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高斯混合模型(GMM)参数优化及编程实现
高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型(Single Gaussian Model, SGM)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)两类。本文详细介绍了这两种模型的原理,并介绍了实现方法,最后附了源码,以供参考.源码经过详细测试,没有任何错误
所属分类:
其它
发布日期:2010-11-14
文件大小:164864
提供者:
wolf1sky
MIMO_OFDM系统中基于变分贝叶斯EM算法的联合符号检测与信道估计
基于变分贝叶斯期望最大化(VBEM,variational Bayes expectation maximization)算法和Turbo原理,提 出了时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法。设计的软入软出空时检测器在采用 列表球形译码避免穷尽搜索的同时,考虑了信道估计误差方差矩阵的影响;利用空时检测获得的发送信号后验概率 分布估计,推出了新的Kalman前向后向递归信道估计器。仿真结果表明,在时变多径信道条件下,提出的算法 比传统EM算法和面向判决算法更加具有顽健
所属分类:
其它
发布日期:2011-03-02
文件大小:1048576
提供者:
janicetuantuan
一种基于最优尺度小波变换的符号率估计算法
在限带数字通信系统的一般模型框架下, 提出了一种基于最优尺度小波变换的符号率估计算 法. 首先深入分析了经典Haar 小波符号率估计方法的基本原理及其性能缺陷, 然后从奇异性和消 失矩的角度, 从理论上证明了小波基函数选择受信道特性影响较小. 新算法利用归一化能量最大化 准则获得最优尺度参数, 并选取具有高阶消失矩的小波基函数进行小波变换, 从而可以获得数字调 制信号符号率信息. 仿真结果表明, 新算法在数据量较少和低信噪比条件下, 估计性能优于经典 Haar 小波方法, 具有较好的普适性和较
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-01-06
文件大小:601088
提供者:
guangyu99
机器学习结课论文-期望最大化(EM).docx
期望最大化算法(Expectation-maximization algorithm)是机器学习中一个非常重要的算法,又称作 EM 算法。EM算法是由Dempster等人1977年提出的统计模型参数估计的一种算法。它采用的迭代交替搜索方式可以简单有效的求解最大似然函数估计问题。已知的概率模型内部存在隐含的变量,导致了不能直接用极大似然法来估计参数,EM算法就是通过迭代逼近的方式用实际的值带入求解模型内部参数的算法。它在当代的工业、商业和科学研究领域发挥了重要的作用。
所属分类:
专业指导
发布日期:2019-08-31
文件大小:102400
提供者:
qq_21685903
贝叶斯方法在加氢裂化连续集总动力学模型参数估计中的应用
加氢裂化是石油精炼厂中的一种催化反应过程,用于将较高沸点的原油残渣转化为较轻质的碳氢化合物,例如汽油和柴油。 在这项研究中,采用改进的连续集总动力学方法来模拟真空瓦斯油的加氢裂化。 修改模型以考虑反应器温度对反应产率的影响。 通过最大化在四个不同反应堆温度下的建模数据与实测数据之间的似然函数来对模型进行校准。 通过考虑与测量误差和模型结构误差相关的不确定性,贝叶斯方法参数估计也可用于获得模型参数的置信区间。 然后,将蒙特卡洛模拟应用于模型参数的后验范围,以获取加氢裂化产物每个单独部分的模型输出的
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-05
文件大小:765952
提供者:
weixin_38523728
Logistic回归模型的最大似然估计和偏差减少的性质
估计逻辑回归模型时经常遇到的问题是似然最大化算法无法收敛。 尽管在对逻辑回归的参数的最大似然估计进行偏差校正时非常流行并且建立得很好,但是对最大似然方法的行为和性质的研究较少。 本文的主要目的是利用归约技术研究参数估计方法的行为和性质。 我们将重点介绍一种使用修正得分函数来减少最大似然估计值偏差的方法。 我们还通过不同样本量和结果变量概率百分比的模拟数据提供了有趣的新示例。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-05
文件大小:371712
提供者:
weixin_38738506
基于叠加训练序列的MIMO-OFDM信道估计
