马尔科夫链是一种重要的概率模型，以其状态转移的无后效性著称，在电子技术领域有着广泛的应用。从信号处理到通信系统优化，再到复杂网络分析，马尔科夫链都是不可或缺的工具。掌握这一理论不仅能够帮助工程师们更好地理解和解决实际问题，还能激发创新思维。我们提供了6531个精选资源，包括教程、案例研究和技术文档等，旨在为您的学习和研究提供强有力的支持。深入探索马尔科夫链的世界，开启您的技术之旅！
Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践(随书光盘）人民邮电出版社2003张宏林本书介绍了模式识别和人工智能中的一些基本理论以及一些相关的模型,包括贝叶斯决策、线性判别函数、神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等,同时结合模式识别中的一些经典问题,从多种不同的角度介绍了这些问题的解决思路...
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👤 netwolf
强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.该文首先介绍强化学习的原理和结构;其次构造一个二维分类图,分别在马尔可夫环境和非马尔可夫环境下讨论最优搜索型和经验强化型两类算法;然后结合近年来的研究综述了强化学习技术的核心问题,包括部分感知、...
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👤 liyanfei
基于四元数小波变换的隐马尔可夫树模型（Q-HMT）,并应用于图像去噪，图像去噪效果在峰值信噪比以及视觉效果上均优于经典的去噪方法。...
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👤 zcwl
具有执行器故障的马尔可夫跳跃非线性系统的自适应滑模控制...
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👤 sjjy0220
语音信号处理书籍，第一章绪论，第二章语音信号的表示，第三章听觉系统与语音识别，第四章同态处理与线性预测第五章矢量量化，第六章隐马尔可夫，第七章语音信号的波形编码……...
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