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【MATLAB代码】KLD采样

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简介：
本段MATLAB代码实现了一种基于Kullback-Leibler Divergence（KL散度）的采样方法，适用于概率分布分析与统计建模。 Kullback-Leibler距离（KLD-Sampling）粒子滤波算法在保证一定滤波精度的前提下，可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数，从而减小滤波时间，提高滤波效率。

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  • 【MATLAB代码】KLD采样
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    本段MATLAB代码实现了一种基于Kullback-Leibler Divergence（KL散度）的采样方法，适用于概率分布分析与统计建模。 Kullback-Leibler距离（KLD-Sampling）粒子滤波算法在保证一定滤波精度的前提下，可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数，从而减小滤波时间，提高滤波效率。
     
  • 基本采样与下采样代码: 基本采样与下采样代码-MATLAB开发
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    这段资料提供了一个MATLAB项目，专注于实现信号处理中的基本采样和下采样技术。适合于学习数字信号处理原理及其编程实践的读者使用。 任何信号的基本采样和下采样代码可以用于处理数字信号的转换过程。这类代码通常包括对原始信号进行降频或升频的操作，以适应不同的系统需求或者数据压缩的目的。编写这样的代码时需要考虑保持信号的关键特性不变，并且避免出现混叠现象或其他不良效果。
     
  • Matlab中的图像降采样与升采样代码
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    本资源提供了一套在MATLAB环境下实现图像降采样和升采样的完整代码库。通过这些代码，用户可以轻松掌握不同算法的应用及其对图像质量的影响。 本段落介绍了一段Matlab代码，实现了以2为因子的图像升采样和降采样的功能。其中，降采样方法包括使用平滑滤波器（如平均滤波）与不使用平滑滤波器两种方式；而升采样则有像素点直接复制及线性插值两种方案。这四种组合被应用于同一张原始图片上，并生成了四幅不同的结果图。 具体来说，程序运行后会展示以下内容： - 图片1：原始图像。 - 图片2：使用平滑滤波器进行降采样和像素点直接复制法升采样的效果。 - 图片3：采用相同方式的降采样但应用线性插值方法来升采样后的结果图。 - 图片4与图片5分别展示了不运用平滑滤波器条件下，通过像素点直接复制及线性插值两种不同手段进行图像处理的结果。
     
  • Matlab中的图像降采样与升采样代码
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    本段落介绍在MATLAB中实现图像降采样和升采样的方法及代码示例。通过调整图像分辨率，探讨不同采样技术对图像质量的影响。 该代码实现了以2为因子的图像升采样和降采样的功能。其中，降采样包括使用平滑滤波器的方法以及不使用平滑滤波器的方法；升采样则包含像素点直接复制方法与线性插值法两种方式。总共存在四种不同的组合方式。程序运行后会显示原始图片及四个结果图片：第一张为原始图片，第二张是采用平滑滤波降采样和像素点直接复制升采样的效果图；第三张则是使用了平滑滤波器的降采样与线性插值法的升采样后的图像；第四张展示的是不使用平滑滤波器进行降采样且采取像素点直接复制方法完成升采样的结果；最后一张图片则呈现了未采用平滑滤波器降采样但应用了线性插值法升采样的效果。
     
  • MATLAB图像下采样代码
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    本段代码提供了一种使用MATLAB进行图像下采样的方法，能够有效降低图像分辨率，适用于图像处理和计算机视觉中的预处理步骤。 在MATLAB中编写图像下采样代码时，给定原始图像和下采样的比例后，可以得到经过下采样处理后的图像矩阵。
     
  • Matlab采样量化_源码_采样量化
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    本项目提供了基于MATLAB的信号处理代码，专注于数字信号的采样和量化过程。通过详细的注释和实例演示，帮助学习者深入理解相关理论知识及其应用实践。 对图像进行不同尺度的采样和量化，并对比其效果。
     
  • 吉布斯采样MATLAB代码-MATLAB_GIBBS_LDA: MATLAB_GIBBS_LDA
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    MATLAB_GIBBS_LDA 是一个使用吉布斯采样算法实现主题模型LDA（Latent Dirichlet Allocation）的MATLAB代码库，适用于文本分析和挖掘。 吉布斯采样MATLAB代码matlab_gibbs_lda实现了基于Gibbs抽样的LDA，并使用纯MATLAB代码重新实现文档主题上的Dirichlet分布的超参数采样，参考了Mallet。输入数据格式为一个3行矩阵X：对于第i行，X(i,1)是文档ID，X(i,2)是令牌ID，X(i,3)表示此文档中该令牌出现的次数。
     
  • 下采样MATLAB代码-DQA2_MATLAB：MATLAB缺失的DAQ代码
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    这段MATLAB代码提供了数据采集（DAQ）功能，特别针对MATLAB原生支持不足的问题进行了补充，实现了高效的信号下采样处理。 这段代码用于处理数据的下采样操作，使不同的输入能够以不同的速率进行“采样”。它还实现了非阻塞保存到磁盘的功能，以便在将数据保存至磁盘的同时不影响其他任务执行效率。此外，该代码通过单独进程运行输出生成功能来支持动态信号的实时产生。 为了实现这些特性，需要使用MatlabDAQ工具箱和并行计算工具箱，并且所有以“sl”开头的方法调用均需遵循特定规则与规范。错误处理机制也已整合进相关函数中。 关于代码的具体位置：任何与此相关的代码都应被移动到/+daq2/+sl/路径下，以便于管理和维护。 示例和局限性的详细信息将另行说明。此外，该系统还支持使用InteractiveMatlabPlot库进行交互式绘图，并提供自动保存DAQ数据的功能，以方便后续分析与处理。
     
  • 吉布斯采样Matlab代码-MCMC算法
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    本资源提供了一个用MATLAB编写的吉布斯抽样程序，用于实现MCMC（马尔科夫链蒙特卡洛）算法，适用于贝叶斯统计中的参数估计与模型推断。 该存储库提供了课程“Ausgewählte Kapitel：贝叶斯计量经济学和MCMC，SS2018”的代码文件。课程内容涵盖了贝叶斯统计学、抽样方案、马尔可夫链、Metropolis-Hastings算法、吉布斯采样以及状态空间模型的贝叶斯计量经济学，并包括线性和非线性滤波（卡尔曼/粒子滤波）。讲座和练习将交替进行，课程中会大量使用R语言或MATLAB。因此建议学生熟悉这两种编程语言，对初学者而言，推荐参加3月份举办的“R入门”基础课程。请携带运行中的R或MATLAB的笔记本电脑来上课。整个学期包含三项不同的作业，每项作业的时间限制为一周。欲了解更多信息，请访问相关页面。
     
  • Kennard-Stone采样算法的MATLAB源代码
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    这段MATLAB源代码实现了Kennard-Stone采样算法，用于从数据集中选取代表性的子集。此算法广泛应用于化学计量学中样品的选择与分析。 Kennard-Stone选取样本算法的MATLAB源代码适用于红外光谱样本的筛选。