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搜索资源 - kalman filter maximum likelihood
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Implements Maximum likelihood estimation of beta and other parameters for model of stock portfolio vs. index using kalman filter
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用MATLAB编写的单目标跟踪算法程序，采用了递归式算法，包括极大似然然估计，卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波，带有注释，易于理解。-Written with the MATLAB program single-target tracking algorithm, using recursive algorithms, including maximum likelihood estimation, Kalman filtering, extended Kalman filter an
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产生一个随机信号和两个不同频率但频率间隔很小的正弦信号，要求对两信号之和进行如下分析：
（1） 求该随机信号的自相关性系数、自相关函数，画出对应的图形；
（2） 利用不同的参数建模方法求出两个随机信号的功率谱；
（3） 利用极大似然估计、递推最小二乘法等常用的参数估计方法估计所建模型，包括AR模型、MA模型和ARMA模型的的参数，阶次自定；并与Matlab工具箱里的一些建模函数的运算结果进行比较；
（4） 利用陷波滤波和MUSIC滤波方法对该信号的频谱进行估计；
（5） 利
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各种kalman滤波器的设计，包含位置式PID算法、积分分离式PID，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，包含优化类的几个简单示例程序，用MATLAB实现的压缩传感。-Various kalman filter design, It contains positional PID algorithm, integral separate PID, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum
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最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，是信号处理的基础，实现了对10个数字音的识别程序包括回归分析和概率统计，搭建OFDM通信系统的框架，各种kalman滤波器的设计。- Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Is the basis of the signal processing, Realization of 10 digital audio recognition
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DC-DC部分采用定功率单环控制，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，主要是基于mtlab的程序，单径或多径瑞利衰落信道仿真，各种kalman滤波器的设计，LCMV优化设计阵列处理信号，针对EMD方法的不足,使用拉亚普诺夫指数的公式。- DC-DC power single-part set-loop control, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Mainly
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各种kalman滤波器的设计，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。- Various kalman filter design, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion.
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最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，基于小波变换的数字水印算法matlab代码，各种kalman滤波器的设计。- Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Based on wavelet transform digital watermarking algorithm matlab code, Various kalman filter design.
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各种kalman滤波器的设计，使用起来非常方便，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。- Various kalman filter design, Very convenient to use, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion.
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Functions
kalman_filter
kalman_smoother - implements the RTS equations
learn_kalman - finds maximum likelihood estimates of the parameters using EM
sample_lds - generate random samples
AR_to_SS - convert Auto Regressive model of order k to State
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