大数据-算法-非平稳色噪声环境下的参数估计方法研究.pdf

大数据-算法-非参数估计法在我国上市公司信用评级中的应用研究.pdf

参数估计 成平著 非常好的数理统计专著 有助于进一步进行研究

多分量LFM信号在分数阶Fourier域的参数估计与分离，刘宝华，李运华，分数阶Fourier变换由于其特有的性质，非常适和处理LFM信号，尤其是作为一种线性变换，可以克服多分量LFM信号的交叉项的干扰。本文在��

高斯混合模型（Gaussian mixture model，簡稱 GMM）是單一高斯機率密度函數的 延伸，由於 GMM 能夠平滑地近似任意形狀的密度分佈，因此近年來常被用在語音 與語者辨識，得到不錯的效果。 8 – 1. 單一高斯機率密度函數的參數估測法 8 – 2. 高斯混合密度函數的參數估測法 8 – 3. 求取 GMM 參數的另一種方法

svr圆参数估计，matlab写的，附带数据集，代码有详细的注释及说明，有利于读者深入了解SVR算法及操作流程

MUSIC算法参数估计的均方根误差（RMSE）

现代信号分析与处理技术_第1讲_参数估计方法.pdf

针对近场源三维参数估计效率低下及信号源的载波频率估计较少的情况,提出了一种基于均匀圆阵(UCA)的近场源四维参数估计快速算法,利用UCA的中心对称结构构造出两个相关序列,其中一个为利用错位相乘构造的相关序列,使之含有信号源的方位角、俯仰角以及载波的频率信息,而另外一个构造的相关序列则含有信号源的距离参数,这样两个相关序列的相位就包含信号的4-D参数信息.首先对利用错位相乘构造的相关序列利用最小二乘方法给出方位角、俯仰角和频率的估计,然后再利用另一个序列估计出距离参数.仿真结果表明该算法和3-D MUSIC算法性能相当,但由于所提算法无需三维搜索和特征分解,因而计算更加简单利于工程实时实现.

核密度非参数估计的matlab代码ICA-R-估计 参考： M. Hallin & C. Mehta (2015)。 非对称独立分量分析的 R 估计。 美国统计协会杂志，110(509)，218-232 独立分量分析 (ICA) 是一种多变量统计方法，其中将观察到的信号去卷积或分离为独立的潜在源信号。 在 ICA 模型中，观察到的 m 向量满足 , 其中 是一个非奇异维混合矩阵和 是一个向量，其分量 S_k(t) 具有成对独立分布（超过 t=1,2,...）。 ICA 的一个主要目标是从观察到的 X 向量中估计混合矩阵 ()。 将混合矩阵的准确估计的逆应用于观察到的混合 X 向量允许恢复 ICA 模型中的源信号。 在这个项目中，我们为混合矩阵提出了一个单步 R 估计器，旨在针对具有重尾分布的源信号和其他类型的噪声（相对于混合矩阵的现有估计器）实现更大的鲁棒性。 此外，我们能够通过半参数程序阐明 R 估计量的渐近特性，例如其极限分布。 评估 R 估计器首先需要 获得混合矩阵的初步估计量 L0，以实现根 n 一致性和 为各个未观察到的独立源信号指定单变量分布 f:=(f1,...,fm)