Parzen 窗 和 K近邻法进行概率密度估计 还带一个示波器控件.
上传时间: 2013-12-17
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概率密度或分布通用函数,其中包括正态分布,二项分布,指数分布等
上传时间: 2013-12-01
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Parzen窗函数概率密度估计演示程序 完全按照《现代模式识别》孙即祥著作 2.4.4《动态聚类法》算法3实现 使用欧式距离作为测度标准。
上传时间: 2016-05-16
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计算多维正态分布的概率密度值,给出均值和方差矩阵
上传时间: 2014-11-02
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一维序列概率密度的估计
上传时间: 2014-01-24
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模式识别中的parzen窗估计概率密度的一个自编的函数
上传时间: 2016-08-22
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摘要 : 在 MAT LAB环境下利用语音工具箱 Voice Box实现基于连续概率密度隐含马尔科夫模型的汉语语音识别系统。在 实时录音的情况下 , 利用该语音识别系统 , 不同的人对 20条 2~8个字的语音命令进行识别 , 准确率可达到 95 % , 识别时间 115~3 s , 实现了小词汇量连续语音的非特定人的实时识别。
上传时间: 2013-12-31
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Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.
上传时间: 2017-03-03
上传用户:chongcongying
Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 用matlab实现mean shift算法仿真
上传时间: 2014-01-23
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ex6_1 ~ ex6_3二项分布的随机数据的产生 ex6_4 ~ ex6_6通用函数计算概率密度函数值 ex6_7 ~ ex6_20常见分布的密度函数 ex6_21 ~ ex6_33随机变量的数字特征 ex6_34 采用periodogram函数来计算功率谱 ex6_35 利用FFT直接法计算上面噪声信号的功率谱 ex6_36 利用间接法重新计算上例中噪声信号的功率谱 ex6_37 采用tfe函数来进行系统的辨识,并与理想结果进行比较 ex6_38 在置信度为0.95的区间上估计有色噪声x的PSD ex6_39 在置信度为0.95的区间上估计两个有色噪声x,y之间的CSD ex6_40 用程序代码来实现Welch方法的功率谱估计 ex6_41 用Welch方法进行PSD估计,并比较当采用不同窗函数时的结果 ex6_42 用Yule-Walker AR法进行PSD估计 ex6_43 用Burg算法计算AR模型的参数 ex6_44 用Burg法PSD估计 ex6_45 比较协方差方法与改进的协方差方法在功率谱估计中的效果 ex6_46 用Multitaper法进行PSD估计 ex6_47 用MUSIC法进行PSD估计 ex6_48 用特征向量法进行PSD估计
上传时间: 2013-12-10
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