计算 A、B、R、E、F 和 Q 的最大似然估计Y(:,t) = A + B*X(:,t) + e(:,t), e(:,t)~N(0,R) X(:,t) = E + F*X(:,t-1) + u(:,t), u(:,t)~N(0,Q) 其中 Y 是 N × T 的可观察向量,X 是 K × T 未观察到的状态向量。 结构参数扩展的 EM 算法用于计算参数集估计的一个元素,该元素被映射到归一化参数空间中的唯一点估计。 支持许多流行的规范化(参数化)。 该算法实现了平方根卡尔曼滤波器。 总体而言,SPX-EM 算法比标准 EM 算法更健壮,收敛速度更快。 第一个版本几乎没有花里胡哨:请告诉我可能对您有用的任何其他功能。 报告错误或意外行为以及...
2021-09-27 22:39:03
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matlab
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