为提高无线信道的传输性能,提出了改进的基于ST技术的MIMO-OFDM系统信道估计的训练序列算法。利用训练序列与信息序列的不相关性,估计出信道参数。即使在存在通道失配误差和通道的量化误差的情况下,用有量化的反馈的基于信道估计的训练序列也能改进系统的性能,信道采用10 bit的量化器就能满足一般性能要求。讨论了使用信道互信息最大化的最优导频序列的设计。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-17
文件大小:348160
提供者:
weixin_38629449
关于参数估计的一些思考
参数估计,是已知(默认、假设)变量分布的前提下,为变量分布寻找最合适的参数值。 需要样本,即变量的抽样。 要想估计参数,显然应该利用分布 将参数值和样本数值联系起来:利用样本值,去寻找最合适的参数——这说明,参数其实是可以有很多选择的,我们希望找到最好/较好的。 1.拉格朗日乘子法(傻瓜做法): 根据分布,变量取任意个样本值都有一定的可能性;连乘,这些可能性。找到一组参数能最大化这个可能性。 2.点估计: 一般使用(多阶)原点矩,即统计量来列方程组,解出相应参数值。 所以,选定的统计量组不同,解
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-07
文件大小:28672
提供者:
weixin_38607282
一种基于友好干扰者协助的区别信道估计机制
在物理层安全中,可以通过抑制窃听者信道估计的准确性间接提高合法接收者和窃听者间的接收信号质量差距,从而提高信号传输安全性。给出一种基于友好干扰者协助的区别信道估计机制,该方案借助于友好干扰者发送人工噪声来干扰窃听者的信道估计过程。进一步,基于窃听者的信道估计误差最大化给出了训练序列和人工噪声之间的最优功率分配,更好地抑制了窃听者信道估计的质量。仿真结果表明,新方法能有效地抑制窃听者信道估计的性能,提高合法接收者和窃听者间的接收信号质量差距。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-20
文件大小:576512
提供者:
weixin_38621150
通过依赖最大化的流形最优实验设计,用于主动学习
自然发生的数据量正在以巨大的数量增长,这给赋予它们高质量的标签以学习良好的模型带来了巨大的挑战。 因此,至关重要的是仅选择信息最丰富的数据点进行标记,然后将其植入主动学习的框架中。 我们从最佳实验设计(OED)的回归模型中研究了此问题。 为此,已经开发了几种基于OED的方法,但数据点与它们的预测之间的关系仍未得到充分探索。 受此启发,我们采用了希尔伯特-施密特独立性准则(HSIC),以全局视角最大化样本及其估计之间的依赖性。 因此,我们提出了一种新的主动学习方法,即通过依赖最大化(MODM)
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38732740
线性阈值模型下影响最大化的高效算法
影响力最大化是在社交网络中找到一小组最具影响力的节点,以最大化其在网络中的综合影响力。 经典贪婪算法的高复杂度不能很好地适合于中型或大型网络。 有必要开发一种对社交网络的规模不敏感的更有效的算法。 在本文中,我们提出了一种基于网络结构估计节点影响的方法。 通过这种方式,我们将影响范围减小到影响最大的节点,从而减少了耗时。 然后,我们为线性阈值模型设计了一种更有效的贪心算法(称为LNG算法)。 大规模网络的实验结果表明,与传统的贪婪算法相比,该方法耗时少,影响扩散效果好。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:164864
提供者:
weixin_38708105
基于期望最大化算法的Rayleigh-Pearson混合模型参数估计
基于期望最大化算法的Rayleigh-Pearson混合模型参数估计
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:316416
提供者:
weixin_38693476
用于集中状态估计中生命周期最大化的传感器调度
用于集中状态估计中生命周期最大化的传感器调度
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:811008
提供者:
weixin_38500607
基于期望最大化算法和求容积卡尔曼平滑器的气动参数辨识算法
针对初值和噪声统计特性未知情形下的飞行器系统辨识的问题,提出了基于期望最大化( expectation maximization,EM) 和求容积卡尔曼平滑器( cubature Kalman smoother,CKS) 的辨识算法。该算法用期望最大化算法对初值和噪声的统计特性进行估计; 用求容积卡尔曼平滑器估计状态向量和未知参数。在期望最大化算法的求期望步骤中,所求的期望值通过求容积规则获得,用较少的采样点保证了估计精度; 在期望最大化算法的最大化步骤中,未知量的最优值以解析解形式给出,减小了
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-13
文件大小:442368
提供者:
weixin_38672731
使用视觉和惯性传感器的方向估计
