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搜索资源 - stochastic processes
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随机水文学中常会用到符合Gamma分布的随机数，用于模拟一些随机的水文过程，这里水文工具集介绍一种使用C++语言的TR1新特征中的随机数发生器来产生Gamma分布随机数-Frequently used stochastic hydrology meet Gamma distributed random numbers, used to simulate some random hydrological processes, hydrological tools here to introduce
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理解掌握
Poisson过程的理论，了解随机过程的模拟实现技术，学习并掌握在实际中如何检验给定的随机过程是否为Poisson过程
-Poisson process, understand and grasp the theory of stochastic processes to achieve understanding of simulation techniques to learn and master in practice how to verify whether a g
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Discrete-time models: random walk, ARMA, fractional integration, GARCH). Continuous-time counterparts: Levy processes, Ornstein-Uhlenbeck, fractional Brownian motion, stochastic volatility, subordination.
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MATLAB routines to simulate and visualize some of the often
encountered stochastic processes: random walk, Brownian motion,
Poisson process and their multivariate analogues, and also birth and
death process, branching process and Moran s reprod
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一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。
在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序
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所上传为教程《信号处理的数学方法和算法》的配套代码。该书为读者和编程爱好者提供了广泛的应用于当代信号处理里面的数学工具。本书提供了分析，线性代数，优化，统计信号处理方面的扎实基础知识，以及配套算法代码。有趣的前沿课题包括了许多其他信号处理书籍里面的问题，比如，EM算法，盲源操作，凸集合的投影，等等，还包括许多常规的课题，比如谱估计，自适应滤波，等等。-Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing tackles the cha
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该资料现代数字通信及书中案例源码。
该书提供利用MATLAB的解决现代数字通信中涉及的几乎所有方面的问题的分析思路、方法、matlab脚本文件和处理结果案例以及学生自主研讨习题。全书分为9章。分别是：信号与线性系统、随机过程、模拟调制、模拟/数字转换、基带数字传送、带线信道的数字传送、载波调制的数字传输、信道容量和编码、扩频通信系统。-The modern digital communication data source and book cases. The book provides
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understanding of the fundamental concepts incorporated in stochastic processes, estimation
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We present a simple and general framework to simulate statistically correct realizations of a system of nonMarkovian discrete stochastic processes. We give the exact analytical solution .
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用于有限状态的半马尔柯夫过程的理论、建模计算及应用(This book aims to give a complete and self-contained presentation of
semi-Markov processes with finitely many states, divided into three major
topics: theory, computation, and application in a correct approach for
buildin
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随机过程讲解包含马尔科夫，泊松等典型随机过程(The explanation of stochastic process includes Markov, Poisson and other typical stochastic processes.)
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