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利用Gram-Charlier级数计算概率密度函数。

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简介:
Matlab 通过运用 Gram-Charlier 级数的方法,来计算变量的概率密度曲线。

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  • Gram-Charlier展开法求解PDF
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    本文采用Gram-Charlier级数展开方法,探讨并推导概率密度函数(PDF)的近似解,为复杂分布提供精确且高效的计算途径。 在MATLAB中可以使用Gram-Charlier级数展开来求解变量的概率密度曲线。
  • Gram-Charlier展开绘制PDF或CDF图
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    本文介绍了一种基于Gram-Charlier级数展开的方法,用于精确绘制概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF)图形。该技术能够有效处理非正态分布的数据,提供更准确的概率分析工具。 使用著名的Gram-Charlier级数展开可以绘制变量的概率密度曲线或累积分布曲线,在程序设计中有此选项。该过程需要利用到六阶半不变量。
  • 分布图表.rar_matlab _分布_图表_正态_韦伯分布
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    本资源包含多种概率密度分布函数的MATLAB绘制代码及图表,包括但不限于正态分布与韦伯分布,适用于学习和研究概率统计中的分布特性。 使用MATLAB仿真了常用的概率分布图,包括瑞利分布、对数正态分布和韦布尔分布的概率密度函数图像。
  • Python:三维
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    本文章介绍了如何使用Python语言实现三维空间中的概率密度函数,并提供了具体的代码实例和可视化方法。 二维高斯分布的概率密度函数在数据集中有着广泛的应用,并且可以通过优化坐标轴和图像来改善其可视化效果。正态分布是概率密度分布的一种形式,它的数学表达式为:\[ f(x; \mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \]其中\(f\)表示概率密度函数,\(x\)是随机变量,而参数\(\mu\)和\(\sigma\)分别代表均值与标准差。在一维情况下,该分布仅涉及一个变量\(x\)及其对应的两个统计特征:平均数(即均值)和方差的平方根(即标准差)。正态分布在概率论中具有重要的地位,因为它能够描述许多自然现象和社会科学中的数据模式。
  • Rayleigh-PDF: 瑞分布的(PDF)
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    瑞利分布概率密度函数(Rayleigh-PDF) 描述了在两个正交信号分量具有相同方差时叠加信号幅度的统计特性,广泛应用于通信工程与无线传输领域。 概率密度函数(PDF)描述了随机变量的分布情况。对于特定比例参数sigma的情况,可以使用npm包`distributions-rayleigh-pdf`来评估其PDF值。 在Node.js环境中安装该模块的方法是: ``` npm install distributions-rayleigh-pdf ``` 若要在浏览器中使用此功能,请参考相关文档进行设置和配置。 要计算给定x处的概率密度函数(PDF),可以这样操作: ```javascript var pdf = require(distributions-rayleigh-pdf); pdf(x [, options]) ``` 其中,`x` 可以是单一数值、数组或矩阵。例如: ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = pdf(1); // 返回约0.607 out = pdf(-1); // 返回0 // 对于多个值,可以使用数组来评估PDF。 x = [0, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5]; ```
  • 多元高斯
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    多元高斯概率密度函数是统计学中用于描述多维随机变量分布的一种重要工具,它在机器学习、数据分析及信号处理等领域有着广泛的应用。 这个MATLAB文件通过计算均值和协方差矩阵来求解多变量高斯概率密度函数。
  • hmm.rar_Baum-Welch法_VAD应_baum welch法_mfcc与hmm_
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    本资源探讨了Baum-Welch算法在语音活动检测(VAD)中的应用,结合MFCC特征提取和HMM模型,分析并优化了基于概率密度函数的声学建模技术。 hmm文件使用HMM算法在噪声环境下实现语音识别。其中vad.m是端点检测程序;mfcc.m用于计算MFCC参数;pdf.m函数用来计算给定观察向量对该高斯概率密度函数的输出概率;mixture.m用于计算观察向量对于某个HMM状态的输出概率,即该状态下若干高斯混合元的线性组合的概率值;getparam.m函数负责计算前向、后向概率以及标定系数等参数;viterbi.m实现Viterbi算法;baum.m实现Baum-Welch算法;inithmm.m用于初始化参数设置;train.m是训练程序文件,而main.m则是该训练过程的脚本段落件。recog.m负责执行识别任务。
  • Gamma-PDF:伽玛分布的
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    Gamma-PDF是指用于计算伽玛分布在统计学和概率论中特定点处概率密度的数学函数。该函数广泛应用于各种领域的数据分析与建模之中。 概率密度函数(PDF)描述了随机变量的概率分布情况。对于特定的随机变量而言,其PDF由形状参数alpha与速率参数beta定义。 要使用相关功能,请先安装npm包distributions-gamma-pdf。 用法示例: ```javascript var pdf = require(distributions-gamma-pdf); ``` pdf(x[, options]) 用于评估分布的概率密度函数(PDF)。输入x可以是单一数值、数组、类型化数组或矩阵。例如: ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = pdf(1); // 返回约0.3678 out = pdf(-1); // 返回0 x = [ 0 , 0.5 , 1 , 1.5 ]; ```
  • MATLAB中的非参代码-MSAL: MSAL
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    MSAL是一款用于在MATLAB环境中进行数据驱动的概率密度函数非参数估计的工具包。它提供了多种算法来实现灵活的数据分析和建模需求,适用于统计学、机器学习及信号处理等多个领域。 概率密度函数的非参数估计在Matlab代码中的应用涉及一种名为多标准优化主动学习(MSAL)算法的方法。这种算法的核心在于选择最具关键性的实例,并通过与Oracle系统的交互获取这些实例的标签信息。单纯地挑选具有高信息量或代表性的未标记样本可能导致采样偏差或是聚类依赖性问题。 本段落提出了一种新颖的策略,即多标准优化主动学习(MSAL)方法,旨在同时考虑所选实例的信息度、代表性以及多样性这三个因素。具体而言,信息度是通过软最大预测的熵来衡量;而代表性的评估则基于非参数估计所得的概率密度函数来进行。 这两个指标被合并为一个优化目标,以期减少模型不确定性,并促进探索未标记数据中的潜在分布模式。此外,为了防止选择过于相似的数据点,多样性也被引入作为约束条件——通过计算关键实例间的差异来实现这一目的。 研究在Matlab R2017a软件环境下进行实验验证。研究成果已发表并拥有DOI编号:10.1109/ACCESS.2019.2914263,且被WOS数据库收录(引用号为:WOS: 000470246900001)。