利用chan算法得到位置估计初始值，再利用最大似然算法修正

% ************************************************ % 一个数组信号参数最大似然估计问题% % 课程 EEL6537 的练习题和研究课题 12-02-22 孙磊 bitsunlei@126.com % 最后修改时间：2012 年 2 月 24 日% % 这是EEL6537问题集Ex1.1的模拟解% 这个问题是将估计器误差与其 CRB 进行比较。 % ％原始问题是： % 考虑数据集% x_l = \beta a_vec s_l + e_l, l = 1,...,L, % 其中 x_l 表示第 l 个 M \times 1 个数据向量， % a_vec = [1 1 ... 1]^T（M\times 1 向量） % \beta 是一个要估计的复数值未知标量% {s_l} 是已知信号波形% e_l 表示第 l 个误差向量，iid,\sim

《Approximating Mutual Information by Maximum Likelihood Density Ratio Estimation》互信息在各种数据处理任务中是有用的，如特征选择或独立的组件分析..本文提出了一种基于密度比函数最大似然估计的相互信息逼近方法。我们的方法称为最大似然互信息（MLMI），具有几个有吸引力的特性，例如不涉及密度估计，它是一个单一的过程，全局最优解可以有效地计算，并且交叉验证可用于模型选择。数值实验表明，MLMI与现有方法相比具有较好的优越性。

最大似然译码/最小距离译码 待编码的信息序列M：M=[M0, M1,…, ML－1]； 编码器输入序列的总长度：k(L+m)； 编码器输出的码序列C：C=[C0, C1,…,CL－1]，其中每个子码Ci含有n个码元； 经离散无记忆信道(DMC)传输后，译码器接收的序列 R：R=[R0, R1,…,RL－1]； 对于DMC信道： 码序列 C 的路径度量 M(R/C)：计算第 l 时刻到达状态 i 的最大似然路径的相似度—log p(R/C)； 子码 Ci 度量M(Ri/Ci) ：计算第 l 时刻接收子码 Ri 相对于各码字的相似度— log p(Ri/Ci)，也称为分支度量。

matlab编写的，基于最大似然估计算法，计算一组数值的值，计算平均值，估计值，方差，标准差

它适用于似然函数是显式的情况。

利用MATLAB仿真最大后验概率准则（MAP）和最大似然概率准则（ML）的判决过程，给出了不同信噪比下的误比特率曲线

基于MATLAB的模式识别的参数估计的最大似然估计，处理水环境分类问题，共分为5类，最后利用贝叶斯决策得出五类总的识别率。

针对广义空间调制（GSM）系统中信号检测复杂度过高的问题，提出一种采用分组方式的低复杂度检测算法。发送端根据激活天线数对发射天线进行分组，每组激活一根天线用于传输调制符号，然后在接收端做相应的分组串行检测。分析和仿真结果表明，该检测算法可以有效缩小接收端的搜索空间，从而大大降低检测复杂度，并且能够提供与最大似然（ML）检测算法相近的误比特率（BER）性能。

一种基于矢量水听器的最大似然时延估计方法，兰华林，，针对确定脉冲信号，给出了一种基于矢量水听器的最大似然时延估计方法。对该方法进行了理论推导，并给出了时延估计的克拉美-罗下��