混合正态分布参数极大似然估计的EM算法.pdf

本书介绍了天线的基本概念, 采用基于RWG边界元的矩量法对天线和天线阵列进行电磁建模、仿真分析平面使用广为流行的Matlab。全书不仅讲述了天线的辐射算法, 还讲述了天线的散射算法, 不仅分析了单个天线的性能, 还用大量篇幅分析了天线阵列的有关问题

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用来做GMM高斯混合模型数据集，查看我的博客里面有详细的分析代码

本文针对单光子雪崩二极管水下光无线通信（OWC）系统中的序列检测，开发了一种基于重要性采样的期望最大化（EMIS）算法。 更具体地说，统计学习中的期望最大化（EM）算法为序列检测提供了一个通用框架，重要性抽样（IS）方法用于评估EM算法中所需的最小均方误差估计。 理论分析表明，所开发的EMIS算法通过低复杂度的逐符号检测实现了近乎最佳的性能。 仿真结果验证了所提出的EMIS算法的有效性。

em算法matlab代码图像分割 聚类算法的无监督图像分割 比较K均值聚类和EM算法的结果。 code.m：主要代码 GMmodel.m：高斯模型的Matlab函数

em算法matlab代码GMM_IC_DP “通过动态编程分区为单变量高斯，多成分，异方差混合模型初始化EM算法” 作者：Andrzej Polanski，Michal Marczyk，Monika Pietrowska，Piotr Widlak，Joanna Polanska 补充材料：Matlab脚本和函数，用于比较第6.2节中描述为第4组的数据的分区算法EQ，H-clu-c，H-clu-a，DP-Q4。 通过启动Matlab脚本partitions_em_demo开始计算 进行了一次随机模拟实验（包括6.2节中列出的三个步骤1-3）。 计算结果通过分区图（图1）和数据直方图对估计的概率密度函数的关系图（图2）显示。 还报告了误差和可能性的值。 通过修改Matlab代码，还可以实现其他计算方案（用于模拟数据）。 文件列表：partitions_em_demo：用于对算法进行演示比较的脚本文件，用于比较EM算法的初始化方法g_mix_gen：函数，生成混合样本h_clu_a：函数，通过平均链接层次聚类划分样本h_clu_c：函数，通过完全链接层次聚类进行样本划分dyn_pr_spli

em算法matlab代码EMvsNLM EM算法与nlm优化器用于拟合折叠正态分布的数值比较。 该存储库包含处理后的数据（最初用于Jung，S.，Foskey，M.和Marron，JS（2011），“直接产品流形的主弧分析”，《应用统计年鉴》，第5卷，第578–603页），以及Matlab和R代码。 要进行测试，请先运行matlab_EM.m（在Matlab中），然后再运行r_nlm.r（在R中），具体顺序是这样。 数据 ymat.csv包含15个变量，每个变量有56个观察值。 ymat_t.csv是abs（ymat-1.2）。

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