给定统计样本集，如何估计产生这个样本集的随机变量概率密度函数,是比较熟悉的概率密度估计问题。 求解概率密度估计问题的常用方法是最大似然估计、最大后验估计等。但是思考概率密度估计问题的逆问题:给定一个概率分布p(x)，如何让计算机生成满足这个概率分布的样本。 这个问题就是统计模拟中研究的重要问题–采样(Sampling)。Gibbs采样算法对应的java程序。
上传时间： 2019-01-11
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准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用，预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高，但观测范围局限、站点分布不均匀，易受环境影响，难以区域扩展；模型模拟可实现不同尺度参量估算，但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制，导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息，建立两者相互制约调节的优化关系，以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路，本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上，重点突破全球动态植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感参数优化方法，获取适宜中国的参数化方案：在此基础上，引入数据同化算法，将遥感卫星产品信息与模型相融合，在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹，提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域，实现对20002015年中国地区总初级生产力（Gross Primary Productivity GPP）和敬发（Evapotranspiration，ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1）将LP」DGwM中所选出的22个可调参数（涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域）在各自取值范围内随机获得不同的参数组合，结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性，尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之间，不具有明显的年际变异性：ET相对不确定性RU月变化趋势明显，且基本处于0.5以下，明显低于GPP，说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-16
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《统计信号处理基础：估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。 第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，回顾了高斯、c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估；介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。
标签： 信号处理
上传时间： 2022-04-14
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本书是自适应信号处理领域的一本经典教材。全书共17章，内容包括：自适应LMS横向滤波器、自适应格型滤波器、自适应递归滤波器、频域和子带自适应滤波器、盲自适应滤波器、神经网络、非线性自适应滤波器等及其在通信与信息系统中的应用。目录背景与预览第1章 随机过程与模型第2章 维纳滤波器第3章 线性预测第4章 最速下降算法第5章 最小均方自适应滤波器第6章 归一化最小均方自适应滤波器第7章 频域和子带自适应滤波器第8章 最小二乘法第9章 递归最小二乘自适应滤波器第10章 卡尔曼滤波器第11章 平方根自适应滤波器第12章 阶递归自适应滤波器第13章 有限精度效应第14章 时变系统的跟踪第15章 无限脉冲响应自适应滤波器第16章 盲反卷积第17章 反向传播学习后记附录A 复变量附录B 对向量微分附录C 拉格朗日乘子法附录D 估计理论附录E 特征分析附录F 旋转和映射附录G 复数Wishart分布术语参考文献 现在网上流传的技术类书籍好多都是预览版本，此书为全本，非常难得，现在分享给大家，希望对大家有所帮助。
标签： 自适应滤波器
上传时间： 2022-05-14
