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该文件夹包含若干与Metropolis-Hastings算法相关的程序,例如matlab程序。

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简介:
Metropolis-Hastings 算法能够对一系列不同的函数进行抽样选取。为了更详细地了解其使用方法,请查阅随附的 readme.txt 文件。

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  • Metropolis-Hastings:此多个Metropolis-Hastings - matlab...
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    本文件夹包含多种利用Matlab实现的Metropolis-Hastings算法程序,适用于进行马尔可夫链蒙特卡罗模拟和统计推断研究。 Metropolis-Hastings算法可以对不同的函数进行采样,请参阅readme.txt文件。
  • Metropolis-Hastings自适应研究应用论.pdf
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    本文探讨了Metropolis-Hastings自适应算法的理论基础及其在不同领域的应用,并分析了几种改进方法的效果。 论文研究了Metropolis-Hastings自适应算法及其应用。该文详细探讨了如何改进传统的Metropolis-Hastings采样方法,并通过实例展示了其在实际问题中的有效性与优越性,为相关领域的研究人员提供了有价值的参考信息。
  • 于SC-FDMASC-OFDM外国
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    本资料汇编了有关SC-FDMA技术及其与之紧密相关的SC-OFDM方面的关键国际研究成果和编程资源,旨在为通信领域的研究者和技术开发人员提供深入理解和应用指导。 SC-FDMA(单载波频分多址)是一种在4G LTE网络中广泛使用的通信系统中的多址接入技术。相比传统的FDMA(频分多址)和OFDMA(正交频分多址),它具有显著的功耗效率优势以及更强的抗多径衰落性能,这对于移动设备而言尤为重要,因为它们通常需要在有限电池寿命下保持良好的信号质量。 SC-FDMA的核心在于将数据流先进行时间域上的单载波调制,再通过频率变换分散到不同的子载波上。这与OFDMA不同,在后者中是首先分配子载波然后才进入时域调制阶段。因此,SC-FDMA的一个主要优点就是其低峰均功率比(PAPR),这意味着设备在发射信号过程中可以保持较低的功率峰值,从而减少功耗并延长电池寿命。 此外,在4G LTE系统中,SC-FDMA主要用于上行链路传输,因为它更适合移动终端使用。由于用户设备通常受电源限制工作条件的影响较大,而SC-FDMA通过降低放大器要求和发射信号时的功率波动来应对这一问题。同时,该技术对多径衰落具有较强的抵抗能力,在城市或室内环境中可提供更稳定的通信质量。 实现SC-FDMA的技术可能包括信道编码、调制、子载波映射以及快速傅里叶变换(IFFT)等步骤中的算法处理。这些程序对于理解其工作原理至关重要,同时也为模拟和研究提供了基础支持。此外,“几篇国外的相关论文”也可能深入探讨了该技术的理论背景和技术细节。 SC-OFDM(单载波正交频分复用),作为SC-FDMA的一种变体,在5G NR等新型通信标准中也得到了应用。它结合了单载波和OFDM的优点,具有出色的频谱利用率、误码率性能及抗干扰能力表现。 总之,深入了解SC-FDMA的技术细节及其在4G LTE系统中的应用对于掌握现代移动通信技术至关重要。通过研究相关程序代码与学术论文可以进一步学习其原理实现以及优化策略,这为工程师和研究人员提供了宝贵的资源。
  • MH简易强大实现——Metropolis Hastings(matlab开发)
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现的经典统计学方法——Metropolis-Hastings算法的简易教程和代码示例。该算法用于马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样,适用于复杂概率分布的高效采样问题求解。适合初学者快速上手实践。 这是一个简单却强大的Metropolis Hastings算法实现。该函数的工作方式类似于Matlab中的“fmincon”,但用于从参数的后验分布生成样本。此算法假设: - 高斯加性噪声(方差被积分出来) - 所有参数具有统一先验(这可以在代码中轻松更改)
  • MH简易强大实现——Metropolis Hastings(matlab开发)
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    本作品提供了一种使用Matlab语言简明实现的MH(Metropolis-Hastings)算法代码。该算法在统计学与机器学习中用于生成样本,以估计复杂概率分布。此简易版本旨在帮助初学者理解并应用MH算法的核心原理和强大功能。 这是 Metropolis Hastings 算法的一个简单但功能强大的实现。该函数的工作方式类似于 Matlab 的“fmincon”,但从参数的后验分布中生成样本。算法假设如下: - 高斯加性噪声(方差被积分出来) - 所有参数具有统一先验(这可以在代码中轻松更改)。
