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single
- 用MATLAB编写的单目标跟踪算法程序，采用了递归式算法，包括极大似然然估计，卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波，带有注释，易于理解。-Written with the MATLAB program single-target tracking algorithm, using recursive algorithms, including maximum likelihood estimation, Kalman filtering, extended Kalman filter an
JPDA
- 统的联合概率数据关联算法(IPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法， 但它是针对单传感嚣对多目标跟踪的情况下使用，不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这 一问题，文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法，它以极大似然估计完成对来自 多传感器的测量集合进行同源最优分划，然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和 仿真试验，证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪，且具有算法简单、跟踪精度高、附 加的计算量小等优点。-Abstract)
solter_filter
- 摘要 本文提出了一种新的基于极大似然法的椒盐噪声滤波算法。在传统BP 算法中引入 了极大似然估计，在训练样本时能够在考虑网络逼近行为的同时对噪声分布进行估计。而且 针对椒盐噪声模型构造了新的鲁棒误差函数，从而使算法本身的抗干扰性增强。实验结果表 明了该算法与传统BP 算法相比具有更好的滤波性能。-Abstract This paper presents a new maximum likelihood method based on impulse noise filter. In
Recursive_maximum_likelihood_parameter_estimation.
- 递推极大似然估计法参数辨识的MATLAB源码-Recursive maximum likelihood estimation MATLAB source parameter identification
max_likehoodL
- 递推极大似然法求解模型参数,matlab例程 -maximum likehood estimation for the parameter of the modal
Pearson_ICA
- 这是一个关于盲信号分离的Matlab程序，本程序采用极大似然估计法。-This is a blind signal separation on the Matlab program, the program uses maximum likelihood estimation method.
system-identification
- 多个辨识算法的GUI编程 包括最小二乘，递推最小二乘，牛顿参数，梯度矫正，极大似然法等。-GUI programming multiple recognition algorithms, including least squares, recursive least squares, Newton' s argument, the gradient correction, the maximum likelihood method.
example_L1General
- logsitic模型的极大似然估计算法，最小二乘估计算法-logsitic model maximum likelihood estimation, least squares estimation algorithm
duopulepinyisuanfa
- 基于极大似然估计方法的多普勒额频移估计算法-Maximum likelihood estimation method based on the Doppler frequency shift estimation algorithm places
work6
- 极大似然算法辨识程序, 系统辨识里面常用的辨识方法-Maximum likelihood algorithm for identification procedures, system identification methods which identification of common
Newton-rapahson
- 牛顿拉夫森法用来解决极大似然估计的问题。很好用。-Newton La Fusen method to solve the problem of maximum likelihood estimation. Good use.
RMLE_system_identification_matlab
- 使用递推极大似然估计法辨识系统参数,这是《系统辨识》这门课程的程序，希望大家（特别是上这门课需要写论文的同学）能够用得上-Using maximum likelihood estimation method recursive identification system parameters, this is the " system identification" procedure for this course, I hope you (especially on thi
Maxmun-Likelihood
- 参数估计时用极大似然可以在处理二维图像时，如果服从高斯分布或者Rayleigh分布时进行参数估计方法，是经常用到的一种估计方法-Maximum Likihood estimated mathod.if the math is Gaussian or Rayleigh ,then you can use this mathod,is useful.
EM
- 求解参数估计的常用算法——EM，即期望最大化算法，用于代替样本量不完全时的极大似然估计算法。-Common algorithm for solving parameter estimation- EM, expectation maximization algorithm is used to replace the sample size is not completely at the maximum likelihood estimation algorithm.
book
- 这是一本研究目标定位跟踪的学习手册（在雷达，声纳，无线传感器网络领域等），采用的方法有最小二乘/极大似然，卡尔曼滤波，蒙特卡洛，粒子滤波等方法，更是很多读者需要的是里面有大量的仿真实例和程序代码，并配以中文注释，读者可以结合书中的原理和公式，对程序有进一步的理解。也适合很多读者在已有的代码的基础上对算法进行改进。-This is a study targeting the learning manual tracking (radar, sonar, wireless sensor networ
FLch5RMLeg2
- 第五章的递推的极大似然法辨识程序,《系统辨识及其MATLAB仿真》附带的光盘-Chapter V of the recursive maximum likelihood identification procedure, " System Identification and MATLAB simulation" with CD-ROM
task22
- 递推极大似然估计法辨识系统参数，输入是M序列，周期为N=24-1。利用递推极大似然算法对系统参数进行辨识-Recursive maximum likelihood estimation method identification system parameters, input M-sequence, period N = 24-1. Using recursive maximum likelihood algorithm for identification of system paramet
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- matlab实现：①递推增广最小二乘参数估计（RELS）②确定性系统的递推梯度校正参数估计（RGC）③递推最小二乘参数估计（RLS）④递推极大似然参数估计（RML）⑤递推随机牛顿参数估计（RSNA）-Matlab: (1) augmented recursive least square parameters estimation (RELS) (2) of a deterministic system recursive gradient correction parameter estima
signal
- 产生一个随机信号和两个不同频率但频率间隔很小的正弦信号，要求对两信号之和进行如下分析： （1） 求该随机信号的自相关性系数、自相关函数，画出对应的图形； （2） 利用不同的参数建模方法求出两个随机信号的功率谱； （3） 利用极大似然估计、递推最小二乘法等常用的参数估计方法估计所建模型，包括AR模型、MA模型和ARMA模型的的参数，阶次自定；并与Matlab工具箱里的一些建模函数的运算结果进行比较； （4） 利用陷波滤波和MUSIC滤波方法对该信号的频谱进行估计； （5） 利
MATLAB-(2)
- 增广的最小二乘辨识程序 梯度校正的最小二乘辨识程序 递推的极大似然辨识程序-允许输入拉丁字符的拼音 Augmented least squares identification procedure Gradient-corrected least squares identification procedure Recursive maximum likelihood identification program