文章介绍了半参数模型的基本结构及基本计算方法

内有数据，直接运行MUSIC算法和Peig算法

ADS中X参数的基础知识

ADS的X参数模型提取与验证

只含部分二次谐波的X参数模型提取与验证

含二次谐波的X参数模型提取

多频点多输入功率X参数模型提取

em算法matlab代码空间模式识别 韦斯利·韦谦于03-09-17 更新 我已经在底层图形匹配算法和属性更新过程中进行了一些改进。 从V1.0开始有一些重大的代码更改，但是我还没有时间更新文档。 改进是巨大的，我们能够将具有嵌入式模式的图与具有随机差异的随机图分离： 内容 介绍 此程序包包含一个概率参数模型，可以对它进行训练以在ARGs上运行自然模式识别任务，该模型来自。 该软件包使用OOP在MATLAB中实现，可以很容易地更改收敛函数，为不同任务匹配兼容函数（例如，图像/视频检索，了解化学化合物的结构，发现基因调控模式等）。 代码说明 ######在本节中，我将解释代码库的基本结构以及如何使用它们。 基本组成 类组件 sprMDL.m是代表训练模型的最重要的类。 构造函数将获取示例ARG和组件数量的单元格数组，然后开始训练。 该模型使用EM算法进行训练，其收敛条件和最大迭代次数可以更改。 它具有许多模型ARG，它们代表模型中的不同组件以及与之相关的不同权重。 建立模型后，您可以要求模型中正在汇总的模式，或者新的ARG是否具有与给定样本ARG相似的模式，如果是，则该模式ARG是什么？

介绍了半参数模型估计原理,探讨了半参数模型在测量系统误差分离方面相对于传统最小二乘估计的比较优势,并通过MATLAB模拟试验,验证了在含有系统误差的测量平差中,半参数估计结果明显优于传统最小二乘估计结果。

参数：模型参数的计算和处理