matlab均方误差的代码 PML 近似轮廓最大似然估计。 该软件包在中实现了算法。 注意：当前版本的代码为Python中单一分布的功能（如熵和支持集大小）实现了近似PML。 多维PML的代码（用于多种分布的功能，如L1距离）将在2020年7月底发布，Julia和Matlab的实现也将在此之前发布。 剖析最大似然概览 假设我们有n具有经验分布（直方图）的样本p̂=(̂p[1], ̂p[2], ...) 。 重新标记σ̂p = (p̂[σ[1]], p̂[σ[2]], ...)根据置换σ置换p̂的分量。 轮廓最大似然（PML）分布pᴾᴹᴸ使观察到经验分布p̂任何重新标记的可能性最大化。 计算PML分布等效于解决以下优化问题： 其中和在分布p的支持集的所有置换σ上，

模式识别实验报告 1、最大最小距离聚类法 2、K-均值聚类法 3、感知器算法 4、最小均方误差算法

图像的均方误差的matlab代码成像光体积描记图提取脉冲率估计 光电眼波描记图提取和处理的成像工具 介绍 成像光体积描记器（iPPG）是一种用于远程非接触式脉搏率测量的技术。 iPPG通常是从面部或手掌视频中获取的。 该软件包提供了用于iPPG信号提取和处理的工具。 来自[1]的恒河猴iPPG数据用作测试数据集。 输入：视频文件。 输出： iPPG信号； 估计的脉搏率。 内容 extract_color_channels_from_video从视频中提取颜色信号。 颜色信号被计算为每个视频帧在感兴趣区域（ROI）上平均的红色，绿色和蓝色分量的值。 可以为第一帧手动选择ROI（如果仅预期有限量的运动），或者使用Viola-Jones算法自动设置ROI（仅用于从人脸提取iPPG！）。 此功能可以选择从ROI中排除非皮肤和损坏的像素。 compute_ippg实现了[2]中考虑的iPPG提取方法（包括最近引入的CHROM和POS方法）以及一些iPPG预处理和后处理技术。 ippg_extraction_example-使用程序包从视频中提取的iPPG估算脉搏率的基本（最小）示例。 Datas

matlab均方误差的代码ECSE610无线通信-课程项目 摘要-Massive-MIMO方法已广为流行，它通过减少衰落信道中的统计波动来提高基于信道硬化现象的通信数据速率。 但是，如果不考虑传统的iid Rayleigh信道，则会出现复杂情况。 测试了Massive-MIMO OFDM系统，比较了针对匹配滤波器，零强迫和最小均方误差线性检测方案的瑞利，里奇安和相关信道模型的最小二乘方信道估计。 将16、64和128-QAM与50、100、200和300个接收天线的50个单发射机天线的Mass-MIMO信道上的64、256和1024 OFDM子载波进行比较。 结果表明，大规模MIMO线性检测方法在较高的OFDM子载波上具有显着的性能改善，但在Rician和Correlation模型中难以克服性能提升。 该项目提供了一个很好的MATLAB代码教程，用于在无线下行链路系统中执行Massive-MIMO-OFDM信道建模，最小二乘信道估计和MIMO检测。

图像的均方误差的matlab代码 机器学习第一次作业 机器学习平台python和matlab的熟悉 1 问题描述 1 用python或者matlab编写一个KNN分类器 训练集为semeion_train.csv 测试集为semeion_test.csv 计算在测试集上的错误率（k = 1 3 5 7） 2 选做 在训练集上划分一个交叉验证集（可以是训练集数据的20%左右），利用交叉验证选择k值 画一个以k值为x轴，交叉验证集错误率为y的曲线 3 本次实验的简要介绍 实验内容 本次实验使用kNN算法实现手写数字的识别。数据有256个特征值，代表了一个16*16的位图的像素值，0为无像素，1为存在像素。利用python PIL做出其中各个数字的典型图像如下所示： kNN算法简介 kNN算法是一种监督学习算法。假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已经确定。分类是对于新的类别，根据其最相近的k个邻居的类别，通过多数表决的方式进行预测。利用训练集对特征空间进行分类划分，并作为其分类的模型。 2. 解决方法 1 解决思路 计算待分类点与已知类别的点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与待分类

提出一种改进的均衡器算法。该方法基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)准则,使均衡器的输出与训练码的均方误差最小,并且将信道均衡的最小均方误差目标函数转化为二阶锥形式,利用内点法求最优解。与传统基于最小均方误差(least mean squares,LMS)和递归最小二乘(recursive leastsquares,RLS)自适应算法的均衡器相比,由于不需要迭代收敛过程,不存在收敛速度与精度的矛盾,克服了基于LMS和RLS的自适应均衡器参数设置的困难,而且利用更短的训练序列长度即可获得相同的均衡效果,对于改善通信效率具有参考价值。

matlab均方误差的代码程序DFluC 程序DFluC是用于去趋势波动分析（DFA）的MATLAB程序。 与其他DFA软件相比，DFluC程序在执行时特别注意边缘情况，例如部分未观察到和/或不规则采样的数据。 Prolegomenon DFA是一种估算赫斯特指数的方法，用于量化一维过程的自相似性和长期相关性。 [笔记。 为方便起见，本文档没有区分适当的过程和从该过程中采样的（观察到的，可能还有一些未观察到的或“缺失的”）值的数组。 过程/阵列在下面用y表示，也称为“数据”。 （“信号”是另一个常用术语，但在本文档中未使用。）] DFA包含以下步骤： 将数据划分为一定长度的非重叠段或“框”。 减去每个框中的局部多项式趋势，并计算残差的均方根（均方根波动）。 对不同尺寸的包装盒重复上述步骤。 通过回归估计均方根波动和盒子大小之间的幂律关系。 当处理部分未观察到的或不规则采样的数据时，程序DFluC将局部多项式趋势与原位数据点拟合，并避免“缝合”或“变形”数据，以免造成人为的跳跃或改变自相关结构。 当然，如果需要，您可以通过删除所有未观察到的条目并运行Program DFluC来自己“缝制

matlab匹配滤波代码仅通过MMSE估计实现的自适应脉冲压缩 作者：Pardhu M 接触： 描述 此方法基于最小均方误差（MMSE）公式，其中从接收信号中自适应估计每个单个距离单元的脉冲压缩滤波器，以减轻大目标附近匹配滤波导致的掩蔽干扰。 代码详细信息 所有代码均以Matlab 2015版本编写。 参考文件 Blunt，Shannon D.和Karl Gerlach。 “通过MMSE估计进行自适应脉冲压缩。” IEEE航空航天和电子系统学报42.2（2006）：572-584。 免责声明 提及的作者对上述论文没有任何版权。

基于MATLAB实现图像降噪好的程序

自适应滤波器有许多种，在这里实现了基于最小均方误差自适应滤波器