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幾何布朗運動最大似然估計

實現(xiàn)（4

實現(xiàn)（4，1，6）卷積碼的維特比譯碼源程序，采用了最大似然算法

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上傳時間： 2014-01-11

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word文檔對球形譯碼的理論原理和仿真結(jié)果進行了分析 1.sphereandML是主程序

word文檔對球形譯碼的理論原理和仿真結(jié)果進行了分析 1.sphereandML是主程序，性能接近最大似然ML檢測，調(diào)用了spheredecode和spheredecodeinf兩個子程序； 2.main_spheretoML是主程序，性能達到最大似然NL檢測，調(diào)用了spheredecodetoML和spheredecodeinftoML兩個子程序。

標簽： sphereandML word 文檔仿真

上傳時間： 2017-03-10

上傳用戶：fanboynet
本程序是無線定位中的chan算法

本程序是無線定位中的chan算法，主要是用兩次最大似然估計得出的估計值。

標簽： chan 程序無線定位算法

上傳時間： 2014-01-27

上傳用戶：lijinchuan
加入載波相位偏差

加入載波相位偏差，用最大似然估計和錯誤估計估計相位誤差，并進行比較。

標簽： 載波相位

上傳時間： 2014-11-27

上傳用戶：xuan‘nian
信號空間分集ssd的誤碼率分析

信號空間分集ssd的誤碼率分析，m語言實現(xiàn)，最大似然譯碼。

標簽： ssd 信號分集分

上傳時間： 2013-12-05

上傳用戶：zhenyushaw
語音識別中的說話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎(chǔ)上

語音識別中的說話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎(chǔ)上，研究兩種基于模型的自適應(yīng)算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗概率(MAp)。實驗結(jié)果表明，不論采用哪種自適應(yīng)都能使識別率有一定的提升。兩種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進性，但收斂性較差，而MLLR在很大程度上改善了收斂特性，但其漸進特性卻不如MAP。文章討論了在側(cè)汰P自適應(yīng)中，初始模型參數(shù)的先驗知識對自適應(yīng)效果的影響，以及在MLLR中，回歸類對自適應(yīng)效果的影響。文章還進一步研究了采用兩種算法的累加自適應(yīng)效果，從結(jié)果看MAP 和MLLR結(jié)合的方法比單獨使用M[AP和MLLR的效果要好。文章還對包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學模型的MLLR算法等效性進行討論，并給出了統(tǒng)一的算法框架。

標簽： MLLR MAP nh 語音識別

上傳時間： 2014-01-09

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ML的方法在ofdm中的應(yīng)用

ML的方法在ofdm中的應(yīng)用，是最大似然在ofdm中的仿真

標簽： ofdm 中的應(yīng)用

上傳時間： 2017-07-22

上傳用戶：franktu
ML的方法在ofdm中的應(yīng)用

ML的方法在ofdm中的應(yīng)用，是最大似然在ofdm中的仿真

標簽： ofdm 中的應(yīng)用

上傳時間： 2017-07-22

上傳用戶：qb1993225
Gibbs法采樣程序代碼

給定統(tǒng)計樣本集，如何估計產(chǎn)生這個樣本集的隨機變量概率密度函數(shù),是比較熟悉的概率密度估計問題。求解概率密度估計問題的常用方法是最大似然估計、最大后驗估計等。但是思考概率密度估計問題的逆問題:給定一個概率分布p(x)，如何讓計算機生成滿足這個概率分布的樣本。這個問題就是統(tǒng)計模擬中研究的重要問題–采樣(Sampling)。Gibbs采樣算法對應(yīng)的java程序。

標簽： Gibbs 采樣程序代碼

上傳時間： 2019-01-11

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電子報軟體. 你想輕輕鬆鬆的寄送電子報功能介紹: 1. 支援多個伺服器分散流量. (已可設(shè)定每次的最大郵件數(shù)) 2. 支援多個設(shè)定檔選擇. 3. 可直接選擇硬碟內(nèi)的 HTML, 純文字檔當做

電子報軟體. 你想輕輕鬆鬆的寄送電子報功能介紹: 1. 支援多個伺服器分散流量. (已可設(shè)定每次的最大郵件數(shù)) 2. 支援多個設(shè)定檔選擇. 3. 可直接選擇硬碟內(nèi)的 HTML, 純文字檔當做寄信內(nèi)容. 4. 支援定時、每日、每週、每月送信. 5. 配合 ServiceAgent 可以成為NT/2000下的服務(wù). 6. 可夾帶附件檔案. 7. 在原本可直接選取電腦硬碟上的檔案(HTML)來做為HTML寄信的本文之外, 目前已能將 HTML 內(nèi)的圖檔(gif,jpg,bmp,png)的 <img> tag 和音效檔(wav,mid,swf)的<EMBED> tag 的內(nèi)容一起勘進郵件內(nèi)容裡. 8. 以 Command Line 執(zhí)行的方式就能啟動寄信流程. 9. 透過電子郵件信箱即可啟動自動化電子報訂閱/取消功能! 開發(fā)工具: 1. Delphi 5 2. Indy Winshoes8 (free delphi component)

標簽： HTML 伺服器分散流量

上傳時間： 2014-01-05

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