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泊松过程样本轨道模型及其参数估计，采用MATLAB实现。

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简介：
该MATLAB程序泊松过程样本轨道模型及参数估算方案的详细实现，请参阅随附件提供的代码文件。

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  • 基于MATLAB的泊松过程样本轨道模拟与参数估计（possion1.m）
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    本研究利用MATLAB编写程序（possion1.m），实现泊松过程样本轨道的模拟，并提出有效的参数估计方法。 本段落介绍如何使用MATLAB实现泊松过程样本轨道模型及参数估计，并提供了相关代码文件possion1.m。
     
  • 泊松亮斑及其Matlab实现_泊松亮斑_Matlab
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    本文探讨了泊松亮斑现象，并提供了其在光学实验中的应用分析。同时，详细介绍了如何利用MATLAB编程语言来模拟和实现这一物理效应，为科学研究及教学提供了一种便捷的工具方法。 使用MATLAB进行光学仿真，验证了泊松亮斑的形成。
     
  • 泊松过程的模拟
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    泊松过程是一种重要的随机过程，在事件发生时间间隔不规则但平均速率恒定的情况下特别适用。本文将探讨如何通过编程实现对泊松过程的模拟，并分析其在不同场景下的应用与特性，为读者提供深入理解这一理论模型的机会。 两个程序：第一个采用增量迭加法生成泊松过程，并根据样本函数计算均值函数和方差函数，同时对速率进行估计；第二个则使用点间间距迭加法来产生泊松过程。
     
  • 高斯混合模型参数估计及其EM算法（MATLAB）
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    本研究探讨了基于MATLAB实现的高斯混合模型参数估计方法，并深入分析了其在不同场景下的应用及优化的期望最大化(EM)算法。 高斯混合模型参数估计涉及利用观测数据来确定模型中的各个参数值的过程。这些参数包括每个分量的均值、方差以及它们在整体分布中所占的比例（即混合系数）。通常采用期望最大化算法进行迭代计算，直到收敛为止。 这种方法可以用于聚类分析、概率密度函数建模等多种场景，在机器学习和统计学领域有着广泛应用。
     
  • 跳频信号参数估计及其Matlab实现代码
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    本项目探讨了跳频通信系统中关键信号参数的有效估计方法，并提供了基于Matlab的实现代码，旨在为相关研究与应用提供技术参考。 为了分析音频信号的时间和频率特征，我们采用了短时傅里叶变换（STFT）方法。这种方法能够有效地捕捉到信号在不同时间点上的频谱变化情况。通过调整窗口大小和步长参数，可以灵活地平衡时间和频率分辨率之间的关系，从而更好地适应不同的应用场景需求。 重写后的段落中没有包含任何联系方式或网址信息。
     
  • MATLAB泊松方程求解代码——Drift-Diffusion模型(C++与MATLAB实现)
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    本项目提供了一种基于MATLAB和C++实现的算法，用于解决Drift-Diffusion模型中的泊松方程。通过数值方法求解半导体器件建模的关键问题。 MATLAB优化泊松方程代码适用于漂移扩散模型，在一维、二维和三维情况下使用有限差分法求解半导体Poisson-Drift-Diffusion方程。这些模型可用于大多数半导体器件的建模。“双电荷载流子”版本当前可以解决光照下的太阳能电池问题，“单电荷载流子”版本则用于分析在黑暗中处于变化电压下仅含有空穴作为自由载流子的一种材料的电流-电压曲线。所有模型均可通过修改边界条件、添加重组率和更改生成率来求解其他系统。 这些方程利用Gummel方法进行自洽迭代以获得解决方案，同时为了确保连续性方程数值稳定性采用了Scharfetter-Gummel离散化以及新旧方案的线性混合。对于一维模型，“1D/漂移扩散/单电荷载体/src”文件夹中还包括使用Slotboom变量来实现稳定性的代码，在这种情况下不采用Scharfetter-Gummel离散化。 C++版本的要求：仅需一个支持C++11的编译器。提供的有用于g++编译器的makefile，以及适用于IDE Qt Creator的.pro文件作为示例输入文档，“parameters.inp”和“”。
     
