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：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：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：为考查各种不确定性因素对系统运行的影响，需要大量地重复性潮流计算。结合概率理论形成的概率潮流计算能够充分考虑这些不确定性因素。由概率潮流计算可以得到节点电压、电流、支路潮流的均值、方差、概率密度函数等统计特性，从而更全面地反映系统运行状况。

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说明：微粒过滤器或序贯蒙特 Carlo （SMC） 方法是一套通过直接实现贝叶斯递推方程估计状态空间的后验密度的在线的后验密度估计算法。SMC 方法使用一种基于网格的方法，并使用一套粒子代表的后验密度。这些过滤的方法作出任何限制性的假设的动力学状态空间或密度函数。SMC 方法提供了用于从所需的销售生成样本...

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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：给定样本点，采用高斯核密度估计，求出概率密度分布函数。

样本点 核密度 核密度估计KDE 点密度 KDE-散点

说明：正态分布又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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说明：这是一个有关parzen窗估计的代码，用来估计概率密度函数。采用了方窗、指数窗、高斯窗函数三种核函数，附有matlab程序。

高斯核函数 高斯核估计 核密度估计 指数窗函数

说明：在金融中很多问题由于没有解析的数学方程或概率密度函数，再考虑到市场行情的变化莫测，风险即未来的不确定性无处不在。度量风险的主要方法之一便是随机模拟，例如期权定价、风险价值的计算等等。本章主要介绍概率分布、随机数生成、随机收益率与价格序列的生成等。

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