Advertisement

互信息近邻法用于估计相关性。

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

简介：
通过互信息近邻法进行估计，该方法主要应用于软测量建模过程中，旨在选择合适的变量。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于互信息的近邻估计方法
    优质
    本研究提出了一种创新性的基于互信息理论的近邻估计方法，旨在提高数据点间关系理解及复杂模式识别的准确性与效率。 互信息近邻法估计在软测量建模变量的选择中有应用。
     
  • K近邻互信息计算软件
    优质
    K近邻互信息计算软件是一款专为数据科学家与研究人员设计的应用程序，用于高效地计算和分析变量间的互信息，以揭示复杂数据集中的隐藏关系。 K近邻互信息计算程序采用Matlab编写，基于KraskovMI算法实现，适用于计算时间序列数据之间的相关性。
     
  • 时延估计的互相关算法
    优质
    《时延估计的互相关算法》一文深入探讨了利用互相关技术进行信号时间延迟估算的方法与应用，旨在提高算法在复杂环境下的准确性和稳定性。 互相关计算两信号的时延可以使用C-C算法，在MATLAB中实现这一功能。
     
  • 基于MATLAB的时延估计互相关算法
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种高效的时延估计互相关算法，适用于信号处理领域。通过优化计算流程，该算法能够准确、快速地估计不同环境下的时间延迟，提高了系统性能和响应速度。 基于MATLAB的时延估计算法互相关函数仿真源代码。这段文字已经进行了简化处理，去除了不必要的链接和个人联系信息。
     
  • MNMI.zip_样本选择与特征选择_基于近邻互信息的邻域特征选择方法
    优质
    本研究提出了一种基于近邻互信息的邻域特征选择方法（MNMI），通过优化样本和特征的选择，提升机器学习模型性能。 基于最近邻互信息特征选择算法，对每个样本取其最近邻作为邻域。
     
  • 基于MATLAB的两阵元信号时延估计仿真——基本互相关与广义互相关方法
    优质
    本研究采用MATLAB进行两阵元信号时延估计仿真，对比分析了基本互相关和广义互相关两种方法在不同条件下的性能。 使用MATLAB编写代码来估计线阵中两个单元之间的时延差。该过程包括基本互相关和广义互相关的估计方法。有关代码的详细讲解，请参阅我个人主页上的博文。
     
  • K近邻(KNN)算法: 最近邻方法
    优质
    K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的数据分类与回归方法，通过计算待分类样本与训练集中各点的距离，选取距离最近的K个邻居投票决定该样本的类别。 KNN（K近邻）算法是指每个样本由其最接近的k个邻居来代表。 用一句古语来说就是“物以类聚，人以群分”。例如一个人的朋友圈中有马云、王健林、李嘉诚等知名人士，那么这个人很可能也是这个圈子中的一员。同样地，一个爱好游戏的人的朋友圈里大部分也应该是玩游戏的；爱喝酒的人的朋友圈则多为爱喝酒之人。正如那句话所说，“臭味相投”。 最近邻算法是一种分类方法，在1968年由Cover和Hart提出，适用于字符识别、文本分类以及图像识别等领域。 该算法的基本思想是：一个样本如果与数据集中k个最相似的样本大多数属于同一类别，则认为这个样本也属于这一类。
     
  • 基于相关信号源的DOA估计算法
    优质
    本研究提出了一种新颖的方向到达（DOA）估计技术，利用多个相关信号源信息提升定位精度和鲁棒性。通过优化算法处理复杂电磁环境下的信号，实现高效准确的目标方位识别。 本段落讨论了三种基于相关信号源的DOA（方向角）估计算法：修正MUSIC算法、空间平滑MUSIC算法以及基于Toeplitz矩阵重构的MUSIC算法，并提供了相应的MATLAB代码程序。
     
  • 相邻像素的相关性分析
    优质
    《相邻像素的相关性分析》一文探讨了图像处理中相邻像素之间的关系，通过统计方法和机器学习技术研究其相关特性，为图像压缩、去噪及边缘检测等应用提供理论支持。 在数字图像中，各个像素并不是独立存在的，并且它们之间存在较大的相关性。这意味着，在较大区域内的灰度值差异较小。加密图像的一个目标是减少相邻像素之间的相关性，包括水平、垂直以及对角线方向上的关系。如果这些相关性越小，则说明加密效果越好，安全性也越高。