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：g(x)=f(m,n,L), 其中,m,n,L均服从正态分布,分布情况也在所给的图中. 使用matlab,用蒙特卡罗模拟法 对该函数进行模拟,得出g(x)大于0的概率. -g (x) = f (m, n, L), which, m, n, L are subject to normal dis...

matlab gxfmnL 其中 mnL 服从 分布 情况 使用 蒙特卡罗 模拟法 函数 进行 模拟 得出 GX

说明：概率

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：图像去噪的统计优化的自适应小波包 （WP） 阈值函数基于广义高斯分布。它适用于噪声的图像，以获得最佳的树或最优小波基，利用信息熵计算高效多级 WP 分解。它选择自适应的阈值，即水平和子带依赖分析子带系数的统计参数的基础。在利用的阈值函数中，基于最大后验概率估计，每个系数和相应的子带的均值之间的最优线...

matlab 图像 函数 阈值 自适 应小波

说明：该程序实现了双变量高斯核密度估计。它可以用于估计双变量概率函数，累积分布函数（CDF）和反演CDF（ICDF）。核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应。在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。由给定样本点集合...

matlab 估计 密度 变量

说明：扩展kalmanfilter（也称为线性化卡尔曼滤波）： 是一个简单的非线性近似滤波算法，指运动或观测方程不是线性的情况。 无迹kalman滤波（UKF） KF和EKF都是都将问题转化为线性高斯模型，所以可以直接解出贝叶斯递推公式中的解析形式，方便运算。但对于非线性问题...

说明：高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大...

matlab 模型 混合 高斯

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。

matlab 仿真 信号 瑞利

说明：对大量统计数据进行归一化处理，并对其概率密度函数进行了拉普拉斯拟合，利用了最小二乘法，获得最优拟合参数，可通过实现各种参数的拟合。同时对角度扩展进行了对数正态分布拟合。代码简单易懂，运行需要加载自己的测量数据。

matlab 曲线 拟合