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搜索资源列表

  1. 研究论文-基于EM的MIMO-OFDM系统LMMSE信道估计

  2. 最小均方误差( MMSE)信道估计算法应用于MIMOOFDM系统时将带来高计算复杂度且不易实现，根据这个问题，提出了一种基于期望最大化(EM)的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法，并分析了该算法的性能.EM算法可以把多输入多输出(MIMO)信道估计问题转化为一系列单输入单输出(SISO)信道估计问题，避免了大规模的矩阵运算，简化了算法，提高了系统性能和估计精度，为进一步改善基于EM的LMMSE信道估计算法的性能，通过设计训练序列对EM迭代初值的计算方法进行了,改进，通过实验仿真表明改

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：312320
    • 提供者：weixin_39840924

  1. Algorithm-em4gmm.zip

  2. Algorithm-em4gmm.zip,高斯混合模型的快速聚类期望最大化算法。,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38743968

  1. Algorithm-expectation-maximization.zip

  2. Algorithm-expectation-maximization.zip,期望最大化算法的实现,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-17
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_38744375

  1. 基于多模型的鲁棒软测量建模方法

  2. 针对系统输出数据存在异常点和非线性的情况,假设系统噪声服从包含重尾的拉普拉斯分布,提出一种基于多模型的鲁棒软测量建模方法。利用期望最大化算法解决模型参数的估计问题,得到了模型参数的迭代估计算法,并用数值算例验证了该建模方法的有效性。研究表明,鲁棒软测量方法实现了对异常点的自动检测与排除,解决了基于单个模型的传统软测量方法无法得到全局有效模型的问题。其适用于非线性的、具有多个工作模态的实际系统。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：654336
    • 提供者：weixin_38597533

  1. matlab开发-GaussianMixtureModel

  2. matlab开发-GaussianMixtureModel。通过期望最大化算法找出高斯混合模型的参数。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_38744207

  1. matlab开发-EMPCA

  2. matlab开发-EMPCA。期望最大化主成分分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_38743602

  1. 圆形和方形微型喷嘴的超音速微型喷嘴的多谢里伦CT测量

  2. 测量了逃逸到环境空间中的，完善且不完全膨胀的超音速微射流的冲击单元结构的瞬时三维（3D）密度分布。 为了对超音速微射流进行3D观察，同时使用具有闪光灯光源的20方向定量schlieren光学系统的非扫描3D计算机断层扫描（CT）技术用于同时进行schlieren摄影。 通过使用最大似然期望最大化对投影图像进行3D-CT重建，可以获得微喷头的3D密度分布数据。 研究了工作喷嘴压力比为5.0、4.5、4.0、3.67和3.5的轴对称收敛-发散（拉瓦尔）圆形和方形微型喷嘴。 这项研究检查了由完全膨胀的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38517095

  1. 2012 PET_CT医学图像去噪方法的研究__清华学报.pdf

  2. 摘　要 噪声元素在光子量有限的最大似然期望最大化 ＭＬＥＭ方法重建ＰＥＴ__ＣＴ图像研究的过程中影响甚至加重图 像特征明暗度变化. 为减小这类影响, 该文提出了一种包含 解剖端信息的中值非局部平均算法ＡＭＮＬＭ. 该算法是 对适用低信噪比图像去噪的非局部平均算法ＮＬＭ的 改 进, 将该算法应用于临床肺部病变患者ＰＥＴＣＴ图像的分 析研究, 参数反演结果表明, 在视觉评估, 病变对比度和噪 声的权衡方面, 与中值滤波方法, 小波滤波方法和传统ＮＬＭ 方法相比较, 该方法具有更好的去噪效果

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：745472
    • 提供者：phytle0

  1. EM算法+Python代码.zip

  2. 期望最大化（Expectation Maximization， EM）算法，是一种求解含有隐变量（Latent Variable）的概率模型参数的极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），或称极 大后验概率估计。 EM 算法并不是简单地将数据的输入输出格式固定，然后直接调用 工具包就可以使用，而是需要根据其思想基于具体问题设计相应具体算法，因此 EM 算法更可以说是一种框架或者方法论。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-07-22
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：qq_37702069

