用matlab软件 设计实现贝叶斯估计的例子 仿真实验 计算错误率

Structure Aware SBL for IRS Bayesian Algorithms for Kronecker-structured Sparse Vector Recovery With Application to IRS-MIMO Channel Estimation 一种RIS信道估计方法，采用克罗内克结构，结合贝叶斯框架，包括AM-SBL方法及SVD-SBL方法

参考： R. Raheli、A. Polydoros 和 Ching-Kae Tzou，“每个幸存者处理：不确定环境中 MLSE 的一般方法”，在 IEEE Transactions on Communications，第一卷。 43，没有。 2/3/4，第 354-364 页，1995 年 2 月/3 月/4 月。

《空间谱估计理论与算法》ch5 《阵列信号处理及Matlab实现》ch4 用的求解函数是《空间谱》ch5中的表达形式 可成功运行

MATLAB用拟合出的代码绘图myMixedModelsTrajectories：使用混合模型回归的轨迹拟合 混合效应模型工具箱，用于分析纵向数据 该工具箱允许将具有不同阶次的模型（从常数模型到三次模型）拟合到具有重复测量的数据。 目的是在混合样本中估算年龄的发展曲线，在该样本中，受试者是在不同年龄和多个时间点记录的。 除了确定最佳模型（无年龄关系，线性年龄关系，二次年龄关系或立方年龄关系）之外，该工具箱还可以估算多个组之间的发育差异（请参阅分组信息注释）。 主要步骤遵循Mutlu等人在Neuroimage 2015中提出的算法第一手： 将递增顺序的模型拟合到数据，并根据贝叶斯信息准则选择最佳模型 估计多组曲线的截距和形状中的组差异的p值 使用错误发现率更正多个比较 绘制结果模型参数和拟合曲线 使用此代码时，请引用以下论文： AK，穆特卢（Mutlu），施耐德（Ms. Schneider），M。德巴内（Debbané），巴杜德（Badoud），埃利兹（Eliez），S。希尔（Schaer），M.，2013。全皮层厚度差异和折叠发育的性别差异。 Neuroimage 82，200–207

本论文描述了LTE-A系统中的信道估计算法

一种简单的自适应限波器，基于matlab实现，自适应频率估计matlab实现，自适应限波器matlab实现，自适应频率估计matlab实现。

包含两个数据集：mnist160和imagenet100 三个权重参数文件：yolov8n-seg.pt，yolov8n-cls.pt，yolov8n-pose.pt

机器学习之贝叶斯估计，贝叶斯统计视角下的线性回归实例

基于一阶RC模型，电池带遗忘因子递推最小二乘法+扩展卡尔曼滤波算法（FFRLS+ EKF），参数与SOC的在线联合估计，matlab程序