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概率密度是统计学与信号处理中的核心概念，广泛应用于电子工程、通信技术及数据科学领域。通过深入理解随机变量的分布特性，工程师能够更准确地进行噪声分析、信号检测与估计等关键任务。掌握概率密度知识对于提升系统性能、优化设计具有重要意义。本页面汇集了949个精选资源，涵盖理论解析到实际案例应用，助力您全面掌握这一重要技术，加速项目开发进程。

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现代信号分析中,对于常见的具有各态历经的平稳随机信号,不可能用清楚的数学关系式来描述,但可以利用给定的N个样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度叫做功率谱估计(PSD)。它是数字信号处理的重要研究内容之一。功率谱估计可以分为经典功率谱估计(非参数估计)和现代功率谱估计(参数估计)。功率谱估计在实际...

📅 👤 CHENKAI
PSD 随机信号 信号分析 样本

针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布.通过试验可以看出,在使用较小的特征空间时,与SVM法线算法和信息增益算法相比,...

📅 👤 wyc199288
SVM 特征 算法 筛选

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