  1. (五)OpenCV图像分割_03_GMM(高斯混合模型)数据分类_机器学习

  2. 数据聚类 图像分类 高斯混合模型(GMM) 高斯分布与概率密度分布(PDF) 初始化 跟K-Means相比较，属于软分类(随机概率) 实现方法:期望最大化(E-M) 停止条件:收敛 样本数据训练与预言 #include #include using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int argc, char** argv) { Mat src(500, 500, CV_8UC3); R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：86016
    • 提供者：weixin_38640984

  1. projects:机器学习项目-源码

  2. 机器学习项目 我的机器学习项目包括： -从零开始进行Logistic回归以对手写数字1和数字5进行分类-通过使用libsvm库提供给定数据的SVM -具有线性回归的汽车的销售价格预测-PCA从头开始，k-均值从头开始-通过使用不同的模型进行多类分类-通过使用不同的模型来确定期限存款Scrath的高斯混合期望最大化算法随机梯度下降从零开始的逻辑回归-使用textgenrnn库生成文本Xgboost和Catboost的欺诈检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42104906

  1. 基于概率混合模型的MRA数据血管分割方法

  2. 脑血管的精确分割和可视化对相关脑疾病的诊断和治疗具有重要意义。 但是，某些分割算法仅适用于标准数据。 本文提出了一种基于概率混合模型的分割方法来解决临床问题。 通过对中国人民解放军广州总医院提供的磁共振血管造影（MRA）数据进行直方图分析，建立了由六个概率分布（一个指数分布，一个瑞利分布和四个正态分布）形成的混合模型，以拟合直方图曲线。 最小二乘和期望最大化（EM）算法已用于参数估计。 最后，通过最大后验概率（MAP）和马尔可夫随机场（MRF）算法增强了分割效果。 通过对一系列具有良好性能的临床

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：567296
    • 提供者：weixin_38627826

  1. 基于EM的数据丢失贝叶斯网络参数学习优化算法

  2. 提出了一种数据丢失贝叶斯网络参数学习的优化算法。期望最大化（EM）算法是常用的参数学习算法。 EM的最大似然估计（MLE）和最大后代估计（MAP）是局部估计，而不是全局估计，不容易实现全局最优。因此，本文提出了一种基于EM算法的点估计相对误差最小优化算法（EM-MLE-MAP）。仿真和实验结果表明，该算法在转子贝叶斯网络故障诊断中具有较好的精度，当损失率小于3％时，具有较高的诊断精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：284672
    • 提供者：weixin_38713393

  1. 基于GNSS的列车完整性监控系统的开关LDS检测

  2. 使用中的列车完整性为铁路安全奠定了基础。这项研究调查了火车完整性检测，该检测可以可靠地推断出火车是否完整无缺。针对机车和末节货车的相对距离，速度和加速度，针对基于全球导航卫星系统（GNSS）的列车完整性监控系统（TIMS），提出了一种基于开关线性动态系统（SLDS）的列车完整性检测方法。在那里，期望最大化（EM）算法估计SLDS模型的参数，而高斯和滤波器则推断出列车的完整性状态。此后，为应对错误检测和误检测，设计了验证程序和列车离职时间估计。对该方法进行了现场试验和模拟数据评估。结果表明，基于S

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：959488
    • 提供者：weixin_38664159

  1. 结合总变化量和高阶范数的少量视图图像重建

  2. 这项工作提出了一种新颖的基于复合方法的针对少视力问题的计算机断层摄影重建方法。为了克服总方差（TV）最小化方法的缺点，我们在TV内使用了高阶范数，并给出了该方法的数值方案。我们使用均方根误差作为裁判。数值实验表明，与现有的重建方法相比，我们的方法具有更好的性能，包括滤波反投影，期望最大化以及凸集上投影的电视。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：415744
    • 提供者：weixin_38585666

