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src.rar_DML_DOA估计_基于dml的最大似然DOA算法

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • DOA估算 - 确定性极大似然法(DML)与随机极大似然法(SML)
    优质
    本文探讨了确定性极大似然法（DML）和随机极大似然法（SML）在DOA估计中的应用，分析两者优劣及适用场景。 《空间谱估计理论与算法》第五章中的求解函数形式可以成功应用于《阵列信号处理及Matlab实现》第四章的内容，《空间谱》第五章的表达形式同样适用。
     
  • DOA的极大似然估计及似然方法DOA
    优质
    本文探讨了利用极大似然估计进行方向-of-arrival (DOA) 估计的方法，并分析了基于似然函数的DOA定位技术的优势和应用。 使用最大似然估计算法进行DOA估计，并通过轮转循环对ML算法进行了改进。
     
  • 基于最大似然交替投影迭代的DOA估算.m
    优质
    本研究提出了一种基于最大似然估计与交替投影迭代技术相结合的新方法，用于精确计算信号的方向来源（DOA），在复杂噪声环境下展现出优越性能。 利用MATLAB实现了基于最大似然交替投影迭代的DOA估计方法，并且包括了MUSIC算法与基于最大似然交替投影迭代的DOA估计。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • DOA估计、压缩感知及最大似然凸优化方法
    优质
    本研究探讨了DOA（方向-of-arrival）估计技术，结合压缩感知与最大似然凸优化方法，提出一种高效信号处理算法，显著提升复杂环境下的目标定位精度。 压缩感知DOA估计是一种利用信号稀疏特性的方法，在雷达与声纳系统、无线通信及生物医学成像等领域有广泛应用。通过在采样阶段引入随机化测量矩阵，使得所需样本数量远少于传统奈奎斯特准则要求的带宽两倍值，从而实现对低频段宽带信号的有效压缩表示和精确重构。结合优化算法进行稀疏恢复处理后可获得高精度方向角估计结果，在提高系统性能的同时降低了硬件成本与计算复杂度。
     
  • 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。