本文提出了一种使用单眼相机和惯性测量单元(IMU)的方向估计方案。 与传统的可穿戴方向估计方法不同,我们提出的方法将这两种模式都以一种新颖的方式结合在一起。 首先,在满足以下条件的前提下,选择连续帧之间的两个视觉对应,它们不仅满足描述符相似性约束的要求,而且满足局部性约束。 如果它们的最近邻居特征点对应物在预定义的范围内,则对应关系将被视为一个惯常值相对于客观特征点对应物的阈值。 其次,这两个选择的对应关系视觉传感器和惯性传感器的四元数共同用于导出初始身体姿势。 第三,从粗略到优良的程序可以消除
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-09
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38622149
MMSE估计和拉普拉斯混合分布的基于方向波的图像去噪新方法
在贝叶斯框架下,提出了一种基于方向波变换的图像去噪方法。 为了实现噪声去除,通过均值为零的两态拉普拉斯混合模型,对相同图像的方向系数进行独立且相同的建模。 期望最大化算法用于估计表征假定先验模型的参数。 在贝叶斯理论的框架内,基于最小均方误差估计器的加权平均值,通过非线性收缩函数来估计无噪声图像的方向系数。 我们通过模拟仿真,结果表明,与其他方法相比,该方法在峰值信噪比和视觉质量上都具有竞争优势,该图像被加性白高斯噪声污染,与其他方法相比,该方法具有很高的竞争力。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-26
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38517904
离散Hopfield网络结合分布估计的无约束二进制二次规划问题。
无约束二进制二次规划问题(UBQP)在于最大化二次0-1函数。 这是一个众所周知的NP难题,并且是用于各种组合优化问题的统一模型。 本文提出了一种离散的Hopfield神经网络(DHNN),并结合了UBQP的分布估计算法(EDA)。 EDA的思想与DHNN相结合,以克服网络的局部极小问题。 一旦网络陷入局部极小值,基于EDA的扰动就可以为DHNN生成新的起点,以供进一步搜索,这是一个以概率模型为特征的有前途的领域。 因此,提出的名为DHNN-EDA的算法可以摆脱局部最小值,并进一步搜索更好的结果
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-23
文件大小:289792
提供者:
weixin_38500607
基于OFDM的认知无线电系统的基于EM的噪声加干扰估计
在本文中,我们考虑了基于正交频分多路复用(OFDM)的认知无线电(CR)系统的窄带干扰问题,其中部分OFDM子载波和部分数据帧会受到严重干扰,从而导致性能显着下降。 我们提出了一种基于期望最大化(EM)算法的迭代噪声加干扰估计和解码(IED)方案,以缓解由窄带干扰引起的性能下降。 为了减少提出的方案中所需的用于时域平均的OFDM符号数量,并使提出的方案适应快速变化的窄带干扰条件,我们还提出了一种具有频域部分平均(IED-FPA)的IED方案。 此外,我们导出了无偏噪声加干扰方差估计的Cram´e
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-23
文件大小:205824
提供者:
weixin_38625599
RERUM:用于Rational Expectations随机效用最大化(RERUM)模型的Matlab代码-源码
理性期望随机效用最大化(RERUM)模型 模拟多物种共享捕捞渔业中的地点选择 目的 该项目建立了一个时空捕捞行为模型,该模型纳入了捕捞共享渔业的动态和一般均衡要素。 我们构建了一个估计策略,该策略能够通过嵌套的定点最大似然过程来恢复结构行为参数。 通过蒙特卡洛分析说明了建模方法。 我们证明了其对于预测样本外反事实政策的重要性。 与该项目相关的相应论文是: Reimer,MN,JK Abbott和AC Haynie(2020) 主要脚本 脚本名称 描述 parent_scr ipt.R 有关
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-20
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42127835
具有重力方向的相对姿态估计的全局最优共识最大化:具有重力方向的相对姿态估计的全局最优共识:-源码
具有已知重力方向的相对姿势估计的全局最优共识最大化 具有已知重力方向的相对姿势估计的全局最优共识最大化
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-12
文件大小:31744
提供者:
weixin_42130889
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