Gibbs采样

吉布斯采样（Gibbssampling）是统计学中用于马尔科夫蒙特卡洛（MCMC）的一种算法，用于在难以直接采样时从某一多变量概率分布中近似抽取样本序列。该序列可用于近似联合分布、部分变量的边缘分布或计算积分（如某一变量的期望值）。某些变量可能为已知变量，故对这些变量并不需要采样。

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为了模拟图像分类任务中待分类目标的可能分布，使特征采样点尽可能集中于目标区域，基于Yang的有偏采样算法提出了一种改进的有偏采样算法。原算法将目标基于区域特征出现的概率和显著图结合起来，计算用于特征采样的概率分布图，使用硬编码方式对区域特征...

2013-10-24 98 Gibbs采样

提出了用“过采样”技术使在有用的测量频带内的信噪比得到改善, 从而提高ADC 测量的分辨率。并利用Matlab 对其结论进行仿真, 且在TMS320L F2407 DSP 上予以实现,结果表明信噪比和测量分辨率明显提...

2013-11-20 156 Gibbs采样