说明：这是张德丰《MATLAB概率与数理统计分析》随书源码(M文件)。代码包括的内容有：概率分布计算及统计特征、数字特征计算、统计图绘制(盒状图、散度图等)、点估计和区间估计、假设检验、方差分析、曲线拟合、回归分析、因素分析、聚类分析、正交实验设计分析、多元方差分析、判别分析、隐马尔可夫模型建模与参数估计...

MATLAB概率与数理统计分析 实例 源码

说明：在YCbCr色彩空间中建立肤色分布的高斯模型，得到肤色概率似然图像，在最佳动态阈值选取算法下完成肤色区域的分割。

肤色概率 ycbcr-高斯 肤色区域分割 肤色模型 高斯肤色模型

说明：应用背景 交互多模型Matlab实现，包含左转，右转和常速度模型。采用Kalman滤波预测估计。效果很好，带有多种误差评价方法及显示结果。 适用目标跟踪，状态空间为位置速度 包含：运动目标跟踪，模型转移概率更新，卡尔曼滤波等文件 关键技术% 基于IMM算法的目标跟踪 % ...

matlab 算法 模型 实现 交互 IMM

说明：5种Swerling目标起伏模型计算检测概率的程序

Swerling-目标 Swerling目标 起伏 起伏目标检测 目标起伏模型

说明：多模型和概率数据关联结合后的IMMPDA算法，主要用于雷达数据处理，单目标的在杂波环境下的目标跟踪。

杂波-跟踪 跟踪杂波 雷达模型 多雷达跟踪 IMM-PDA算法

说明：详细画出了时域和频域的相关图，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，阵列信号处理的高分辨率估计，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,gmcalab 快速广义的形态分量分析，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

测试 源程序 map 概率 最大 准则

说明：蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。

matlab 算法 MonteCarlo 模拟 实现

说明：交互多模型算法是机动目标跟踪最常用的方法。单模型算法不同，交互多模型算法将多个模型组成一个模型机，通过模型概率来更新目标的状态。该代码调理清楚，结构简单，便于初学者学习。

matlab 算法 模型 交互 IMM

说明：云模型:基于MATLAB实现的云模型计算隶属度 ”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元，所谓云是指在其论域上的一个分布，可以用联合概率的形式（x， u）来表示云模型用三个数据来表示其特征

云模型 云模型计算 云计算

说明：模拟 2 数据集 （每个 1200 点） 每个包含两个类从指定的参数设置下面的 2-d 高斯背景模型的数据。阴谋集团在二维平面上的数据集与这两个类中不同的符号和颜色编码。保存数据集。

matlab 概率 问题