Parzen 窗 和 K近鄰法進(jìn)行概率密度估計(jì) 還帶一個(gè)示波器控件.
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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概率密度或分布通用函數(shù)，其中包括正態(tài)分布，二項(xiàng)分布，指數(shù)分布等
上傳時(shí)間： 2013-12-01
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Parzen窗函數(shù)概率密度估計(jì)演示程序 完全按照《現(xiàn)代模式識(shí)別》孫即祥著作 2.4.4《動(dòng)態(tài)聚類法》算法3實(shí)現(xiàn) 使用歐式距離作為測(cè)度標(biāo)準(zhǔn)。
標(biāo)簽： Parzen 窗函數(shù) 概率密度 動(dòng)態(tài)
上傳時(shí)間： 2016-05-16
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計(jì)算多維正態(tài)分布的概率密度值，給出均值和方差矩陣
上傳時(shí)間： 2014-11-02
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一維序列概率密度的估計(jì)
上傳時(shí)間： 2014-01-24
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模式識(shí)別中的parzen窗估計(jì)概率密度的一個(gè)自編的函數(shù)
標(biāo)簽： parzen 模式識(shí)別 概率密度 函數(shù)
上傳時(shí)間： 2016-08-22
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摘要 : 在 MAT LAB環(huán)境下利用語(yǔ)音工具箱 Voice Box實(shí)現(xiàn)基于連續(xù)概率密度隱含馬爾科夫模型的漢語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。在 實(shí)時(shí)錄音的情況下 , 利用該語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng) , 不同的人對(duì) 20條 2～8個(gè)字的語(yǔ)音命令進(jìn)行識(shí)別 , 準(zhǔn)確率可達(dá)到 95 ％ , 識(shí)別時(shí)間 115～3 s , 實(shí)現(xiàn)了小詞匯量連續(xù)語(yǔ)音的非特定人的實(shí)時(shí)識(shí)別。
上傳時(shí)間： 2013-12-31
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Mean Shift 這個(gè)概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇關(guān)于概率密度梯度函數(shù)的估計(jì)中提出來的,其最初含義正如其名,就是偏移的均值向量,在這里Mean Shift是一個(gè)名詞,它指代的是一個(gè)向量,但隨著Mean Shift理論的發(fā)展,Mean Shift的含義也發(fā)生了變化,如果我們說Mean Shift算法,一般是指一個(gè)迭代的步驟,即先算出當(dāng)前點(diǎn)的偏移均值,移動(dòng)該點(diǎn)到其偏移均值,然后以此為新的起始點(diǎn),繼續(xù)移動(dòng),直到滿足一定的條件結(jié)束.
標(biāo)簽： Shift Mean Fukunaga 1975
上傳時(shí)間： 2017-03-03
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Mean Shift 這個(gè)概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇關(guān)于概率密度梯度函數(shù)的估計(jì)中提出來的,其最初含義正如其名,就是偏移的均值向量,在這里Mean Shift是一個(gè)名詞,它指代的是一個(gè)向量,但隨著Mean Shift理論的發(fā)展,Mean Shift的含義也發(fā)生了變化,如果我們說Mean Shift算法,一般是指一個(gè)迭代的步驟,即先算出當(dāng)前點(diǎn)的偏移均值,移動(dòng)該點(diǎn)到其偏移均值,然后以此為新的起始點(diǎn),繼續(xù)移動(dòng),直到滿足一定的條件結(jié)束. 用matlab實(shí)現(xiàn)mean shift算法仿真
標(biāo)簽： Shift Mean Fukunaga 1975
上傳時(shí)間： 2014-01-23
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ex6_1 ～ ex6_3二項(xiàng)分布的隨機(jī)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生 ex6_4 ～ ex6_6通用函數(shù)計(jì)算概率密度函數(shù)值 ex6_7 ～ ex6_20常見分布的密度函數(shù) ex6_21 ～ ex6_33隨機(jī)變量的數(shù)字特征 ex6_34 采用periodogram函數(shù)來計(jì)算功率譜 ex6_35 利用FFT直接法計(jì)算上面噪聲信號(hào)的功率譜 ex6_36 利用間接法重新計(jì)算上例中噪聲信號(hào)的功率譜 ex6_37 采用tfe函數(shù)來進(jìn)行系統(tǒng)的辨識(shí)，并與理想結(jié)果進(jìn)行比較 ex6_38 在置信度為0.95的區(qū)間上估計(jì)有色噪聲x的PSD ex6_39 在置信度為0.95的區(qū)間上估計(jì)兩個(gè)有色噪聲x，y之間的CSD ex6_40 用程序代碼來實(shí)現(xiàn)Welch方法的功率譜估計(jì) ex6_41 用Welch方法進(jìn)行PSD估計(jì)，并比較當(dāng)采用不同窗函數(shù)時(shí)的結(jié)果 ex6_42 用Yule-Walker AR法進(jìn)行PSD估計(jì) ex6_43 用Burg算法計(jì)算AR模型的參數(shù) ex6_44 用Burg法PSD估計(jì) ex6_45 比較協(xié)方差方法與改進(jìn)的協(xié)方差方法在功率譜估計(jì)中的效果 ex6_46 用Multitaper法進(jìn)行PSD估計(jì) ex6_47 用MUSIC法進(jìn)行PSD估計(jì) ex6_48 用特征向量法進(jìn)行PSD估計(jì)
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