matlab 期望函数代码 ML_Maximization 最大似然期望最大化算法 分两个语言版本： Matlab:主函数为demo_MLEM_Simulation.m python: im = phantom(im_size, im_size)函数是Matlab内置的，生产一个im_size * im_size的矩阵（图片），在python中直接把矩阵数据放到im.csv中进行读取 Images MLEM函数的主要作用是试照片降噪，在程序迭代10次，python代码把每次迭代后的图像记录也保存下来了，请参考images文件夹

em算法matlab代码电磁场 HMRF的MATLAB实现，如“通过隐马尔可夫随机场模型和期望最大化算法对脑MR图像进行分段”（Zhang等人，2001年）所述。 HMRF被应用于从OASIS脑截面数据集中分割图像，但是提供的代码可以针对任何3D图像分割进行修改。 您可以在什么上测试此算法？ 任何3D图像，但我已经使用OASIS截面数据集验证了模型。 该数据集由416名18-96岁的正常和早发的阿尔茨海默氏病患者组成。 数据集提供了地面真相标签-来自Zhang等人描述的HMRF的FAST-FSL实现。 纸。 相关博客文章：

基于变分贝叶斯期望最大化（VBEM,variational Bayes expectation maximization）算法和Turbo原理，提 出了时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法。设计的软入软出空时检测器在采用 列表球形译码避免穷尽搜索的同时，考虑了信道估计误差方差矩阵的影响;利用空时检测获得的发送信号后验概率 分布估计，推出了新的Kalman前向后向递归信道估计器。仿真结果表明，在时变多径信道条件下，提出的算法 比传统EM算法和面向判决算法更加具有顽健性。

它是期望最大化算法的一种实现，它带有数据集的完整图形和绘图。 无需指定复杂的属性，只需运行脚本即可享受！

动态贝叶斯网络（DBN）是基因调控网络的一种有力建模工具。贝叶斯结构期望最大算法（SEM）能较好地处理构建基因调控网络中数据缺失的情况，但SEM算法学习的结果对初始参数设置依赖性强。针对此问题，提出一种改进的SEM算法，通过随机生成一些候选初始值，在经过一次迭代后得到的参数中选择一个最好的初始值作为模型的初始参数值，然后执行基本的SEM算法。利用啤酒酵母细胞周期微阵列表达数据，构建其基因调控网络并与现有文献比较，结果显示该算法进一步提高了调控网络构建的精度。

高斯混合模型的期望最大化算法的实现， 考虑 20 个点的数据并使用 EM 算法使用两个高斯分布对该数据进行建模

在这个项目中，我们研究了隐马尔可夫随机场 (HMRF) 模型及其期望最大化 (EM) 算法。 我们使用 HMRF-EM 框架实现了一个名为 HMRF-EM-image 的 MATLAB 工具箱，用于二维图像分割。 该工具箱还实现了边缘优先保留的图像分割，并且可以轻松地针对其他问题重新配置，例如 3D 图像分割。 文件： https : //arxiv.org/pdf/1207.3510.pdf

我们为面板数据开发了一个广义动态因子模型，目的是估计未观察到的指数。 虽然在动态因子分析的文献中已经开发了类似的模型，但我们的贡献是三方面的。 首先，与在每个时间段测量同一主题的多个属性的简单动态因素分析相反，我们的模型还考虑了多个主题。 因此它适用于面板数据框架。 其次，我们的模型为每个时间段的每个受试者估计了一个独特的未观察到的指数，这与之前使用所有受试者通用的时间指数的工作相反。 第三，我们开发了一种新颖的迭代估计过程，我们称之为两周期条件期望最大化 (2CCEM) 算法，并且足够灵活以处理各种不同类型的数据集。 该模型应用于测量与供水和卫生设施运营相关的属性的面板上。

此提交实现了期望最大化算法并在简单的 2D 数据集上对其进行了测试。 期望最大化（EM）算法是一种迭代方法，用于在统计模型中依赖于未观察到的潜在变量的情况下，找到参数的最大似然或最大后验（MAP）估计。 EM 迭代在执行期望 (E) 步骤和最大化 (M) 步骤之间交替执行，该步骤为使用参数的当前估计评估的对数似然的期望创建函数，以及计算最大化预期对数的参数 -在 E 步骤中找到的可能性。 然后使用这些参数估计来确定下一个 E 步骤中潜在变量的分布。 Github 存储库： https://github.com/rezaahmadzadeh/Expectation-Maximization

用matlab实现EM算法