一个比较好的用于自学和研究HMM性质的文档

回归参数估计 使用不同方法的回归模型中参数估计的R代码： 最小二乘 梯度下降 大都会-哈丁斯 使用JAGS进行吉布斯采样 该代码用于具有一个预测变量的线性回归问题（单变量回归）。 目的是通过一个简单的示例并为所有方法提供基本实现，以介绍机器学习中广泛使用的重要方面，例如梯度下降和蒙特卡洛方法。 此博客文章中介绍了不同的方法和代码： :

EM（expectation-maximization）算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计。ppt中包含以下内容： 算法介绍 EM算法 GEM算法性质 EM算法解释 EM不足及改进 作者：尤全增 ultimateyou@gmail.com

此matlab代码是parzen窗非参数估计概率密度函数的，以及parzen窗做分类器

离散控制Matlab代码潜在Alpha模型估算代码的文档 作者： Philippe Casgrain 电子邮件： MATLAB和C代码的此集合可用于通过EM算法估算纯跳跃潜在alpha模型中的参数。 有关这些模型和估计算法以及它们在算法交易中的使用的更多信息，请参见[^ fn1]。 注意：在此存储库中找到的许多C代码都是基于的经典HMM的Forward-Backward算法的C / mex实现。 该算法的原始代码以及不同实现方式的比较。 价格过程模型 我们考虑资产价格过程$ S_t $的连续时间模型，该模型由潜在的隐马尔可夫链$ \ Theta $驱动。 我们假设此特定模型的动力学表示为$$ dS_t = \ delta \ left（dN_t ^ +-dN_t ^-\ right）; $ $$，其中$ \ delta> 0 $表示刻度尺寸，而$ N_t ^ \ pm $是具有相应随机强度$ \ lambda_t ^ {\ pm} $的泊松过程。 我们假设强度过程采用如下形式$ $$ \ lambda_t ^ {\ pm} = \ sigma + \ kappa（\ Theta_t-S

文档用了STFT

针对现有双边滤波算法参数设定复杂、不具通用性等问题,提出一种基于参数估计的双边滤波算法。该算法从计算图像噪声水平和边缘强度出发,在弱纹理区域采用PCA对图像的噪声水平进行估计;利用Sobel算子检测出图像的有效边缘,并对其强度水平进行定义,进而在最佳峰值信噪比准则下自适应设置滤波参数的空间标准偏差和亮度标准偏差,从而得到自适应双边滤波器。最后,对本文滤波结果进行主客观质量评价。研究结果表明:本文算法是有效的

使用最小二乘法估计刚体惯性参数，基于： CG Atkeson、CH An 和 JM Hollerbach，“机械臂载荷和连杆的惯性参数估计”，Int。 J. 罗布。 研究，卷。 5，没有。 3，第 101-119 页，1986 年 9 月

经典地球物理反演理论书籍，作者塔兰托拉，1987年中文版 适合各行业从事反演问题研究的人参考学习

Inverse Problem Theory and Methods for Model Parameter Estimation （模型参数估计的反问题理论与方法） 作者：(意大利)(Albert Tarantola)塔兰托拉 PDF格式，英文。