Advertisement

快速估计广义高斯分布形状参数的方法

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

简介：
本文提出了一种用于快速估计广义高斯分布(GGD)形状参数的有效方法，适用于各种信号处理和图像分析应用。 广义高斯分布（GGD）在信号处理和图像处理等领域有着广泛的应用。估计GGD的形状参数通常采用极大似然法和矩估计法。使用极大似然法进行估计计算复杂且耗时较多，而用一阶和二阶绝对矩来估算虽然可以简化计算过程，但反函数的形式难以解析得到，需要通过迭代方式求解，这样会降低计算效率。 本段落提出了一种基于反函数曲线拟合的GGD形状参数估计方法，在区间[0.1,2.5]内与现有其他方法相比具有形式简单（仅包含7个系数）、精度高以及易于快速计算等优点。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 快速估计广义高斯分布形状参数的方法
    优质
    本文提出了一种用于快速估计广义高斯分布(GGD)形状参数的有效方法，适用于各种信号处理和图像分析应用。 广义高斯分布（GGD）在信号处理和图像处理等领域有着广泛的应用。估计GGD的形状参数通常采用极大似然法和矩估计法。使用极大似然法进行估计计算复杂且耗时较多，而用一阶和二阶绝对矩来估算虽然可以简化计算过程，但反函数的形式难以解析得到，需要通过迭代方式求解，这样会降低计算效率。 本段落提出了一种基于反函数曲线拟合的GGD形状参数估计方法，在区间[0.1,2.5]内与现有其他方法相比具有形式简单（仅包含7个系数）、精度高以及易于快速计算等优点。
     
  • GGD的广义高斯分布参数估计
    优质
    本文探讨了GGD（广义高 Gauss 分布）的特性及其在信号处理中的应用，并提出了一种新的方法来准确估计其参数。 广义高斯分布参数估计（GGD）是对自然图像大量统计特征的一种建模方法，涉及对广义高斯分布中的两个参数alpha和beta进行估计的技术。
     
  • 广义高斯分布样本的参数估计
    优质
    本文探讨了针对广义高斯分布的参数估计方法，提出了一种新的算法来提高在不同形状参数条件下的估计精度和鲁棒性。 实现对符合广义高斯分布样本的广义高斯参数估计，利用Newton–Raphson迭代方法求解参数的数值解。
     
  • 基于EM算法的高斯分布参数极大似然估计
    优质
    本研究探讨了利用期望最大化(EM)算法进行高斯分布参数的最大似然估计方法，旨在提供一种有效的参数估计策略。 哈工大研究生课程讲义涵盖了高斯分布参数的极大似然估计以及EM算法的内容。
     
  • KDE高斯核密度估计——非参数方法
    优质
    简介：KDE高斯核密度估计是一种用于概率分布函数估计的统计技术，采用非参数方法来平滑数据点，适用于探索性数据分析和假设检验。 KDE（核密度估计）是非参数估计的一种方法，它使用高斯核函数来进行概率密度的估算，在独立成分分析以及确定控制限的过程中有广泛应用。
     
  • 贝叶斯参数估计方法
    优质
    贝叶斯参数估计是一种统计推断技术，它结合先验知识和数据观测值来更新对模型参数的认知。这种方法通过贝叶斯定理计算后验概率分布，为不确定性提供了一个全面的视角，在机器学习、数据分析及决策制定中具有广泛应用价值。 在MATLAB中实现贝叶斯参数估计涉及使用统计工具箱中的相关函数来完成先验分布的选择、似然函数的计算以及后验分布的推断。具体步骤包括定义模型的假设条件，选择合适的先验概率，并利用观测数据更新这些先验知识以得到更精确的参数估计结果。
     
  • 基于贝叶斯方法的删失数据下威布尔分布参数估计(2008年)
    优质
    本文采用贝叶斯统计理论，探讨了在不同类型删失数据条件下威布尔分布参数的有效估计方法。通过引入适当的先验信息，优化了参数估计过程，提升了模型预测准确性，尤其适用于可靠性分析和寿命评估领域。 本段落主要探讨了在寿命分布为威布尔分布的情况下对删失数据进行贝叶斯统计分析的方法。文中基于尺度参数的先验假设采用逆伽玛分布，并且形状参数分别采用离散分布和均匀分布，提出了多种删除数据情况下的参数估计方法。为了简化计算过程，还提出了一种使用Gibbs抽样法来计算贝叶斯估计的技术方案。模拟实验的结果表明这些方法是有效可行的。
     
  • 不同形状参数的K-分布.m
    优质
    本文探讨了不同形状参数对K-分布特性的影响，分析了其在统计学和信号处理中的应用价值。通过理论推导与仿真验证，揭示了K-分布的变化规律及其实际意义。 形状参数和尺度参数可变的K分布杂波仿真