  1. TED:消除肿瘤微环境卷积的完全贝叶斯方法-源码

  2. TED（现称为BayesPrism） 使用统计边际化（BayesPrism）推断贝叶斯细胞比例重建：肿瘤微环境组成和基因表达的完全贝叶斯推断。 BayesPrism由反卷积模块和嵌入学习模块组成。去卷积模块利用来自scRNA-seq的细胞类型特异性表达谱，并实施完全贝叶斯推断，以根据肿瘤样品的大量RNA-seq表达共同估算细胞类型组成和细胞类型特异性基因表达的后验分布。嵌入学习模块使用期望最大化（EM）来使用肿瘤途径的线性组合来近似肿瘤表达，同时以反卷积模块估算的非肿瘤细胞的表达和分数为条件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：61865984
    • 提供者：weixin_42104906

  1. 使用生成模型进行文本分类来挖掘多个领域的区别和共性

  2. 近年来，多个域之间的分布差异已被用于跨域文本分类。沿着这条线，我们在这项研究中显示了两个新的观察结果。首先，数据分布的差异通常是由于不同的域使用不同的索引词来表达相同的概念。其次，概念性要素与文档类之间的关联可以跨域保持稳定。这两个观察结果实际上表明了跨领域的区别和共性。受上述观察的启发，我们提出了一种生成统计模型，称为协作双重PLSA（CD-PLSA），以同时捕获多个域之间的域区别和共性。与仅具有一个潜在变量的概率潜在语义分析（PLSA）不同，该模型具有两个潜在因子y和z，分别对应于单词概念和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38694006

  1. cs4641-python-源码

  2. cs4641-python 该存储库包含针对各种机器学习技术的Python实现，我在乔治亚理工学院CS 4641（机器学习）课程的一部分中从头开始对它们进行了编码。 阅读以下有关每个模型的更多信息： K均值聚类 K均值初始化k个随机聚类中心，并将每个数据点归类为最接近的k个聚类中的任何一个。 在此实现中，我使用成对的欧几里德距离进行聚类，并使用平方误差总和来计算损失。 高斯混合模型 GMM是一种概率模型，它假定可以从有限数量的高斯分布的组合中产生所有数据点。 它是一种软群集算法，可将每个数据点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：12288
    • 提供者：weixin_42133452

  1. 基于随机退化数据建模的设备剩余寿命自适应预测方法

  2. 针对现有剩余寿命预测研究中需要多个同类设备历史数据离线估计模型参数的问题，本文提出了一种基于退化数据建模的服役设备剩余寿命自适应预测方法． 该方法，利用指数随机退化模型来建模设备的退化过程，基于退化监测数据运用Bayesian 方法更新模型的随机参数，进而得到剩余寿命的概率分布函数及点估计． 区别于现有方法，本文方法基于设备到当前时刻的监测数据，利用期望最大化算法对模型中的非随机未知参数进行在线估计，由此.无需多个同类设备历史数据． 最后，通过数值仿真与实例分析，验证了本文方法在剩余寿命预测时的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38512659

  1. 室内大规模MIMO信道的空间变化分析

  2. 作为第五代无线通信系统最重要的候选技术之一，大规模MIMO技术由于其在频谱效率和功率效率方面的显着改进而最近得到了广泛的研究。 作为无线通信的基础，研究大规模MIMO信道的传播特性至关重要。 本文研究了在6 GHz室内大厅场景中大规模MIMO信道的特性。 在视线（LOS）和非LOS（NLOS）条件下，均以200 MHz的带宽进行信道测量。 提取延迟域中的统计参数以显示沿大型天线阵列的空间变化。 基于测量的数据，首先定义空间变化，然后使用空间功率延迟分布相关系数和空间信道增益相关矩阵共线性来表征空

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38565628
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