估计理论

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后验估计的理论与Matlab实现详解
后验估计在数值分析中占据重要地位,特别是在解决偏微分方程(PDE)时,其验证和提高模型精度的作用不可忽视。深入探讨了后验估计的理论基础,并详细介绍了如何利用Matlab实现其源代码。偏微分方程(PDE)是描述物理、工程和生物等领域动态过程的数学工具,由于实际问题的复杂性,常需依赖数值解法如有限差分、有限元法或有限体积法。后验估计基于数值解,通过计算残差或误差指标评估解的精度,提供关于解可靠性和误差分布的信息。Matlab实现后验估计涉及定义PDE与边界条件、离散化、求解系统和后验估计计算等关键步骤,最终分析结果帮助优化数值模型的性能。
信号检测与估计-理论与应用部分习题答案及matlab程序
信号检测与估计-理论与应用部分的习题答案及matlab源程序
检测估计和调制理论第2部分高级解决方案图
第6-9章解决方案和图形
空间谱估计理论与算法-示例程序(下)_8-14章.rar
件包含了空间谱估计理论与算法的示例程序,涵盖第2章至第14章内容,包括空间谱估计基础、线性预测算法、多重信号分类算法、最大似然及子空间拟合算法、旋转不变子空间算法、子空间迭代与更新、宽带信号的空间谱估计算法、空间分布式信号源参数估计、特殊阵列结构的空间谱估计、基于高阶统计量的空间谱估计、空间谱估计中的阵列误差校正、多维空间谱估计。
稳健估计度量
利用 MATLAB 实施测量程序,通过调整权重的大小实现稳健估计。
北京邮电大学模式识别课件优化分享参数估计理论详解
第05章模式识别导论中,详细探讨了参数估计与非参数估计的重要性。最大似然估计假设了待估参数θ为未知确定量,样本独立抽取并按类别分组。每类样本独立处理,利用学习样本估计各类概率密度。
参数估计
正态分布参数估计命令:[muhat, sigmahat, muci, sigmaci] = normfit(X, alpha) (默认alpha为0.05)其中:- muhat:均值点估计- sigmahat:标准差点估计- muci:均值区间估计- sigmaci:标准差区间估计
贝叶斯估计示例状态估计问题的matlab实现
我们在这个示例中使用了两个传感器对状态(x)进行了测量。传感器1给出的测量值为x1=3,传感器2给出的测量值为x2=5。传感器1的噪声是零均值高斯噪声,方差为1;传感器2的噪声是零均值高斯噪声,方差为0.25。我们通过贝叶斯估计求解x及其方差的MMSE估计。根据附加的代码,我们得到状态x的期望值为4.6,方差为0.2。这个结果可能与卡尔曼滤波器的估计有关。
最大似然估计
估计理论导论及其在谱分析中的应用。这是一个包含实验数据验证的MATLAB程序。参考书籍:《数字谱分析》,作者弗朗西斯·卡斯塔尼耶编辑。
Spark理论详解
这本书是目前国内唯一的中文资源,对学习Kettle的朋友和研究ETL的专家都有很高的参考价值。