  • 贝叶斯统计MCMC方——基于Metropolis-Hastings (M-H) Matlab实践.zip
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    本资源提供关于贝叶斯统计及Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法中核心算法之一的Metropolis-Hastings (M-H)算法的深入讲解和基于Matlab的编程实践,帮助学习者掌握其应用技巧。 Bayes统计学与MCMC方法——Metropolis-Hastings(M-H)算法的Matlab程序实现
  • MATLAB
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    本源程序用于实现MATLAB环境下的复相关算法,适用于信号处理和通信工程领域中对复杂信号的相关性分析。代码简洁高效,易于扩展与应用。 这个程序是我撰写论文时编写的,目的是在高斯噪声中提取已知回波信号的频率,采用了复相关算法。由于该程序运行速度较慢,请耐心等待。
  • 圆阵MUSIC信号)_puttingg6w_信号_圆阵_MUSIC_圆阵
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    本文章介绍了圆阵MUSIC算法在处理包含相干信号场景下的应用,详细探讨了如何通过优化的算法技术提高信号分辨能力,并针对相干圆阵、相干MUSIC算法进行了深入分析。 《圆阵MUSIC算法(含有相干信号)》 在信号处理领域,圆阵MUSIC算法是一种用于方向-of-arrival (DOA)估计的重要技术,尤其适用于均匀圆阵配置的场景。该算法在处理包含相干信号的问题时具有独特优势。下面将详细阐述这一算法的原理、应用场景以及与相干信号相关的挑战。 一、圆阵MUSIC算法基础 音乐算法(Multiple Signal Classification,简称MUSIC)最初是由Paul N. Ruvkun提出的一种子空间方法,主要用于估计多径传播环境下的源信号方向。在均匀线性阵列(ULA)中,MUSIC算法通过构建噪声子空间和信号子空间来实现DOA估计,其基本思想是寻找使得功率谱密度函数(PSD)最小的DOA值。 而在均匀圆阵(Uniform Circular Array,UCA)中,阵列响应矢量与线性阵列不同,具有旋转对称性。这使圆阵MUSIC算法能够更有效地利用空间信息,在处理相干信号时表现出独特的优势。 二、含相干信号的处理 实际应用中,信号源之间可能存在一定的相关性(即相干信号)。这些信号之间的相位关系可能导致阵列增益降低,使得传统的DOA估计方法性能下降。圆阵MUSIC算法在处理这类问题时通过考虑阵列几何特性,能够更好地分离相干信号,并提高DOA估计的精度。 三、相干圆阵与相干MUSIC算法 “相干圆阵”指的是圆阵中的传感器之间存在相位相关性,这种相关性可能源于信号源或环境的影响。在这种情况下,传统MUSIC算法假设各传感器间信号独立,可能会失效。“相干MUSIC算法”则能够处理传感器间的相位关联情况,并提供更准确的DOA估计。 四、圆阵相干性的挑战 在均匀圆阵中,相干性对信号处理带来了新的挑战。由于圆阵特性,相干信号会导致主瓣扩展和旁瓣增强,影响DOA估计准确性。“相干MUSIC算法”通过改进子空间分解方法有效抑制了这些干扰,并提升了DOA估计的分辨率。 五、应用实例 圆阵MUSIC算法广泛应用于雷达、声纳及无线通信等领域。例如,在雷达系统中定位多个发射目标;在声纳系统中识别水下物体;以及在无线通信网络中定位发射节点等场景,含相干信号的情况时常出现。掌握和应用相干MUSIC算法对于提高这些系统的性能至关重要。 圆阵MUSIC算法及其处理含相干信号问题的应用是现代信号处理领域中的重要研究方向之一。通过深入理解阵列响应并优化相关算法,我们能够更好地应对相干信号带来的挑战,并实现高精度的DOA估计。
  • ESPRITMATLAB_ESPRI_TMUSIC
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    本资源提供ESPRIT算法及TMUSIC算法的MATLAB实现代码,适用于信号处理与阵列音乐谱估计的研究与教学。 空间谱估计理论算法涉及利用信号的空间特性来提高参数估计的准确性。这种方法在阵列处理、雷达系统及无线通信等领域有广泛应用。通过分析多天线接收的数据,可以实现对目标方向的精确定位以及信源分离等任务。各类基于不同假设条件和优化准则的发展使得空间谱估计技术能够适应各种复杂场景需求,并且不断推动着相关领域的研究进展。
  • SST变换Matlab代码
    优质
    本文件夹收录了用于实现SST(Sure-Shot Transform)变换的Matlab编程代码。这些资源对于进行信号处理和数据分析的研究人员非常有用。 该文件夹内包含SST变换的matlab代码,已亲测可用。程序为同步压缩变换,能够运行,并对时频分析有较好的处理效果。