最大似然波达方向(DOA)估计具有最优的理论性能,但是存在计算量过大的问题。为了降低最大似然DOA估计的计算量,将参数估计转化为高维非线性函数的优化问题,并提出了一种新的优化算法。首先利用波束形成法对空间谱进行预估计并根据空间谱信息构造一组满足"预估分布"的初始解,这组初始解以较大概率落在全局最优解的局部吸引域中。然后将其中适应度最大的一个初始解作为局部搜索的起点。网格爬山法是一种以网格为单元的局部搜索方法,比传统爬山法更加高效和稳定,因此采用该方法获取全局最优解。新算法不仅能够得到精确的参数估计,同时具有较高的计算效率,计算机仿真显示新算法的计算效率高于基于粒子群优化的最大似然DOA估计算法。
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蒙特卡罗matlab仿真代码Maximum_Likelihood_Estimation_of_the_GJR-GARCH_Model_Using_Matlab 使用 Matlab 估计 GJR-GARCH 模型的最大似然 我们报告了用于 GJR-GARCH (Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH) 模型最大似然估计的 Matlab 代码; 此外,我们报告了蒙特卡罗模拟,该模拟表明最大似然估计量收敛到真实参数。 我们将 t5-student 创新用于 GJR-GARCH 过程。 其他细节:所有Matlab代码文件必须包含在同一个文件夹中,并且该文件夹必须添加到Matlab路径中。 包含 Monte Carlo 模拟的主要 Matlab 文件名为“MainFile.m”。 此存储库中包含的所有其他 Matlab 文件 - 即“MLE_t5_tgarch.m”和“mycon_threshold_garch.m” - 是用于估计 GJR-GARCH 模型参数的辅助文件。
2023-03-15 11:41:25 3KB 系统开源
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Constrained Maximum Likelihood Estimation
2022-09-19 18:01:26 58KB cml cml.rar likelihood maximum_likelihood
matlab实现同步的代码突发模式 CPM 的最大似然同步 用于实现Hosseini & Perrins为不同类型的 CPM 信号 (GMSK-RECT-RC ....) 引入的同步方法的 Matlab 代码。 实现的细节可以从这两篇论文中获得: “Burst-Mode CPM的Maximum Likelihood Synchronization of Burst-Mode CPM”和“Timing, Carrier, and Frame Synchronization of Burst-Mode CPM” 如何引用这部作品? 如果您将此软件包用于自己的工作,请考虑使用以下内容引用它: @INPROCEEDINGS { 9232344 , author = { Kassan, Karim and Farès, Haïfa and Glattli, D. Christian and Louët, Yves } , booktitle = { 2020 XXXIIIrd General Assembly and Scientific Symposium of the Internation
2021-12-09 09:33:44 7KB 系统开源
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Introduction to Estimation Theory with Application in Spectral Analysis It is a MATLAB program with experiment data for verification. reference book: Digital Spectral Analysis Edited by Francis Castanié
2021-11-02 22:41:38 1.01MB matlab
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最大似然估计教程 Maximum Likelihood Estimation
2021-11-02 22:35:45 375KB Maximum Likelihood Estimation
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关于统计推理的电子书,最新版本,经典著作,总页数为381页
2021-10-14 21:07:24 7.55MB Statistical Inference
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PETER J. HUBER 的一篇论文,对于理解最大似然估计很有帮助,讨论了非标准情形下最大似然估计的表现。
2021-09-25 08:45:48 630KB maximum likelihood estimates
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蒙特卡罗matlab仿真代码Maximum_Likelihood_Estimation_of_the_GARCH_Model_Using_Matlab 用 Matlab 估计 GARCH 模型的最大似然 我们报告了用于 GARCH 模型最大似然估计的 Matlab 代码; 此外,我们报告了蒙特卡罗模拟,该模拟表明最大似然估计量收敛到真实参数。 我们将 t5-student 创新用于 GARCH 过程。 其他细节:所有Matlab代码文件必须包含在同一个文件夹中,并且该文件夹必须添加到Matlab路径中。 包含 Monte Carlo 模拟的主要 Matlab 文件名为“MainFile.m”。 此存储库中包含的所有其他 Matlab 文件 - 即“MLE_t5_NEW.m”和“mycon.m” - 是用于估计 GARCH 模型参数的辅助文件。
2021-08-30 14:16:29 3KB 系统开源
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