parzen.m

模式识别中Parzen窗函数的实现

%The Parzen-window method to estimating densities
%
% (C)2008 TangSheng
%
function Parzen(N,h1,WinFunc,u1,u2,sig1,sig2,rho)
clc;
if nargin < 8, rho = 0; end                   %相关系数

if nargin < 7, sig2 = 2;end                   %正态分布2方差
if nargin < 6, sig1 = 1;end                   %正态分布1方差

if nargin < 5, u2 = 2;end                     %正态分布2均值
if nargin < 4, u1 = 6;end                     %正态分布1均值
%----选择窗函数:1、高斯分布；2、指数分布；3、二项分布-----%
if nargin < 3, WinFunc = 1;end                
if nargin < 2, h1 = 1; end                    %设定h1的默认值值
if nargin < 1, N = 1024;end                   %设定样本数默认值

global ava;                                   %均值向量
global sigma;                                 %协方差矩阵
global scop1_l;                               %3-D显示网格范围               
global scop1_r;
global scop2_l;
global scop2_r;

%subplot(1,2,1);
NormDis(u1,u2,sig1,sig2,rho);                  %调用二维正态分布生成函数
 
NN = 1024;                                    %计算结果显示数量
ava = [u1,u2];                                %高斯分布均值向量

cov_xy = rho*sig1*sig2;                       %协方差

%global sigma;
sigma = [sig1 cov_xy ;cov_xy sig2 ]; 
%----生成二维正态分布随机数N个,ava是均值向量，sigma是协方差矩阵---%
xi = mvnrnd(ava, sigma, N);   
figure;
plot(xi,2);
%------生成3-D图形坐标(X,Y,Z)的(X,Y)坐标值-------%
r1 = linspace(scop1_l,scop1_r,sqrt(NN));
r2 = linspace(scop2_l,scop2_r,sqrt(NN));
[X,Y]=meshgrid(r1, r2); 

Z = X+Y;                                       %形成Z轴坐标，还未初始化

figure;
%subplot(1,2,2);
%------用karzen窗函数(正态、二项、指数窗函数)估计非参概率密度-------%
if WinFunc == 1
    parzen_normal(X,Y,Z,xi,N,NN,h1);
    else if WinFunc == 2
        parzen_index(X,Y,Z,xi,N,NN,h1);
        else
            parzen_bin(X,Y,Z,xi,N,NN,h1);
        end
end
end