Advertisement

基于维特比算法的最大似然序列估计-MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用MATLAB实现基于维特比算法的最大似然序列估计，用于信号处理中对通信信号进行解码和错误检测与校正。 可以参考 K Vasudevan 所著《数字通信和信号处理》一书中的第 5.2 节来获取相关信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于维特比算法的最大似然序列估计-MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于维特比算法的最大似然序列估计，用于信号处理中对通信信号进行解码和错误检测与校正。 可以参考 K Vasudevan 所著《数字通信和信号处理》一书中的第 5.2 节来获取相关信息。
     
  • 最大似然估计法
    优质
    简介：最大似然估计法是一种统计学方法，用于寻找数据集参数的最佳猜测值。通过构建似然函数并最大化该函数来实现，以找到最符合观察到的数据的概率分布模型。 极大似然估计法是一种统计方法，用于估算模型参数。这种方法基于观察数据来寻找使得这些数据出现概率最大的参数值。通过最大化似然函数，可以找到最有可能产生观测到的数据的参数设置。这种方法在机器学习、数据分析等领域有着广泛的应用。
     
  • src.rar_DML_DOA估计_基于dml的最大似然DOA算法
    优质
    本资源提供了一种基于DML（深度模型学习）实现最大似然估计的DOA（方向-of-arrival）算法，适用于信号处理和雷达系统中的目标定位。 在DOA技术中应用了DML算法，即确定性最大似然算法。该算法具有估计精度高、抗噪性强的优点。
     
  • MATLAB中的最大似然估计
    优质
    简介：本文探讨了如何在MATLAB环境中实现最大似然估计方法，详细介绍其原理及应用实例，适用于统计分析和机器学习领域。 用MATLAB模拟最大似然估计算法对初学者来说非常有帮助。
     
  • MATLAB中的最大似然估计
    优质
    本教程介绍在MATLAB环境中实现最大似然估计的方法和技巧，涵盖基本理论、代码示例及实际应用，适合初学者掌握MLE技术。 用MATLAB模拟最大似然估计算法对初学者会有很大帮助。
     
  • MATLAB中的最大似然估计
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中实现最大似然估计的方法和步骤，旨在帮助读者理解和应用这一统计学中的重要工具。 最大似然估计的MATLAB代码可以用于实现参数估计。这种技术在统计建模中非常有用，特别是在需要从数据集中推断模型参数的情况下。编写此类代码通常涉及定义概率分布函数、计算对数似然值以及使用优化算法来最大化该值以找到最佳参数。 例如，在处理正态分布时，可以通过设定均值和方差的初始估计，并利用MATLAB内置函数如`fminsearch`或自定义梯度下降方法进行迭代更新。这样可以逐步逼近数据的真实概率密度模型，从而获得更准确的结果。 注意：这里提供的描述不包括任何具体代码示例或者外部资源链接，重点在于解释最大似然估计的概念及其在MATLAB编程环境中的应用方式。
     
  • 最大似然估计方法
    优质
    简介：最大似然估计是一种统计学方法，用于寻找数据参数的最佳猜测值。通过最大化观测数据出现的可能性来确定模型中的未知参数。这种方法在机器学习和数据分析中广泛应用。 极大似然估计方法用于参数估计的一种常用统计技术。这种方法通过寻找使观察到的数据出现概率最大的模型参数来进行估计。在应用极大似然估计时，通常会构建一个与数据分布相匹配的概率模型，并在此基础上求解最可能的参数值。 由于原文中没有提及具体示例或进一步细节，上述描述仅概括了极大似然估计的基本概念和用途。
     
  • qmle.rar_最大似然估计_qmle.rar_matlab_最大似然译码
    优质
    本资源包提供关于最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的相关内容与MATLAB实现代码，特别是针对QMLE（拟极大似然估计）及最大似然译码算法的详细介绍和示例。 用MATLAB编写的最大似然译码程序非常实用，并且提供了很好的示例。
     
  • 最小二乘法和最大似然法的参数估计比较
    优质
    本文探讨了最小二乘法与最大似然法在参数估计中的应用及其优缺点，通过对比分析为不同场景下的统计建模提供指导。 在系统建模过程中，参数辨识是一个关键步骤，它通过分析输入与输出的数据来确定一个系统的模型，并使之尽可能地接近实际的被测系统。通常情况下，在进行这种建模工作时会遵循一系列的标准流程，包括但不限于对系统的描述、选择合适的模型结构、估计参数和状态变量、验证模型的有效性以及重复实验或计算等环节。 本段落重点介绍了两种常用的参数辨识技术：最小二乘法与最大似然法。其中，最小二乘法则是一种通过减少预测值与实际观测数据之间的误差平方来估算系统参数的方法，并且可以采用递推形式（即每一步都基于上一次的估计结果和新的测量信息更新当前的参数估值），从而实现对动态系统的实时监控及调整。 相比之下，最大似然法则是另一种利用概率统计原理进行参数估测的技术。它首先构建一个反映观测数据与潜在未知变量之间关系的概率模型——即所谓的“似然函数”，然后通过寻找使该函数值最大的一组参数作为最终的估计结果。同样地，在递推形式下，这种方法也可以根据最新的观察信息不断优化其先前的预测。 此外，本段落还简要介绍了如何利用MATLAB这一编程工具来实现上述方法的实际应用。通过对这两种技术的比较分析可以发现：虽然两者都能有效地识别出系统参数，但是从计算复杂度的角度来看，递推最大似然法往往需要更高的运算资源投入。 关键概念包括： - 参数辨识：用于通过输入输出数据确定模型的过程。 - 最小二乘法：一种减少误差平方的技术。 - 递推最小二乘法：实时更新参数估计的方法。 - 最大似然法：基于概率分布来估算未知参数的策略。 - 递推最大似然法：不断优化其预测结果以适应新数据的过程。
     
  • 最大似然估计（MLE）
    优质
    简介：最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种统计方法，用于通过最大化观测数据的概率来估算模型参数。这种方法在机器学习和数据分析中广泛使用，以求得最能解释数据集的参数值。 文中详细介绍了极大似然估计方法，包括其原理、算法、程序实现以及应用实例。