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- 文章对几种常用的基于循环前缀(CP)的最大似然同步算法进行了分析，并对其频偏估计方差进行了比较；同 时针对基于CP 的同步算法在多径衰落信道下性能较差的情况，提出了一种改进的CP 同步算法并进行了仿真，结果表明相比 于原ML 算法，文中算法在多径信道下可有效提高频偏估计性能。-】This paper does some research on multiple maximum-likelihood (ML) algorithms based on cyclic prefix (CP)
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- ：载波频率偏移是OFDM系统实现的关键问题之一。分析了OFDM 系统载频偏移估计的2 种算法，即利用循环前缀和训练序列方法。它们均为最大似然估计方法。分别讨论了它们的基本 思想、实现方法和仿真结果。可以看出基于循环前缀算法复杂度较小，精度不高，而基于训练序列 的算法有较高的估计精度，但降纸了系统传输效率。-Abstract：Carrier frequency ofset is one of the key problems in OFDM system．Two foundationa
lowSNRFreES
- 本文利用软输入软输出信道译码器输出对数似然比随相位偏差变化的规律得到低信噪比MPSK信号的 相位偏差代价函数，并提出一种求解该代价函数的迭代相位搜索方法，以相对较小的运算量实现较高精度的相 位估计。仿真表明，该算法在低信噪比下具有稳定的性能，并且能够克服大多相位估计算法都存在的相位模糊 问题。-In this paper, the soft input soft output channel decoder output log-likelihood ratio with the v
CMMB
- 为了减少无线信道中存在的多径和频偏对中国移动多媒体广播(CMMB)系统传输信号同步的影响，本文结合CMMB标准协议规定的具体帧结构，分析了符号同步对系统的影响，讨论了传统最大似然(ML)算法的优缺点，并基于文献中的无数据辅助算法，提出了一种适合该系统并且复杂度较低的粗符号定时同步算法。仿真结果表明，在AWGN及多径信道环境下，新算法可以有效克服传统算法相关峰不明显的缺陷，其估计性能更好-In order to reduce the influence for synchronization of
tutorial
- 应用matlab处理统计学问题，含蒙特卡洛算法以及最大似然估计-Statistical analysis and simulation using MATLAB,Monte Carlo simulation and Newton-Raphson method to obtain maximum likelihood estimators are covered.
RSSI
- rssi定位算法，极大似然估计法，最小二乘法，代码，极大似然估计法-rssi localization algorithm
EMSeg
- EM 算法是求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据以及带有噪声等所谓的不完全数据，可以具体来说，我们可以利用EM算法来填充样本中的缺失数据、发现隐藏变量的值、估计HMM中的参数、估计有限混合分布中的参数以及可以进行无监督聚类等等。-Expectation Maximization image segmentation Input: ima: gr
durin
- 采用了小波去噪的思想，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。- Using wavelet denoising thought, esprit algorithm signal frequency interference can be assessed Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion.
qhbyc
- 最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，music高阶谱分析算法，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, music higher order spectral analysis algorithm, Modern signal processing used in the spectral estimation in matla
使用加权辅助变量的被动发射源定位
- 由于测量矩阵和方位噪声之间的相关性，我们已知的发射极定位的线性最小二乘算法，如伪线性估计器，具有较大的估计偏差。本文提出了一种新的基于闭型的发射器定位算法，该算法克服了这种偏倚，利用了比定位估计的辅助变量。通过计算机模拟，新算法的性能优于伪线性估计器，同时具有与计算成本更高的极大似然发射器相同的性能。(Because of the correlation between the measurement matrix and azimuth noise, we have known that th