包含代码和数据库，亲测可用

太赫兹(THz)波具有的许多独特性质，使其非常适合应用于对人体的安检成像，但是目前原始太赫兹图像的信噪比、对比度和分辨率都有待改善。为提高太赫兹安检图像的质量，研究提出一种基于马尔可夫随机场理论的被动式太赫兹图像复原算法。对原始图像进行去噪和增强的预处理之后，在贝叶斯分析的基础上增加马尔可夫约束项进行图像复原。通过改变迭代次数和正则化参数，得到了清晰度不同的处理结果，经主客观评价指标分析确定了最佳的参数。实验结果证明，本算法可以在被动式太赫兹图像的噪声滤除和边缘信息保持上取得较好的平衡，从而大幅提高太赫兹安检图像的目标分辨能力。

预算matlab代码VC-贝叶斯估计 用于使用贝叶斯估计技术估计动态随机一般均衡（DSGE）模型的代码。 这些代码可从以下位置在线获得： 要求 Matlab（R） 使用Matlab（R）R2018a和以下工具箱对代码进行了测试 符号工具箱 统计工具箱 优化工具箱 乳胶 一些工具使用LaTeX来编译某些文档。 大多数LaTeX版本中都包含的epstopdf被某些工具使用。 附加代码和程序包 来自的代码： ， 版本 来自的代码： 用法示例 脚本SetDSGE.m是如何使用此程序包设置模型和估算模型的示例。 设置的主要结构 设置数据输入和输出的文件名 设置参数列表和优先级 设置观察变量列表 设置状态空间变量列表 设置艾德冲击的清单 生成符号变量 构造任何必要的辅助定义（可选） 设定观察方程式 设置状态方程式 以上9个步骤将建立模型。 设置后的贝叶斯估计通过找到使用后的模式前进MaxPost.m ，然后生成MCMC样品，使用MCMC.m 。 估计结果的分析是通过MCMCAnalysis.m完成的。 有关基本选项以及如何更详细地调用步骤序列，请参见示例SetDSGE.m 。 pdf格式的报告是在

matlab贝叶斯决策代码贝叶斯最佳-最差方法 该存储库包含贝叶斯最佳-最差方法的 MATLAB 实现。 您需要在您的机器上安装 JAGS。 请参阅以下链接以下载 JAGS： 先决条件 您需要在您的机器上安装 JAGS。 为此，请按照以下步骤操作： 访问 jags 开发站点并按照说明安装 JAGS 的 windows 版本。 在 Windows 中，转到控制面板，“系统和安全”，“系统”，然后单击“高级系统设置”，然后单击“高级”选项卡中的“环境变量”。 在“系统变量”下，单击路径，并将锯齿路径添加到字符串中。 这可能类似于“C:\Program Files\JAGS\JAGS-3.4.0\x64\bin”或任何路径。 如果您已经启动并运行了 Matlab，请退出 MATLAB 并重新启动以确保 MATLAB 使用新路径。 运行你的例子 要运行您的示例，请打开 runme.m 并将以下三个变量替换为您自己的数据 nameOfCriteria: This variable contains the name of Criteria A_B: contains the best-to-ot

matlab分时代码BEAST：用于变化点检测和时间序列分解的贝叶斯合奏算法 描述 时间序列数据的解释受模型选择的影响。 对于相同的数据，不同的模型可能会给出不同的，甚至是相互矛盾的模式，趋势和机制的估计，此包的突然变化，季节性和趋势（BEAST）的贝叶斯估计器减轻了这一局限。 BEAST试图通过放弃“最佳模型”的概念，并通过贝叶斯模型平均方案将所有竞争模型都包含在推理中来改善时间序列分解。 它是一种灵活的工具，可用于发现时序观察中的突然变化（例如，变化点），周期性变化（例如，季节性）和非线性趋势。 BEAST不仅可以告知何时发生更改，还可以量化检测到的更改真实发生的可能性。 它不仅检测分段线性趋势，而且检测任意非线性趋势。 BEAST适用于各种实值时间序列数据，适用于遥感，经济学，气候科学，生态学和水文学。 示例应用程序包括使用它来识别生态数据中的政权转移，通过卫星图像绘制森林干扰和土地退化图，检测经济数据中的市场趋势，查明气候数据中的异常和极端事件以及揭示生物数据中的系统动态。 有关BEAST的详细信息，请参见。 可以免费使用50天的论文。 参考 Zhao，K.，Wulder，MA

已知先验分布概率和条件概率，使用贝叶斯公式，求后验分布的概率

贝叶斯抠图的源代码 BayesMatting.rar, 自己在做项目的时候使用的源代码。

贝叶斯全球变暖 该项目是对世界各地全球变暖速度的贝叶斯分析，是为贝叶斯统计课程完成的。 它包含 1) 三个 JAGS 线性回归模型，2) 读取数据、在模型上运行 MCMC 并绘制图形的 R 脚本，以及 3) 描述结果的论文。 安装 安装 R、JAGS 和 Latex。 在 R 提示符下调用 install.packages("ncdf", "R2jags", "ggplot2", "ggmap") 下载 GISTEMP并将其放入 data/ 子目录（您需要创建）。 跑步 在 code/ 中，通过调用运行 R 脚本 Rscript climate.R 它将打印不同模型的输出，并将数字保存到 /paper/figs/ 要制作论文，请转到 paper/ 并调用 pdflatex document.tex bibtex document pdflatex do

对贝叶斯估计的原理进行讲解分析，并进行matlab的仿真

估计概率分布的参数