非常好的最小二乘和辅助变量系统辨识算法，用于系统建模、参数估计、滤波、回归分析等。有详细的文档介绍！！！

针对股票市场中 AR 模型的识别、建立和估计问题，利用 AR 模型算法对股票 价格进行预测。选取浦发银行和东风汽车股票数据，发行时间为 2013 年 5 月 6 日 2014 年 4 月 3 日，取开盘价作为样本预测数据。所有股票数据来源于大智慧 365.股市通软件，利用PYTHON实现

总体参数估计，正态分布下的总体参数估计，让你对参数估计有个整体的认识

针对Logistic回归模型中的参数估计计算复杂难题，提出一种基于粒子群优化算法（PSO）的估计方法。以最大似然准则作为粒子群优化算法的适应度函数，建立了Logistic回归模型中的参数估算模型。数值仿真分析表明，粒子群优化算法可以更精确地计算出相关参数。

这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有：最大似然估计 对不同维数下的高斯概率密度模型，用最大似然估计方法对其参数进行估计，学习和掌握最 大似然估计方法。 (a) 编写程序，对表格2 中的类1 w 中的3 个特征i x ，分别求解最大似然估计μ

提供了AR模型参数估计完整matlab代码，与这篇文章中的原理部分组合https://blog.csdn.net/weixin_44846910/article/details/107311415，就是一篇完整的实验报告。 编程实现 Levinson- Durbin递推算法。 1.使用AR模型仿真生成随机信号，求解Yue- Walker方程估计AR模型的参数，并与 MATLAB自带函数 anyue进行比较，检验程序是否正确。 2.应用FPR、AC等准则估计模型的阶数，并与真实值进行比较。 3.讨论AR模型阶数及白噪声方差对参数估计的影响。

模式识别概率密度估计相关知识

基于时频分析的跳频信号参数估计方法研究，很好的资料

空间谱估计是阵列信号处理中的一个重要研究方向，在雷达、通信、声呐等众多领域有极为广阔的应用前景。全书由14章组成，主要内容有空间谱估计的研究进展、信号源数估计、线性预测（LP）类算法、MUSIC类算法、子空间拟合类算法、旋转不变子空间（ESPRIT）类算法、子空间迭代与更新、特殊信号的空间谱估计、特殊阵列的空间谱估计、阵列误差校正方法、现代信号处理在空间谱估计中的应用及多维空间谱估计等。

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