归档日志恢复被误删的数据

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针对极化码盲识别问题，首先证明了能表征实际极化码码长、码率关系的定理1和定理2及区别冻结比特位和信息比特位的定理3。基于这3个定理，通过遍历可能的码长值，构建了码字矩阵和克罗内克矩阵，然后遍历信息比特位，检测码字空间与疑似对偶空间的校验关系。为了检测校验关系，引入了对数似然比概念，基于其统计特性和最优准则，估计出该遍历码长下的码率及信息比特位置，最终完成参数的识别。仿真结果表明，3个定理的结论与仿真结果一致，且算法具有较强的容错性，在信噪比为6.5 dB、码长为1 024条件下，参数识别率能够达到98%以上。

根据最大似然拟合数据 x 的分布。 数据可以是左和/或右和/或区间删失。 支持以下发行版： 1.正常（normfitc） 2. 对数正态 (lognfitc) 3. 物流（logistfitc） 4.对数物流（loglogistfitc） 5.极值（evfitc） 6.威布尔（wblfitc） 7.指数（expfitc） 8.伽玛（gamfitc） 9.瑞利（raylfitc） 输入参数： x：数据的两列矩阵。 例如，（对于支持实线的发行版）： -Inf 5.0000--> 左删失7.0000 Inf--> 右删失5.0000 9.0000--> 区间删失8.0000 8.0000->准确观察到 也就是说，如果完全观察到所有数据，则两列必须相同。 另请参阅“示例”文件以获取说明。 如果要选择一个带有积极支持的分布，那么上面的例子就是： 0 5.0000->左检查7.0000

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