搜索资源列表
67
- 一， 一般步骤 （1），消除或减小恒定系差 （2），求测量数据的数学期望 ，即算术平均值 ： ， 其中n为测量数据次数， 为第 次测量的数据。 （3），求剩余误差 ： （4），根据贝塞尔公式求标准偏差 ： （5），检查是否有粗大误差。检查时用了肖维纳准则。如果某次测量的结果 所对应的 ，则认为是坏值，予以剔除。 （6），如有坏值，剔除后重新进行步骤（2）～（5）的计算，直至无坏值为止。 （7），判断有无变值系差。判断是可用马利科夫准则或阿卑—赫梅
gaussianSrc
- The EM algorithm is short for Expectation-Maximization algorithm. It is based on an iterative optimization of the centers and widths of the kernels. The aim is to optimize the likelihood that the given data points are generated by a mixture of Gaussi
EM_Algorithm_for_Clustering
- 期望最大化算法。MALAB编写。应用用模式识别。-expectation maximization algorithm. MATLAB prepared. Application of pattern recognition.
gmm
- 一个在matlab环境下编写的采用expectation maximization方法计算高斯混合模型的程序。
EM
- 用matlab语言写的EM(Expectation maximization)算法,用于模式分类
BayesPointMachine
- Minka s Bayes Point Machine. Applying Expectation Propagation to inference.
DESIGN_AND_IMPLEMENT_A_SYSTEM_oF_GRASP_IDENTIFICAT
- 机器人灵巧手的抓持分类是抓持规划的一个主要问题．本文应用模式识别技术设计和实现了一种基于高斯混合模型GMM 的分类器．采用Expectation Maximization(EM)算法估计GMM 的参数，对人手的抓持动作进行识别与分类，经过人手到机器人手的关节空间运动映射。
EM_algorithm
- 非常好的EM算法介绍,不妨去看看.The Expectation Maximization Algorithm A short tutorial
基于贝叶斯网络的半监督聚类集成模型
- 已有的聚类集算法基本上都是非监督聚类集成算法,这样不能利用已知信息,使得聚类集成的准确性、鲁棒性和稳定性降低.把半监督学习和聚类集成结合起来,设计半监督聚类集成模型来克服这些缺点.主要工作包括:第一,设计了基于贝叶斯网络的半监督聚类集成(semi-supervised cluster ensemble,简称SCE)模型,并对模型用变分法进行了推理求解;第二,在此基础上,给出了EM(expectation maximization)框架下的具体算法;第三,从UCI(University of Ca
opencv em算法
- Expectation-Maximization The EM (Expectation-Maximization) algorithm estimates the parameters of the multivariate probability density function in a form of the Gaussian mixture distribution with a specified number of mixtures.
泊松分布是一种常用的离散型概率分布
- 泊松分布是一种常用的离散型概率分布，数学期望为m的泊松分布的分布函数定义如下： P(m, k) = mk * e-m/k! (k = 0, 1, 2, 3, …) 对于给定的m和k (0<m<2000, 0<= k < 2500)，计算其概率，以科学格式输出，保留小数点后6位有效数字。 ,Poisson distribution is a commonly used discrete probability distributions, mathema
MIMO_OFDM
- 基于期望最大化(EM)的最大后验信道估计算法(MAP)在高信噪比(SNR)下将很难获得较低的估计误差,并且,对于导频辅助的MIMO-OFDM系统,OFDM符号的数据传输效率随着发送天线的增加而明显下降.为改善这两种缺陷,引入一种等效的信号模型来改善高SNR下的估计性能 在相邻多个OFDM符号内使用相移正交导频序列和联合估计来提高系统的数据传输效率和估计性能 根据角域内信道间的独立性来减小噪声对估计的影响.通过仿真实验可知,所提算法具有更小的估计误差和更高的数据传输效率.-Maximum a po
EM
- EM算法介绍及Matlab演示代码(一维和多维高斯混合模型学习算法)-Introduction of EM algorithm and Matlab codes that implement the algorithm
EMdemo
- This is Expectation Maximization algorithm code.
empca
- Expectation maximisation with principal component analysis
EMALGORITHM
- In statistics, an expectation-maximization (EM) algorithm is a method for finding maximum likelihood or maximum a posteriori (MAP) estimates of parameters in statistical models, where the model depends on unobserved latent variables. EM is an iterati
em
- Expectation-Maximization algorithm
EM-for-HMM-Multivariate-Gaussian-processes
- Expectation-Maximization algorithm for a HMM with Multivariate Gaussian measurement Usage ------- [logl , PI , A , M , S] = em_ghmm(Z , PI0 , A0 , M0 , S0 , [options])
Expectation-Maximization-coin-toss-examples
- Expectation Maximization coin toss examples.rar
dynamic-expectation-and-variance
- 做动态图像的处理时，即做视频处理时，动态特征是不可或缺的，尤其是动态的期望和方差是我们必须使用的两个量，本程序提供了提取的算法-Do dynamic image processing, video processing is done, the dynamic characteristic is indispensable, especially in the dynamic expectation and variance is that we must use two quantities,