  • 不平衡数据过采样：SMOTE及其相关算法的MATLAB实现-...
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    本文章介绍了如何在MATLAB中实现SMOTE及其他用于处理分类问题中不平衡数据集的过采样算法。通过代码示例和理论解释，帮助读者理解和应用这些技术来提升模型性能。 本段落概述了SMOTE及其相关算法的实现情况： - SMOTE (Chawla, NV. et al., 2002) - 边界 SMOTE (Han, H. et al., 2005) - ADASYN（He，H. et al., 2008） - 安全级别的SMOTE （Bunkhumpornpat, C. 等人，2009） 具体参考文献如下： Chawla, NV, Bowyer, KW, Hall, LO & Kegelmeyer, WP (2002). SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique. Journal of Artificial Intelligence Research 16：321-357. Han, H., Wang, WY 和 Mao，BH (2005)。Borderline-SMOTE：不平衡数据集学习中的一种新的过采样方法。在智能计算国际会议上（第878-887页）。斯普林格，柏林，海德堡。 He, H. et al., 2008. ADASYN: Adaptive Synthetic Sampling Method for Imbalanced Learning. Bunkhumpornpat, C. 等人 (2009). 安全级别的SMOTE。
     
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    本项目通过MATLAB编程实现泊松过程的模拟，并提出相应的统计检验方法以验证过程是否遵循泊松分布。 对泊松过程进行模拟仿真，根据定义生成泊松过程，并记录时间间隔Tn和等待时间W。随后需要检验模拟结果并进行参数估计。
     
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    本研究探讨了基于FPGA平台实现过采样技术的方法及其应用效果，旨在提高信号处理系统的性能和精度。 过采样技术在数字信号处理领域广泛使用，旨在提升模数转换器（ADC）的性能表现。通过增加采样频率来降低量化噪声，从而提高信噪比(SNR)并增强有效分辨率。具体来说，在过采样的过程中将采样率提高M倍，这有助于分散量化噪声，并减少了在信号频带内的噪声功率，进而优化了ADC的表现。 低通滤波器（LPF）是实现这一技术的关键组件，它负责去除高频的噪声和量化误差，并为后续步骤提供抗混叠保护。没有适当的LPF支持，过采样技术的效果将大打折扣。理想的LPF不仅需要过滤掉量化噪声，还要确保在数字下抽取过程中不会产生不必要的混叠现象。 随着应用需求日益多样化，自适应设计成为ADC的一个重要趋势——即根据输入信号的频率范围自动调整其性能参数。这意味着低通滤波器也需要具备可变特性以配合这一变化。因此，开发一种能够根据不同过采样率和下抽取率灵活调节截止频率及阻带衰减等特性的LPF变得至关重要。 现场可编程门阵列（FPGA）因其高并行处理能力而成为实现这些技术的理想平台。在FPGA上，可以使用有限冲激响应(FIR)滤波器来构建所需的低通滤波器，并且其阶数需要与下抽取率成比例增加。由于FIR滤波器的稳定性、线性度和可预测特性，在过采样应用中被广泛采用。 设计具有动态调整特性的LPF面临的一个主要挑战是如何处理系数的变化，特别是当截止频率改变时必须重新计算新的系数值。为避免资源浪费，通常的做法是在PC机上预计算一系列滤波器系数，并将它们存储在一个查找表中以供后续使用。 插值型FIR滤波器是一种有效的解决方案，它通过内插原始的FIR滤波器系数来生成不同特性的新滤波器。这种方法利用K个单位延迟代替单一延迟单元实现对LPF参数的调整，在不同的下抽取率条件下仅需一组基准系数即可满足需求。 此外，为消除由插值过程引入的不需要频率响应部分（即虚像），通常会在输出端串联一个抑制虚像滤波器。一般而言，使用平均滤波器可以有效地去除这些重复频段的影响。 在实际应用中，基于FPGA实现过采样技术的过程包括对原型低通滤波器进行K倍内插和随后的K点平均处理步骤。这种方法结合了原型LPF的设计灵活性与FPGA平台的强大并行计算能力，从而满足动态调整的需求。 总之，利用FPGA来实施过采样技术和相关设计不仅显著提升了ADC的工作效率，并且推动信号处理系统的开发向着更加智能化、灵活化的方向发展。