波松分布

本研究探讨了泊松分布参数的点估计和区间估计方法，并证明样本均值是参数λ的有效估计量。此外，本研究利用贝叶斯统计分析方法，在先验分布为共轭分布的情况下，推导出最大后验密度可信区间，即最短可信区间。通过实例分析，将该区间估计方法与经典区间估计方法进行了比较。

最近做通信建模课程作业时，范平志老师布置的这个任务挺有意思的，涉及到用 C 语言生成符合不同分布的随机数。我做完后觉得还蛮有用的，就分享给参考了。这个程序涵盖了正态分布、瑞利分布和泊松分布的随机数生成，每个程序都有详细的注释，代码也简洁，适合刚接触的朋友。要画直方图的话，可以用 Matlab 或 Excel 等软件把生成的 txt 文件导入进去，效果不错。 如果你在做类似作业或项目时需要这些分布的随机数，完全可以参考这个程序，快速上手。注释清晰，代码也调试过，不用担心会出错。比较适合在模拟和统计中使用。如果你对这些分布不熟悉，正好可以趁机了解下。 此外，如果你对 Matlab 的随机数生成感兴

这是一个基于泊松融合方程的图像融合 MATLAB 实现，参考论文为：Pérez P, Gangnet M, Blake A. Poisson image editing[M]//ACM SIGGRAPH 2003 Papers. 2003:313-318。 该项目包含两个 MATLAB 脚本：Poisson Fusion 和 Poisson Repair，并提供了一些用于练习的图片，包括原始图像、蒙版、目标图像和结果图像。

利用Matlab进行泊松方程的有限差分计算。

泊松分布检验的滤波方法，搭配卡尔曼、H∞、非线性滤波的组合，用起来还是蛮方便的。统计检验部分直接给出了泊松拟合的思路，适合你在离散计数数据的时候套用，比如事件频率、电话呼入次数那类。 卡尔曼滤波的公式推导比较清晰，还顺手带了H∞滤波和非线性滤波，思路也不错。你要是做的是状态估计相关的项目，这几种方法的对比参考一下，挺有。 尤其是那几个文档里的滤波方法，连代码都贴了，直接拿来改改就能用，节省不少调试时间。像最优状态估计的卡尔曼流程和e-最优这种，也都有对应的例子支撑。 如果你想系统了解一下卡尔曼滤波在不同分布下的表现，可以把这几篇文章都扫一遍。链接我也整理好放下面了，别说我没提醒你。

Matlab泊松分布验证代码适用于广义线性模型，支持 '正态'/'伽马'/'inv_gsn'/'泊松'/'二项式' 分布类型，并且兼容 'id'/'log'/'s​​qroot'/'power'/'logit'/'probit'/'recip'/'complog' 等链接函数。该程序基于GLM软件包，修改自Peter Dunn的软件包，无需GLMLAB GUI，输出结果类似于R。此外，软件包还提供额外的拟合度统计量。使用时，需提供X和Y变量结构，每个变量为N x 1列向量，例如：Y.Distance = ... X.Speed = ... X.Time = ... 可选择性地提供权重（结构W）

此程序可获取辐射图并绘制渐进波天线的电场和功率密度，使用天线的物理长度作为输入数据。

利用小波变换原理实现去噪，降低数据噪声，提高数据质量。

地质学本科毕业论文可能需要使用与地震勘探和MATLAB相关的资料。

基于泊松分布的最小误差阈值方法是一种用于确定图像中前景与背景之间最佳分离的技术。该方法利用统计学原理，通过计算最小误差来确定最适合的分割阈值，从而实现图像的精确分离。