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该示例展示了使用MATLAB实现最大似然估计算法(MH算法)。

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简介：
该示例展示了如何利用MATLAB实现MH算法，其中包含了多个关键模块，具体包括：MH_independence_MixNorm.m，用于处理混合正态分布的独立链；MH_Rayleigh.m，专门针对雷leigh分布的MH算法进行优化；RandomWalkMe_t.m，则是一个随机游走相关的MH算法实现；以及RayleighSampler.m，为雷leigh分布的采样提供支持。

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  • 最大似然估计法
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    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。
     
  • 用MATLAB实现MH算法实例
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    本文章详细介绍了如何使用MATLAB编程环境来实现马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法中的Metropolis-Hastings (MH)算法，并通过具体示例进行说明。适合初学者学习掌握MH算法的实践应用。 使用MATLAB完成MH算法示例主要包括以下文件：MH_independence_MixNorm.m；MH_Rayleigh.m；RandomWalkMe_t.m；RayleighSampler.m。
     
  • 最大似然估计方法
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    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。
     
  • src.rar_DML_DOA估计_基于dml的最大似然DOA算法
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    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。
     
  • 最大似然估计与MATLAB应用
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    本课程介绍最大似然估计的基本原理及其在参数估计中的应用，并通过MATLAB软件进行实践操作，帮助学员掌握该方法的实际运用技巧。 H1：0 = ∑n=18 H0 ：xn wn () = n=1 其中 w[n] 是均值为 0、方差为 σ² 的高斯白噪声，A 已知，并且样本间相互独立；信号与噪声也相互独立。相位θ是一个随机变量，它服从均匀分布： p(θ) = \begin{cases} 1/π, & \text{if } 0 ≤ θ < π \\ 0, & \text{otherwise} \end{cases} 任务包括以下三个部分： 1. 改变输入信噪比（可以通过改变A或噪声方差来实现），给定虚警概率，画出输入信噪比与检测概率之间的理论曲线。需要注意的是，这些理论检测曲线会根据样本数的不同而变化。 2. 通过调整样本数量，并使用蒙特卡洛实验方法，在PF=0.001的条件下绘制至少三条不同输入信噪比和检测概率关系图；并基于此得出结论。 3. 改变Monte Carlo（M-C）实验次数，保持样本数不变。在同样的前提下（即PF＝0.001），同样通过蒙特卡洛方法来获取输入信噪比与检测概率的关系曲线，并至少绘制三条曲线以供分析；并基于此得出结论。 上述任务要求从理论和实践两方面深入理解信号处理中的假设检验问题。
     
  • MATLAB最大似然法估计参数及拟合
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    本简介介绍如何使用MATLAB进行最大似然估计以求解模型参数，并展示数据拟合的具体步骤和方法。 使用最大似然法进行参数估计，并对边缘分布进行拟合。
     
  • MATLAB期望函数实现-ML_Maximization：最大似然期望最大化算法
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的最大似然期望最大化（EM）算法，适用于参数估计和模型学习任务。通过迭代优化过程，该算法能够有效处理缺失数据问题，增强模型的拟合能力。 Matlab期望函数代码ML_Maximization使用最大似然期望最大化算法，并提供了两个语言版本的实现：一个是Matlab，主函数为demo_MLEM_Simulation.m；另一个是Python，在Python中生成矩阵数据时直接将矩阵保存到im.csv文件中进行读取。ImagesMLEM函数的主要作用是对图像进行降噪处理，在程序迭代10次的过程中记录每次迭代后的图像结果，并将其保存下来，请参考images文件夹中的相关文件。
     
  • 基于维特比算法的最大似然序列估计-MATLAB开发
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    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。
     
  • MATLAB中的最大似然估计
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    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
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    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。