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内容提要第1章 机器学习概1.1 机器学习简介 1.1.1 机器学习简史 1.1.2 机器学习主要流派 1.2 机器学习、人工智1.2.1 什么是人工智能 1.2.2 什么是数据挖掘 1.2.3 机器学习、人工智1.3 典型机器学习应用1.4 机器学习算法 1.5 机器学习的一般流程 第2章 机器学习基本2.1 统计分析2.1.1 统计基础2.1.2 常见概率分布2.1.3 参数估计2.1.4 假设检验2.1.5 线性回归2.1.6 逻辑回归2.1.7 判别分析2.1.8 非线性模型2.2 高维数据降维2.2.1 主成分分析2.2.2 奇异值分解2.2.3 线性判别分析2.2.4 局部线性嵌入2.2.5 拉普拉斯特征映射2.3 特征工程 2.3.1 特征构建2.3.2 特征选择2.3.3 特征提取2.4 模型训练2.4.1 模型训练常见术语2.4.2 训练数据收集 2.5 可视化分析 2.5.1 可视化分析的作用2.5.2 可视化分析方法 2.5.3 可视化分析常用工2.5.4 常见的可视化图表 2.5.5 可视化分析面临的挑战
标签： 机器学习
上传时间： 2022-06-16
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《现代通信系统盲处理技术新进展---基于智能算法》主要由以下8章组成： 第1章简要介绍无线通信系统的结构和发展概况，以及其盲处理算法的相关知识。第2章介绍人工神经网络及相应知识，从BP神经网络若手研究盲处理问题,同时给出复数域BP神经网络的信号盲处理方法和该类方法的优缺点说明。在第3章中介绍智能体的概念，并给出基于多智能体系统的盲处理方法。第4章介绍基于支持向量机框架下的盲处理算法，介绍支持向批机的原理，给出基于ε- 支持向量回归机的信道估计新方法，并介绍基千支持向批回归方法的MPSK和QAM的盲信号处理方法，然后引入星座匹配误差函数，并根据线性支持向搅回归和有序风险最小化原则，由恒模和星座匹配误差函数联合组成的新经验风险项构造一个新的代价函数，进而通过迭代求解优化问题获得均衡器。第5章介绍神经动力学和反馈神经网络的相关知识，特别地从神经动力学角度论述连续反馈神经网络可有效飞作的原因，论述反馈神经网络权值矩阵对吸引子和相轨迹的影响。并给出如何根据系统接收信号与发送信号之间的子空间关系，构造一个适用于现代通信系统中的盲检测的特定性能函数和优化问题。第6章分别展示如何基于连续多阈值神经元Hopfield网络模型实现通信信号盲处理的理论和方法，针对多相制信号的特点给出两种连续相位多阙值激励函数形式，并分析讨论该两类激励函数参数的选择、分别给出连续多阈值神经元 Hopfield 网络工作于同步和异步模式下的新能队函数及其相关证明。介绍采用幅相连续激励法解决稀疏QAM 信号的盲检测思路，并针对 QAM 信号的特点，分别给出连续幅度和相位多阙值激励函数形式，分析讨论该类激励函数的特点。第7章则电在从另一个角度提出采用同相正交振幅连续激励法解决密集QAM信号盲检测方法。介绍如何从激励函数角度分析放大因子选择的范围；给出该特定问题的同步和异步运行模式下的新能量函数形式；并证明和分析所设计的能量函数部分定理；介绍在基于反馈神经网络的信号盲处理方法这一研究课题中发现的几类现象，包括当信号的统计信息缺失或失真情况下，连续多阈值神经元反馈神经网络的盲检测能力：通用高阶QMA的激励函数被使用作为低阶QAM信号盲检测问题时的适用性......
上传时间： 2022-07-09
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无线传感网有TDMA和CSMA两种基本的MAC协议方案。欣仰邦LoRa技术实现TDMA算法组网系统，LoRa-TDMA的优点是：低成本实现小规模组网。基于TDMA的MAC协议实现信道分配的机制简单成熟，它没有CSMA竞争机制的碰撞和重传问题，而是为无线传感器网络中每个节点分配独立的时隙用于数据发送或接收TDMA信号的前导字和CZT（chirp z-transform）算法的高频率分辨率特性，设计了适于低信噪比信号的宽范围载波同步改进算法。数据传输时不需要过多的控制信息，且节点在空闲时能够及时进入睡眠状态.因而在节点无移动且网络部署情况已知的场景，采用TDMWA方式进行通信，可避免信道冲突以及冲突引起的丢包和能量损耗；TDMA信号的前导字进行数据辅助（DA）型载波同步，有效地缩小了低信噪比信号的频偏范围；再利用CZT算法进一步缩小频偏范围，最后利用非数据辅助型（NDA）自相关函数法得到精确的载波频偏。改进算法的计算复杂度略高于宽范围自相关函数法，而远低于宽范围LR算法。通过仿真比较，改进算法对低信噪比（SNR）环境（3-6dB）中的信号具有良好且稳定的估计性能。保证数据传输的实时性和可靠性；令节点在不工作期间进入睡眠状态，以保存能量.这些特点很适合无线传感网中的节能要求.
上传时间： 2022-07-23
上传用户：d1997wayne
matlab数学建模算法全收录 超清书签版
上传时间： 2013-05-15
上传用户：eeworm
视频图像格式转换芯片的算法研究
上传时间： 2013-05-25
上传用户：eeworm
精通：VISUAL C++指纹模式识别系统算法及实现_0
上传时间： 2013-06-01
上传用户：eeworm
