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搜索资源列表

  1. OFDM同步算法中的最大似然函数法程序

  2. 正交频分复用技术中用最大似然函数法联合实现符号定时同步和载波同步。

  3. 所属分类：3G/移动开发

    • 发布日期：2011-05-07
    • 文件大小：3072
    • 提供者：hhsyla

  1. OFDM同步算法中的最大似然函数法

  2. OFDM同步算法中的最大似然函数法OFDM同步算法中的最大似然函数法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：wb419349062

  1. 极大似然 S函数 逻辑回归 具体案例 学习笔记

  2. 极大似然 S函数 逻辑回归 具体案例 学习笔记

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-03-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：dellme99

  1. 似然函数 Likelihood Function

  2. 似然函数概念介绍

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-06-05
    • 文件大小：156672
    • 提供者：scrambling

  1. 高斯分布参数的极大似然估计，EM算法

  2. 哈工大研究生课程讲义高斯分布参数的极大似然估计，EM算法高斯混合模型算法的迭代公式推导 我们首先来推导般混合密度模型参数估计的算法达代公式,然后再将般的混合 密度模型具体化为髙斯混合模型。 混合密度模型 假设样本集={x1,…,x}中的样本相互独立,并且按照如下的过程产生: 样木是依据桃率由个分布中的一个产生的,分布的概率密度数为(x0), 1,,,0为分布的参数 由第个分布产生样本的先验概率为a 先验概率a=(a1…,a),以及分布的参数日,…,0均未知。 我们称样本集来自于一个混合密度模型,

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：214016
    • 提供者：qq_27328663

  1. 金融数据广义不对称拉普拉斯分布的似然和二次距离方法

  2. 研究了使用单纯形直接搜索算法对广义不对称拉普拉斯（GAL）分布（也称为方差伽马）的最大似然（ML）估计。 在本文中，我们使用数值直接搜索技术来最大化对数似然率以获得ML估计量，而不是使用传统的EM算法。 GAL的密度函数仅是连续的，相对于参数而言是不可微分的，并且Bessel函数在密度中的出现使得难以获得整个GAL系列的渐近协方差矩阵。 利用M估计理论，研究了ML估计量的性质。 ML估计量对于GAL系列是一致的，并且仅对于非对称Laplace（AL）系列可以保证其渐近正态性。 获得了AL族的渐近

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-05
    • 文件大小：483328
    • 提供者：weixin_38738189

  1. Logistic回归模型的最大似然估计和偏差减少的性质

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-05
    • 文件大小：371712
    • 提供者：weixin_38738506

  1. 基于Laplace变换的非负连续分布精算应用的最大熵经验似然方法

  2. 本文介绍了使用模型拉普拉斯变换（LT）约束的最大熵似然（MEEL）方法，也称为指数倾斜经验似然法。 提出了基于密度函数的傅里叶余弦级数展开的总效率损失的估计，以量化使用MEEL方法时的效率损失。 建议用罚函数法对MEEL方法进行数值实现。 通过使用基于模型生成函数而不是LT的约束，可以轻松地将这些方法修改为在财务中遇到的实际线上提供支持的情况下估计连续分布。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：461824
    • 提供者：weixin_38689824

  1. 知识的不确定性与不确定推理（可信度方法主观贝叶斯模糊推理概率分配函数正交和似然函数信任函数）.ppt

  2. 不确定推理的概率基础 确定性理论C-F模型 主观Bayes方法 不确定性的更新 结论不确定性的合成 信任函数与似然函数的关系 可能性理论和模糊推理 非单调推理

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_44631615

  1. 基于网格爬山法的最大似然DOA估计算法

  2. 最大似然波达方向(DOA)估计具有最优的理论性能,但是存在计算量过大的问题。为了降低最大似然DOA估计的计算量,将参数估计转化为高维非线性函数的优化问题,并提出了一种新的优化算法。首先利用波束形成法对空间谱进行预估计并根据空间谱信息构造一组满足"预估分布"的初始解,这组初始解以较大概率落在全局最优解的局部吸引域中。然后将其中适应度最大的一个初始解作为局部搜索的起点。网格爬山法是一种以网格为单元的局部搜索方法,比传统爬山法更加高效和稳定,因此采用该方法获取全局最优解。新算法不仅能够得到精确的参数估

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：731136
    • 提供者：weixin_38697274

  1. Alpha稳定噪声环境下基于柯西分布的相移键控信号符号率的最大似然估计

  2. 针对现有的相位键控（PSK）编码信号码速率估计方法在Alpha稳定分布中性能严重退化的问题，该文提出一种基于柯西分布的码率最大似然估计（CMLE）新方法，该方法可同时估计码率与定时偏差。CMLE利用窗口法将信号划分为定时偏差窗和多个宽度一定的非重叠且已同步的时域窗，每个窗只包含一个码元符号；在Alpha稳定分布噪声下，利用窗中的符号信息结构已基于柯西分布的似然函数，可同时获得定时偏差窗宽与码元符号窗宽的最大似然估计。分布噪声并具有良好的参数估计性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：411648
    • 提供者：weixin_38521169

