑，甚至改一改做自己的优化。