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ARMODEL
- 功率谱估计的应用范围很广，在各学科和应用领域中受到了极大的重视。在《现代信号处理》课程中讲述了经典谱估计和现代谱估计这两大类谱估计方法；经典谱估计是基于傅立叶变换的，虽然具有运算效率高的优点，但是频谱分辨率低同时旁瓣泄漏严重，对长序列有着良好的估计。为了克服经典谱估计的缺点，人们开展了对现代谱估计方法的研究。现代谱估计是以随机过程的参数模型为基础的，有最大似然估计法、最大熵法、AR模型法、预测滤波器法。现代谱估计对短序列的估计精度高，同经典谱估计互为补充。在认真学习了现 代谱估计方法后，我选择了
蒙特卡罗方法解粒子输运问题
- 蒙特卡罗方法又称随机抽样技巧或统计试验方法。半个多世纪以来，由于科学技术的发展和电子计算机的发明 ，这种方法作为一种独立的方法被提出来，并首先在核武器的试验与研制中得到了应用。蒙特卡罗方法是一种计算方法，但与一般数值计算方法有很大区别。它是以概率统计理论为基础的一种方法。由于蒙特卡罗方法能够比较逼真地描述事物的特点及物理实验过程，解决一些数值方法难以解决的问题，因而该方法的应用领域日趋广泛。 -Monte Carlo method known as random or statistical
GA_Matlab
- 在工业工程中,许多最优化问题性质十分复杂,很难用传统的优化方法来求解.自1960年以来,人们对求解这类难解问题日益增加.一种模仿生物自然进化过程的、被称为“进化算法（evolutionary algorithm）”的随机优化技术在解这类优化难题中显示了优于传统优化算法的性能。目前，进化算法主要包括三个研究领域：遗传算法、进化规划和进化策略。其中遗传算法是迄今为止进化算法中应用最多、比较成熟、广为人知的算法。
deboor-cox.rar
- 目的:运用强化学习!多分类器集成!降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作/智能化肺癌细胞病理图像诊断系统0"方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来 运用基于样条和改进2方法对重叠细胞进行分离和重构 提取40个细胞特征用于贝叶斯!支持向量机!紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果 建立肺癌细胞病理图库,运用基于等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类"结果:/智能化肺癌细胞病理诊断系统0应用于临床随机1200例肺
zhaosuiji
- 研究生公共课应用随机过程中的随机模型建立matlab源代码-Graduate Public Course random random process model matlab source code
KnapsacksProblem
- 本程序将遗传算法应用于背包问题。借助了大自然的演化过程,是多线索而非单线索的全局优化方法,采用的是种群和随机搜索机制. -This procedure will be applied to knapsack problem genetic algorithm. With the evolution of nature, is more than a single clue leads the global optimization method, using population and ran
yingyongsuijiguocheng
- 经典的应用随机过程分析的书籍，并讲述在随机过程在智能计算中的应用。-Classic books using random process analysis, and about the random process in intelligent computing applications.
poisson-process-simulation
- 模拟应用随机过程中时齐泊松和非时齐泊松过程的matlab源代码-matlab code for poisson process
fisher
- 人工鱼群算法，在一片水域中,鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方,因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点,通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食!聚群及追尾行为,从而实现寻优，以下是鱼的几种典型行为:(1)觅食行为:一般情况下鱼在水中随机地自由游动,当发现食物时,则会向食物逐渐增多的方向快速游去。(2)聚群行为:鱼在游动过程中为了保证自身的生存和躲避危害会自然地聚集成群，鱼聚群时所遵守的规则有三条:分隔规则:尽量避免与临近伙伴过于拥挤 对准规则:
yichuansuanfa
- 遗传算法的描述。遗传算法是一种很经典的随机化过程的算法，在实际应用中应用广泛，效果良好。-A descr iption of the genetic algorithm. The genetic algorithm is a classical stochastic process of the algorithm, widely used in practical applications to good effect.
Brownian-Motion-simulation
- 布朗运动是一种具有广泛应用背景的重要随机过程。在本文件中，采用了基于matlab GUI对二维布朗运动进行了仿真模拟-Brownian motion is a widely used background random process. In this document, using a two dimensional Brownian motion simulation based on the matlab GUI
Yacine-Stochastic-Process
- yacine随机过程估计代码matlab的实现和应用-Stochastic Process Matlab
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- 本实验是介绍最佳滤波器在噪声抵消中的应用。令x(n)=d(n)+g(n) ，其中d(n) 是谐波过程d(n)=sin(nw+fai)，其中w=0.05π，fai是在π 到-π 间均匀分布的随机变量。 -This experiment is to introduce the best filter in Noise Cancellation x(n)=d(n)+g(n) d(n)=sin(nw+fai) w=0.05π
riydwzqx
- 对于初学者具有参考意义，应用小区域方差对比，程序简单，模拟数据分析处理的过程，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，快速扩展随机生成树算法。- For beginners with a reference value, Application of small area variance comparison, simple procedures, Analog data analysis processing, Maximum Likelihood (ML) criteria an
ijqzjdjg
- 包括随机梯度算法，相对梯度算法，到达过程是的泊松过程，应用小区域方差对比，程序简单，具有丰富的参数选项,时间序列数据分析中的梅林变换工具，计算多重分形非趋势波动分析，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Including stochastic gradient algorithm, the relative gradient algorithm, Arrival process is a Poisson process, Application of small area variance
piuteng
- 应用小区域方差对比，程序简单，相关分析过程的matlab方法，包括随机梯度算法，相对梯度算法。- Application of small area variance comparison, simple procedures, Correlation analysis process matlab method, Including stochastic gradient algorithm, the relative gradient algorithm.
filter-in-video-sequences
- 粒子滤波理论是近年来跟踪领域的热门研究课题。在该领域，传统的卡尔曼（Kalman）滤波器是非常经典的运动目标跟踪工具。然而经典亦有其弊端，卡尔曼滤波对于非线性及非高斯环境下的工作能力相当无力。为解决这一问题，本文提出了一种基于粒子滤波的目标跟踪方法。其核心为以粒子(一种随机样本，携带权值)来表示后验概率密度，从而得到基于物理模型的近似最优数值解，其优点在于能在追踪的过程中实现更高的精度和更快的收敛速度等。粒子滤波通过加权计算这些带有权重的随机样本来得到目标的近似的运动状态，因此对于非高斯和非线性
第二章-平稳随机过程的谱分析
- 介绍了平稳随机过程及功率谱相关理论 ● 傅里叶变换能否应用于随机信号？ ● 相关函数与功率谱的关系 ● 功率谱的应用 ● 采样定理 ● 白噪声的定义(The stationary random process and the theory of power spectrum correlation are introduced.)
应用随机过程课本中文版
- 例程及讲解，应用随机过程入门级资料，适合计算机、通信类同学学习(Examples of routines and explanations, application of random process introductory information. Suitable for computer and communication classes)
模拟退火算法及其在求解TSP中的应用
- 模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis [1] 等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。(The earliest idea of Simulated Annealing (SA) was put forward by N. Metropo