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LogACD(p,q)模型,基于估计函数,在MATLAB代码-七参数版本-EF中实现。

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简介:
该代码为用户提供了一种利用马丁格拉估计函数对持续时间时间序列进行LogACD$(p,q)$建模的功能,正如我们在手稿中所详细阐述的那样。具体而言,此代码将使用户能够生成第7节中提及的持续时间时间序列,并重现图7和表5中呈现的结果。通过对代码进行适当的调整,它还将应用于第8节中展示的实际数据分析场景。为了顺利运行该程序,您需要安装以下软件和软件包:R/R工作室以及MATLAB。请将所有七个R文件和一个MATLAB文件放置在同一文件夹中。随后,将该文件夹的路径添加到Matlab环境中。打开example_code.R文件并设置您的工作目录为存储所有代码的路径:setwd(pathwhereallcodesarestored)。最后,连接R和Matlab,使用`library(R.matlab)`加载R.matlab包,并启动Matlab服务器:`Matlab$startServer()`以及`matlab <- Matlab()`来启动Matlab实例。

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  • Matlab-LogACD-EF:利用构建LogACD(p,q)
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    本项目提供了一套基于MATLAB的代码,用于实现地理空间数据转换中的七参数模型,并将其应用于CNN-BDT(卷积神经网络-贝叶斯决策理论)框架中,以增强图像分类和目标检测性能。 该存储库包含名为CNN-BDT的方法的代码,因为它结合了卷积神经网络(CNN)和袋装决策树(BDT)。其中,CNN用于功耗估计模块,基于七个不同的参数来估算电动汽车的能耗:车速、车辆加速度、辅助负载、道路标高、风速以及环境温度。初始电池状态也被视为一个关键输入参数。 在PCE模块中使用的CNN架构借鉴了G.Devineau等人发表的文章《对骨骼数据进行手势识别的深度学习》中的用于手势识别的CNN设计思路。该代码是使用Pytorch API用Python编写而成的,而BDT则通过MATLAB 2019a实现以微调PCE模块输出估计值。 为了训练整个系统: - 首先下载存储库到本地计算机。 - 接着运行Train_PCEModule.py文件来训练用于功耗估算的CNN部分。 - 最后,在Matlab中执行相关代码,以便利用袋装决策树对初始预测结果进行微调。输入参数包括PCE模块中的七个变量以及相应的估计和实际输出值。
  • MATLAB的AR与阶分享-estimate_AR.m
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    本资源提供了一段用于在MATLAB环境中进行自回归(AR)模型参数及阶数估计的代码。通过提供的函数estimate_AR,用户可以便捷地对信号数据进行分析建模,适用于各种需要时间序列预测的应用场景。 我最近编写了一个名为estimate_AR.m的MATLAB代码,用于估计AR模型的参数及阶数。该代码使用L-D算法解Y-W方程法,并包含相关注释。对于学习随机信号处理的同学来说应该会有帮助。:) 希望这段重写后的文字符合您的要求!
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    本资源提供了一系列详细的MATLAB代码,涵盖现代谱估计中的关键算法,包括自回归(AR)参数模型、最小方差无畸变响应(MVDR)和多信号分类(MUSIC)技术。适合深入研究与学习使用。 本资源提供了一套利用AR参数模型法、MVDR法以及MUSIC法进行信号频率估计的MATLAB详细代码。这套代码共包含5个m文件:一个用于生成复随机信号,另一个主函数则运用这些方法来估算并对比三种算法的效果。 在仿真设置中,设定有三个不同频点的复数正弦波叠加噪声,目标是通过这几种现代谱估计技术准确地确定这三个信号的具体频率。代码中的参数如模型阶数、样本数量、FFT点数目和扫描点数等均可以在文件开始部分进行修改,并且每个参数都详细标注了其物理意义。 用户可以根据需求调整这些设定值来观察不同条件下谱估计的表现,这样便于深入理解现代频谱分析技术的工作原理。此外,代码中的图形输出包括横纵坐标标签,使得结果更加直观易懂;同时关键步骤都有注释说明,方便学习者阅读和掌握相关知识。通过研究这份资源可以全面了解现代信号处理中频率估计算法的应用与实现。 对于有兴趣深入探索该领域的同学来说,这套材料不仅有助于理解理论背景而且能够提供实际操作经验,在掌握了这些基本框架之后还可以根据具体需求修改参数或替换生成的正弦波以适应各种不同场景下的频谱估计任务。
