失效数据样本过少会影响对高可靠性继电保护系统的可靠性评估，因此提出一种基于BP神经网络的继电保护系统可靠性评估方法。分析了可用于继电保护装置可靠性评估的分布模型及其特点；利用原始小样本失效数据训练BP神经网络，得到与原始数据样本规律相近的扩充数据样本；利用最小二乘法对扩充数据样本的分布模型进行参数估计。算例分析表明：利用扩充数据样本进行可靠性评估效果更好，在对继电保护装置进行可靠性评估时应根据选择的分布模型选择合适的经验公式。

本文描述了EM算法在高斯混合模型的参数估计中的应用，有Matlab的详细程序

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

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。

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。

该文件利用EM算法实现了对高斯混合模型的最大似然参数估计，有文档说明。

基于matlab的ar模型参数估计,ar模型是时间序列应用最广泛的预测模型。

AR模型的谱估计是现代谱估计的主要内容：1．AR模型的Yule—Walker方程和Levinson-Durbin递推算法；Burg算法：；3.改进的协方差法；AR模型阶数P的选择：MATLAB中AR模型的谱估计的函数说明： 1． Pyulear函数：2． Pburg函数：3． Pcov函数：4.Pmcov:

很不错的AR模型参数估计和阶数估计，是基于Burg法的，阶数的准则可以自己选择，有'FPE', 'AIC', 'MDL', 'CAT'，还有功率谱估计

随机信号处理 AR模型参数估计 报告及代码