说明：在前人工作的基础上深入分析了探讨了神经网络和思维进化算法的思想精髓、主要算法及特点,并将其应用于变压器的故障诊断当中,取得了良好的诊断结果。 人工神经网络利用本身分布式并行处理、自学习、自适应、非线性映射以及联想记忆等优点,为解决传统方法的不足开辟了新途径。但是由于神经网络自身结构特点,这种方法的收...

matlab 算法 神经网络 bp 函数 优化 拟合 非线性 思维 进化

说明：用Baum-Welch算法来迭代估计一个隐马尔科夫模型（HMM）的初始状态概率分布以及其状态转移概率矩阵。其中文件有mainfile_B_W.m为主函数，Baum_Welch.m为Baum-Welch算法迭代函数，Forward_variable.m与Backward_variable.m与Gamm...

baum-welch算法 Baum-Welch-算法 混淆矩阵 状态转移概率 概率密度-pdf

说明：计算kl散度，信息熵，是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。 相对熵，用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。 交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。 相对熵=交叉熵-信息熵

散度计算 不确定性 相对熵 分布差异 系统不确定性

说明：用matlab进行概率密度函数的非参数估计，主要有parzen窗法和kn近邻法。分别对平均分布和正态分布进行了仿真。

parzen-kn 参数估计 kn KN-nearest-neighbor parzen

说明：matlab 的 图像分割程序迭代法迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值；然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值[5]。迭代式阈值选取过程可描述如下。(1)选取一个初始阈值T。(2)...

matlab 分割 图像

说明：假设一个交换系统有M部电话，每个用户在很短的时间（单位时间内）呼叫一次的概率为P；用户间呼入的时刻相互独立，当M很大，P很小时，时间t内到达交换机的呼叫次数构成泊松过程N(t)。 1、确定此泊松过程的参数。利用计算机仿真N(t)的生成过程。注意合理选择M和P，时间分辨率为一个单位时间。 2、为了比...

泊松过程的生成及其统计分析 随机过程 泊松 不确定理论 p参数假设验证

说明：该程序分析了瑞利信道小尺度模型，考虑了多普勒频移，得到其概率密度分布函数，可供初学者参考

matlab 信道 瑞利

说明：为了更好地设计通信系统，我们需要对无线环境下收端信号的统计特性进行研究。考虑以下场景：环境中有很多障碍物，发射端至接收端没有视距可达路径。 假设收发端距离很远（500m以上），障碍物数量很大（N>50），并在空间中随机分布。同时假设各路反射信号到达接收端的强度相同（能量E=1），信号载...

两条路径 概率密度函数 发射波对比 通信原理 MATLAB仿真

说明：parzen窗法，功能是根据样本进行概率密度函数估计。实现了对正态分布概率密度函数和均匀分布双峰概密函数进行估计

概率密度 双峰分布 PARZEN窗法 parzen-window parzen窗

说明：在移动无线信道中，瑞利分布是最常见的用于描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接收包络统计时变特性的一种分布类型，众所周知，两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞丽分布。所以根据相关模型，编写程序代码，实现瑞利分布特性，由概率密度函数和累积分布函数来描述。

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