matlab信道模型，對(duì)OFDM信道建模，統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤概率，并于直接傳輸?shù)腻e(cuò)誤率比較。
上傳時(shí)間： 2015-04-17
上傳用戶：gundamwzc
PEPA模型性能分析工具，對(duì)模型進(jìn)行遍歷性檢查并求解PEPA模型的穩(wěn)態(tài)概率分布。
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：徐孺
本文的題目是改進(jìn)的粒子濾波在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用研究。文檔可用caj打開(kāi)。 本課題首先研究了GPS/DR車載定位系統(tǒng)的組合模型，然后在分析了非線性濾波的基礎(chǔ)上，引入了粒子濾波。粒子濾波是一種基于遞推計(jì)算的序列蒙特卡羅算法，它采用一組從概率密度函數(shù)上隨機(jī)抽取的并附帶相關(guān)權(quán)值的粒子集來(lái)逼近后驗(yàn)概率密度，從而不受非線性、非高斯問(wèn)題的限制。雖然粒子濾波存在諸多優(yōu)點(diǎn)，然而它仍然存在諸如粒子數(shù)匿乏、濾波性能不高、實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題。
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：zhangliming420
stats 用于檢驗(yàn)回歸模型的統(tǒng)計(jì)量，有三個(gè)數(shù)值：相關(guān)系數(shù)r2、F值、與F對(duì)應(yīng)的概率p.相關(guān)系數(shù)r2越接近1，說(shuō)明回歸方程越顯著；F > F1-α（k，n-k-1）時(shí)拒絕H0，F(xiàn)越大，說(shuō)明回歸方程越顯著；與F對(duì)應(yīng)的概率p 時(shí)拒絕H0，回歸模型成立.
上傳時(shí)間： 2014-01-18
上傳用戶：佳期如夢(mèng)
一本介紹將音樂(lè)與概率知識(shí)相結(jié)合的英文原版書籍，對(duì)于研究音樂(lè)的數(shù)學(xué)模型有很重要的參考價(jià)值，對(duì)于研究提取音樂(lè)中各種參數(shù)提取的朋友們可能很有幫助。
上傳時(shí)間： 2016-08-01
上傳用戶：chenxichenyue
清華大學(xué)學(xué)位論文；將樹(shù)狀多視角人臉檢測(cè)器引入粒子濾波器的概率跟蹤框架，提出了一種融合了檢測(cè)信息的跟蹤方法；對(duì)粒子濾波器的基本算法作擴(kuò)展，提出了一種融合不同狀態(tài)量的多個(gè)觀測(cè)模型的方法
標(biāo)簽： 清華大學(xué) 樹(shù)狀 人臉 檢測(cè)器
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：13160677563
本文介紹了一般貝葉斯框架通過(guò)稀疏來(lái)解決回歸和經(jīng)典任務(wù)中利用線性模型中參數(shù)。雖然這框架完全概括說(shuō)明了，我們對(duì)一個(gè)特定專業(yè)的做法，這個(gè)特定專業(yè)就是我們指的“相關(guān)向量機(jī)（ RVM ）” 一個(gè)模型以相同的函數(shù)模型功能流行和最先進(jìn)的“支持向量機(jī)”（ SVM） 。我們論證了利用概率貝葉斯學(xué)習(xí)的構(gòu)造，我們可以得出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模式，這個(gè)模型相比SVM大幅減少了使用基底函數(shù)，同時(shí)提供了一些其他優(yōu)點(diǎn)。這些優(yōu)點(diǎn)包括在效益指標(biāo)的概率預(yù)測(cè)，自動(dòng)估算“nuisance”參數(shù)，并利用該設(shè)施任意基函數(shù)（如：非`Mercer 的內(nèi)核）
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶：dancnc
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(jiàn)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(lái)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(lái)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(lái)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)
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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0067、同步電機(jī)模型的MATLAB仿真論文資料
標(biāo)簽： MATLAB 0067 同步電機(jī) 仿真
上傳時(shí)間： 2013-05-15
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線性模型分析原理
上傳時(shí)間： 2013-04-15
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