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    本简介探讨了在MATLAB环境下实现高斯混合模型(GMM)参数估计的方法。通过详细代码示例和理论解释,展示了如何利用期望最大化算法优化GMM参数。适合对统计学习与信号处理感兴趣的读者参考。 在MATLAB中实现GMM(高斯混合模型)的参数估计是一项重要的统计建模任务,在处理非线性或复杂分布的数据时尤为关键。GMM假设数据来自多个不同高斯分布的组合,每个分量具有各自的均值、协方差矩阵和混合系数。 理解GMM的基本构成至关重要:每个高斯分布由三个核心参数定义——均值(mean)、协方差矩阵(covariance matrix)以及混合系数(mixture coefficient)。其中,均值表示数据集的中心位置;协方差矩阵描述了不同维度上的变化程度和相关性;而混合系数则决定了各分量对整体分布的影响权重。 实现GMM参数估计通常采用EM算法。该方法包含两个步骤:E步与M步。在E步中,计算每个观测数据点属于各个高斯分量的概率(即后验概率),而在M步中,则利用这些概率更新模型的参数值。 具体操作流程如下: 1. **初始化**:随机设定各高斯分布的均值、协方差矩阵及混合系数。 2. **E步骤**: 计算每个数据点属于特定分量的概率,公式为: \[ γ_{ik} = \frac{π_k N(x_i | μ_k, Σ_k)}{\sum_j π_j N(x_i | μ_j, Σ_j)} \] 其中\(γ_{ik}\)代表第i个数据点属于第k个高斯分量的概率,\(\pi_k\)为混合系数,N表示正态分布概率密度函数,而μ_k和Σ_k分别是该高斯成分的均值与协方差矩阵。 3. **M步骤**: - 更新混合系数:\(π_k \leftarrow \frac{1}{N} ∑_{i=1}^N γ_{ik}\),这里N表示数据点总数; - 重新计算各分量的平均值和协方差,公式分别为: \(μ_k \leftarrow \frac{\sum_i γ_{ik} x_i}{\sum_j γ_{jk}}\) 和 \(Σ_k \leftarrow \frac{\sum_i γ_{ik}(x_i - μ_k)(x_i - μ_k)^T}{\sum_j γ_{jk}}\) 4. **迭代**:重复E步骤和M步骤,直至模型参数达到稳定状态或满足设定的最大迭代次数。 在MATLAB中,可以使用`fitgmdist`函数来自动完成GMM的建立与参数估计。例如: ```matlab % 假设X是数据矩阵 gmmModel = fitgmdist(X, K); % 其中K表示预定义的高斯分量数量。 ``` 然而,若需自定义EM算法实现,则需要创建对应的函数,并依照上述E步骤和M步骤中的逻辑进行编程。实际应用时还需注意防止过拟合问题的发生,可能通过引入正则化项或采用变分贝叶斯方法等手段加以解决。 此外,在聚类分析、语音识别及图像分割等领域中,GMM有着广泛的应用价值。它能够帮助我们揭示数据的潜在结构,并对复杂的数据分布提供深刻的理解。 总之,MATLAB实现GMM参数估计是一个结合了概率论、统计学与优化理论在内的综合性任务。通过掌握GMM原理和EM算法知识,可以有效建模多模式的数据集并深入洞察其背后的复杂特性。
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    本文介绍了在MATLAB环境下使用自回归(AR)模型进行参数谱估计的方法和技术,探讨了其应用与实现。 在MATLAB中进行AR模型参数的谱估计时,可以通过建立Yule-Walker方程,并利用Levinson-Durbin递推法求解该方程来实现。本次实验将通过调用MATLAB现有的函数完成相关操作。
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    本文介绍了ARFIMA(p,d,q)模型在MATLAB中的最大似然估计方法,适用于平稳单变量时间序列的分析和建模。 ARFIMA(p,d,q) 最大似然估计量包括惠特尔估计和精确的最大似然估计器等功能,并且计划实现预测误差带计算。 需求: - 统计工具箱 - 优化工具箱 - Kevin Sheppard 的 MFE 工具箱 可选要求:Simone Fatichi 的 ARFIMA(p,d,q) 模拟器(MATLAB Central FileExchange #25611),该模拟器用于测试算法性能。 注意:此次更新包括一个CMEX文件以加速计算过程,经过LCC和MS VC++ 2008编译验证稳定可靠。 未来计划: - 其他估计算法 - 文档撰写
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