em算法matlab代码gmi 高斯混合插补。 这是基于高斯混合模型的插补算法的MatLab实现。 GMI在EM算法中引入了额外的步骤。 在每次迭代中，GMI都会使用GMM回归器，通过该迭代中的模型参数来估计缺失值。 数据中的缺失值应表示为NaN。 运行ScriptDemo.m以查看示例。 此代码取决于NetLab工具箱。 它可以从以下位置免费获得：

em算法matlab代码通用汽车 高斯混合回归 这是基于高斯混合模型的回归算法的MatLab实现。 GMR使用EM算法来估计输入和输出变量之间的步进GMM。 为了进行预测，它使用了基于训练后的GMM模型的加权条件高斯分布。 它可以用于一个或多个输出。 运行ScriptDemo.m以查看示例。 此代码取决于NetLab工具箱。 它可以从以下位置免费获得：

em算法matlab代码稳健的期望最大化（REM） 个体在许多实质性方面存在差异，但并不总是通过假定的数据生成模型来捕获。 为了解决这个问题，我们提出了一种基于EM算法的稳健估算程序，该算法称为REM（稳健期望最大化）。 该存储库中的文件包含用于仿真研究的MATLAB源代码，该论文在本文中找到，通过稳健估计来解决潜在变量设置中的异构种群。 有关REM和仿真研究的更多详细信息，请参见此处。 混合物模型 此文件夹包含用于运行模拟的代码，该模拟在模型错误指定下比较高斯混合模型参数的EM和REM估计。 可以从MixtureModel / GMM_sim_main.m运行模拟 可以对来自MixtureModel / GMM_estimates.m的输入p×n数据集X进行估算 因子分析 该文件夹包含用于运行模拟的代码，这些模拟比较了异构种群中因子结构的EM和REM估计。 可以从FactorAnalysis / FA_sim_main.m运行模拟 可以对来自FactorAnalysis / FA_estimates.m的输入p×n数据集X进行估算

高斯混合模型可以拟合任意数据，本程序就音频数据建立高斯混合模型，内附详细代码，以及经典pdf资料讲解。

高斯混合模型GMM与EM算法的matlab实现，用户可直接运行代码，观看结果，欢迎下载，进行进一步讨论

说话人识别，有问题留言哦

在在文本无关说话人识别中常用的说话人识别方法有矢量量化法(vector quantization：VQ)和高斯混合模型法 (Gaussian Mixture Model；GMM)，这个论文集中搜集了很多关于GMM的paper，希望对大家有用 GMM／ANN混合说话人辨认模型.pdf MATLAB环境下的基于GMM模型的说话人识别系统.pdf 一种改进的基于正交GMM的说话人辨识方法.pdf 与文本无关的说话人辨认系统中一种新的使用基音周期方法研 噪声环境中基于GMM汉语说话人识别.pdf 基于anchor模型的说话人检索技术.pdf 基于GMM的与文本无关的变阈值说话人确认.pdf 基于GMM的实时说话人识别系统.pdf 基于GMM的说话人分类自适应算法.pdf 基于GMM的说话人识别系统.pdf 基于GMM的说话人识别系统研究.pdf 基于GMM的说话人辨认系统及其改进.pdf 基于GMM统计参数和SVM的说话人辨认研究.pdf 基于GMM统计特性参数和SVM的话者确认.pdf 基于基元段特征和GMM的源-目标说话人F0～t转换.pdf 基于快速DGMM的随机提示文本的话者确认系统.pdf 基于说话人识别的GMM／GA算法.pdf 基于高斯混合模型GMM的说话人识别方法.pdf 基于高斯混合模型的非母语说话人口音识别.pdf 应用于说话人识别的AdaBoost GMM算法.pdf 改进的GMM模型语声转换系统.pdf

混合高斯背景建模存在每个像素点都建立多个固定的高斯分布，在处理时会消耗大量的系统资源; 发生光照突变时，容易造成大面积误检;长时间静止物体转为运动时，容易产生“鬼影”现象等缺点，通过设置前后帧的学习速率以及模型的更新速率，可以克服上述缺点

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领域国内外重要文章集合，传统的多目标跟踪技术中，通常假设一个目标至多产生一个量测，然而随着探测 技术和雷达设备分辨率的不断提高，单个目标的不同反射点可能分布在不同的距离单元 中，即单个目标可能产生多个量测，且量测数目是变化的，这样的目标称之为扩展目标。 因此，研究目标数未知且变化的多扩展目标连续跟踪问题，尤其是在杂波环境下，需要 解决的首要问题是量测集的划分问题，能否正确划分每个时刻的扩展目标量测集，决定 了目标状态估计性能。