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吉布斯采样matlab代码

吉布斯采样器主题发现 这个 python 脚本是用于在字符序列中查找模式的 gibbs 采样的实现。 一个流行的例子是在 DNA 序列中找到基序。 从另一个脚本运行 首先，导入模块 gibbs 然后调用带有参数序列和字长的方法采样，输出是每个序列的单词位置 有关代码的更多解释（印度尼西亚语），请参阅 。

吉布斯采样matlab代码Latent-Dirichlet-Allocation-LDA-（MATLAB中的代码） 自然语言处理算法 概率生成模型 Latent Dirichlet Allocation根据主题比例和单词比例对文档进行分类的方法 贝叶斯推断使用折叠的吉布斯采样 与传统的吉布斯采样器相比，收敛速度更快，错误率低 参考文献：托马斯·格里菲斯（Thomas L. Griffiths）和马克·史蒂佛斯（Mark Steyvers）发现科学课题（2004） 这里考虑的词汇大小为16，并使用4x4图像表示。 图像中的每个像素代表词汇表中的一个单词。 像素越亮，在文档/主题中的频率越高。 下图显示了8个主题作为单词分布的基本事实。 现在，使用这些主题生成了500个长度为100的文档。 图像下方显示了生成的文档示例。 现在，在这些生成的文档上运行了LDA（超过500次迭代），并发现了主题。 下面的屏幕快照显示了在初始迭代和最终迭代中发现的主题。 Theta地面真相值 范例文件 初始Phi迭代 最终Phi迭代 经过最终的迭代，发现的主题为： 它包含以下功能： 1）代码LDA Matlab

函数输入采用采样信号 b、旧采样率 Fs 和想要的新采样率 Fsnwant。 函数输出重采样信号 bn 和实际新采样率 Fsn（四舍五入到最接近的整数样本）： [bn,Fsn] = sampleconverter(b,Fs,Fsnwant) 该算法的工作原理是在保留频域的共轭结构的同时，有策略地插入空白频率或移除关于 B 的奈奎斯特频率的频率（输入通常是实数，因此我操作以完全保留厄米对称，信号失真尽可能小）。 注意到奈奎斯特对于偶数和奇数信号长度（显式与隐式镜像）的行为有何不同，我们产生了 4 种上采样情况：{偶数到奇数，偶数到偶数，奇数到偶数，奇数到奇数}和同样的 4 个下采样情况：{偶数到奇数，偶数到偶数，奇数到偶数，奇数到奇数}。 分析表明，上采样案例 1 和案例 2 相同，案例 3 和案例 4 相同。 频域图可以帮助您区分其余 6 种不同的情况。 重采样后，我们得到新的长度

数据的采集、存储与显示是嵌入式系统常见的功能。STM32F103ZET6内部集成了12位的逐次逼近型模拟数字转换器，它有多大18个通道，可测量16个外部和2个内部信号源。

结合NSST和快速非局部均值滤波的图像去噪

STM32的内部AD采样 注释很详细 源码

精密仪表用放大器INA114资料。供需要的朋友参考。来自网络，请尊重原创！谢谢

基于传统粒子滤波的机动目标跟踪方法针对非线性、非高斯系统有较好的估计性能,但是存在粒子退化现象。利用残差重采样算法,可以有效克服粒子滤波的退化问题。本文针对残差重采样算法作进一步研究,提出了一种改进的残差重采样粒子滤波算法。该方法在残差重采样基础上进行改进,可以避免残差重采样中关于残留粒子的重采样问题,在保证精度的前提下提高运行效率,减少运算复杂程度。仿真实验结果表明该算法与残差重采样粒子滤波相比提高了目标跟踪的实时性,并且随着粒子数的增加,这种优势表现得更加明显。