  1. 认知无线电系统中盲多频带检测的鲁棒频谱感知：Gerschgorin似然法

  2. 能量检测由于其简单性和准确性而成为认知无线电频谱感测的一种广泛使用的方法，但是它受到噪声不确定性的严重影响。 为了解决这个问题，本文提出了一种对噪声不确定性具有鲁棒性的盲多频带频谱感知方案。 所提出的方案同时在总频道上而不是每次在单个频道上执行频谱感测。 为了提高检测性能，该方案联合利用了似然函数和unit变换协方差矩阵的Gerschgorin半径。 与传统的感应方法不同，我们的方案不需要任何有关噪声功率或PU信号的先验知识，因此适用于盲谱感应。 另外，在我们的方案中不需要主观决策阈值设置，从而

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：840704
    • 提供者：weixin_38656395

  1. 近场混响环境中基于近似核密度估计和空间似然函数的多源定位

  2. 为了应对近场混响环境中的多源定位问题，引入了近似核密度估计器（KDE）算法以提供强大的抗混响性能，并使用多级（MS）来解决高混响的频谱混叠问题。由于麦克风阵列的间距较大，因此频率较高。 然后建立空间似然函数（SLF），以将成对的KDE或KDEMS函数混合在一起。 基于以上的KDE，MS，SLF，提出了两种算法SLF-KDE，SLFKDEMS。 理论推导和计算机仿真证实了该方法的可行性。 结果表明，SLF-KDEMS是一种在近场混响环境下具有较高的鲁棒性和可识别性的定位算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：488448
    • 提供者：weixin_38628175

  1. 基于似然损失函数的组样本排序学习方法

  2. 基于似然损失函数的组样本排序学习方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：410624
    • 提供者：weixin_38709100

  1. 基于最大似然估计的码本补偿语音变形算法

  2. 本文提出了一种基于高斯混合模型（GMM）的改进的语音变形算法，该算法在转换频谱和帧间不连续性的过度平滑问题方面克服了传统算法。 首先，引入模型的最大似然估计，以减轻传统转换函数引起的高维矩阵反演。 然后，为了解决与基线相关的两个问题，应用了码本补偿技术和时域中间滤波器。 聆听评估的结果表明，该方法转换后的语音质量明显优于传统GMM方法，转换后的语音的平均意见得分（MOS）从2.5提高到3.1，ABX得分从38％至75％。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：799744
    • 提供者：weixin_38678406

  1. 结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法

  2. 针对传统协同过滤推荐算法的稀疏性、扩展性问题,提出了结合似然关系模型和用户等级的协同过滤推荐算法.首先,定义了用户等级函数,采用基于用户等级的协同过滤方法,在不影响推荐质量的前提下有效提高了推荐效率,从而解决扩展性问题;然后,将其与似然关系模型相结合,使之能够综合利用用户信息、项目信息、用户对项目的评分数据,对不同用户给出不同的推荐策略,从而解决稀疏性问题,提高推荐质量.在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法比单纯使用基于似然关系模型或传统协同过滤技术的推荐算法,不仅推荐质量有所提高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：566272
    • 提供者：weixin_38599231

  1. 广义极大似然估计在OCT 无创血糖监测中的应用

  2. 在光学相干层析术(OCT)无创血糖监测过程中，预测模型的建立容易受异常点的干扰。采用广义极大似然估计(M 估计)建立的预测模型能够有效地通过权函数降低异常点在模型中的权重。通过人体血糖钳夹临床实验和口服葡萄糖耐量测试实验，利用M 估计和最小二乘估计法(OLS 估计)两种方法建立了血糖预测模型，采用交互验证法对两种模型的均方根误差(RMSE)进行了比较。对比结果表明，M 估计能有效地降低血糖预测模型的RMSE 值。此外，利用克拉克误差表格分析法对两个模型的预测结果进行评估，评估结果表明采用M 估计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38752459

  1. PoissonLikelihoodLoss_pytorch：这是用于NM图像重建的Poisson似然损失函数的PyTorch实现-源码

  2. 泊松似然损失函数 这是用于NM图像重建的Poisson似然损失函数的PyTorch实现[1]。 ，其中n是箱数，g bar表示平均值（目标），g是观察值。 [1] Bruyant，PP（2002年）。 SPECT中的解析和迭代重建算法。 核医学杂志，43（10），1343–1358。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：18432
    • 提供者：weixin_42126865

  1. 光子图像中基于广义似然比检验的目标探测方法

  2. 在光子噪声受限条件下的图像中,其信号和噪声均服从泊松分布并呈现散粒状态,且由于该图像信噪比较低,目标难以被探测和识别,为此提出一种基于统计理论和广义似然比检验(GLRT)的目标探测方法来解决该条件下的目标探测问题。该方法在仅有目标物灰度图像已知的情况下,使用泊松分布概率函数和广义似然比检验方法得到统计判决公式,通过该公式计算原始图像中各个位置的检验器值,对光子图像进行目标探测。仿真和实验结果表明,该方法具有较好的目标探测性能,验证了算法的有效性和实用性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38515897

  1. 基于均值似然估计的激光探测微动特征提取和分离

  2. 最大似然估计是提取目标微动特征参数的最佳估计方法，但直接用网格法求解计算量巨大，且激光探测微多普勒回波信号对应的代价函数具有高度非线性，存在多个局部最大值。为此，提出均值似然估计与蒙特卡罗结合的估计方法，给出了最大似然参数估计的闭合表达式，再通过设计压缩似然函数获得全局最大值，通过蒙特卡罗法抽样并计算循环均值估计出参数。该方法避免了传统方法中对高精度初始值和复杂迭代算法的依赖，能够实现参数的联合估计。对于多分量微多普勒信号，该方法可在参数估计的同时实现各微动分量分离，且不增加算法的复杂性。对仿真

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38722588
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