本文提出了一种频偏估计算法, 该算法基于最大似然估计, 性能达到Cramer-Rao 下界, Matlab平台上的仿真结果表明, 文中算法的推导是正确的。算法结构简单, 可全数字化, 开环结构, 易于硬件实现; 算法的计算量小, 捕获快速, 适用于突发式数据通信系统。

估计概率分布的参数

本人系统辨识课程的全部代码 以及报告 报告里有所有算法原理。内容如下： 第一章 最小二乘法 1 1.1 问题重述 1 1.2 最小二乘法 1 1.2.1 基本最小二乘法 1 1.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 2 1.2.3 递推最小二乘法 4 1.3 辅助变量法 6 1.3.1 一次辅助变量法 6 1.3.2 递推辅助变量法 7 1.4 广义最小二乘法 9 1.4.1 一次广义最小二乘法 9 1.4.2 递推广义最小二乘法 10 1.5 夏式法 12 1.5.1 夏式偏差修正法 12 1.5.2 夏式改良法 13 1.5.3 递推夏式法 13 1.6 增广矩阵法 16 1.7 自编方法-多

同步似然方法通过计算耦合系统的时间序列间相似形态的数量，这种相似性度量是统计学的可能性，由一个逻辑决策与阈值相比较决定形态相似与否。

混合正态分布参数极大似然估计的EM算法.pdf

MATLAB用拟合出的代码绘图心理健康 使用最大似然估计在Matlab中拟合心理功能的代码 我编写的用于使用最大似然技术在Matlab中拟合心理计量函数的脚本的集合。 许多工具箱中都提供用于执行这些拟合的代码，但我发现对于我的需求而言，它们通常过于复杂。 目前，已实现的拟合是具有失效率的累积法线，逻辑和累积法线，但是可以轻松扩展框架以包括其他功能（例如Weibull）。 主要功能是psychFit.m。 psychPlot.m将生成数据图和拟合函数。 请查看example_psychFit.m以开始使用。 如果您有任何意见或发现任何错误，请告诉我

关于介绍数据缺失的算法的书，《缺失数据》作者：（美）阿利森 ，供需要的下载

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

极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的另一种方法，最大概似1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出，但是这个方法通常被归功于英国的统计学家R. A. Fisher（罗纳德·费雪）。

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