貝葉斯分類器是一種最優(yōu)分類器，它假設(shè)基于可獲得的信息可以建立類別的概率密度函數(shù)，然后基于最小錯(cuò)誤率分類準(zhǔn)則進(jìn)行分類。一般假設(shè)概率密度函數(shù)是正態(tài)分布，因?yàn)檎龖B(tài)分布數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較好。問題就轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布參數(shù)的估計(jì)問題。幸運(yùn)的是，參數(shù)估計(jì)問題已經(jīng)被很好的解決了。 基于正態(tài)分布的協(xié)方差的不同，正態(tài)概率分布型的貝葉斯分類器可分為：歐式距離分類器、馬氏距離分類器、線性判別分析、對角線性判別分析、二次判別分析和對角二次判別分析。 在具有模式的完整統(tǒng)計(jì)知識條件下，按照貝葉斯決策理論進(jìn)行設(shè)計(jì)的一種最優(yōu)分類器。分類器是對每一個(gè)輸入模式賦予一個(gè)類別名稱的軟件或硬件裝置，而貝葉斯分類器是各種分類器中分類錯(cuò)誤概率最小或者在預(yù)先給定代價(jià)的情況下平均風(fēng)險(xiǎn)最小的分類器。它的設(shè)計(jì)方法是一種最基本的統(tǒng)計(jì)分類方法。 目標(biāo)：編程實(shí)現(xiàn)正態(tài)概率分布型的貝葉斯分類器。
標(biāo)簽： 分類器 貝葉斯
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶：葉山豪
一種新的基于麥克風(fēng)陣列的近場聲源定位和語音分離算法，它結(jié)合雙波束二維定位和近場最小方差波束形成技術(shù)在陣列近場范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)聲源定位和語音分離。
標(biāo)簽： 麥克風(fēng)陣列 聲源定位 分離算法 語音
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：王小奇
文件夾中NPFMain.m為濾波算法主運(yùn)行程序，CRLBCompute.m為計(jì)算CRLB并且畫出CRLB、NPF、EKF/IMM-EKF濾波誤差(均值和均方差)曲線。
標(biāo)簽： NPFMain 濾波算法 運(yùn)行程序
上傳時(shí)間： 2013-12-12
上傳用戶：一諾88
本文檔是本人的自適應(yīng)控制大作業(yè)，作業(yè)里分模型參考自適應(yīng)控制（用smulink仿真）和CARMA模型的最小方差自適應(yīng)控制，文中有詳細(xì)的smulink框圖和matlab程序，格式美觀，分析透徹，圖形整齊，對學(xué)習(xí)自適應(yīng)控制的朋友有很大的幫助，謹(jǐn)以本人微薄的力量和成果與大家共鳴，
標(biāo)簽： 文檔 自適應(yīng)控制
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶：cc1015285075
本文是鄙人的自適應(yīng)控制大作業(yè)，本文分模型參考自適應(yīng)控制和CARMA模型的最小方差自適應(yīng)控制，文中采用smulink仿真和matlab的m函數(shù)編程來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制的內(nèi)容，分析透徹，圖表清晰，有很強(qiáng)的可閱讀性，僅以本人微薄的努力和大家共鳴，共同進(jìn)步，以后還會有精彩的內(nèi)容奉上
標(biāo)簽： 自適應(yīng)控制
上傳時(shí)間： 2015-12-25
上傳用戶：磊子226
《SPSS 11統(tǒng)計(jì)分析教程》（高級篇）樣章，第一章：征服一般線性模型――General Linear Model菜單詳解（上）第一節(jié)：方差分析模型簡介，PDF格式。
標(biāo)簽： SPSS 統(tǒng)計(jì)分析 教程
上傳時(shí)間： 2016-02-04
上傳用戶：semi1981
本文提出一種新的相干波束形成方法，利用內(nèi)插變換對相干背景下的真實(shí)陣列進(jìn)行虛擬平移，得到多個(gè)虛擬平移后的信號協(xié)方差矩陣；對其進(jìn)行平均后，所得到的相干信號協(xié)方差矩陣具有滿秩性。利用一般的波束形成法求出最優(yōu)權(quán)向量。該方法解決了五陣元均勻圓陣下二維相干信號的波束形成問題。
標(biāo)簽： 波束形成
上傳時(shí)間： 2016-02-07
上傳用戶：vodssv
統(tǒng)計(jì)學(xué)的幾個(gè)算法，包括計(jì)算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、極差、離差、離差平方和、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)差的無偏估計(jì)，以及變異系數(shù)。
標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2016-02-10
上傳用戶：xfbs821
電力系統(tǒng)脈沖檢測方法，可以使用分形幾何的局部方差分維數(shù)表示，該程序可以提取其特征值，從而便于檢測識別
標(biāo)簽： 電力系統(tǒng) 檢測方法 脈沖
上傳時(shí)間： 2016-02-24
上傳用戶：戀天使569
Welch法：Welch法對Bartlett法進(jìn)行了兩方面的修正：一是選擇適當(dāng)?shù)拇昂瘮?shù)w(n)，并在周期圖計(jì)算前直接加進(jìn)去，加窗的優(yōu)點(diǎn)是無論什么樣的窗函數(shù)均可使譜估計(jì)非負(fù)。二是在分段時(shí),可使各段之間有重疊，這樣會使方差減小。
標(biāo)簽： Welch Bartlett 方面 正
上傳時(shí)間： 2016-03-03
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