说明：用RVM实现了贝叶斯压缩频谱感知，其中源信号为频域信号，加入高斯白噪声后，应用压缩感知理论，成功降低了采样速率，同时保证检测的准确性

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说明：应用背景此函数计算的性能，基于贝叶斯定理，%临床试验。%%的语法：partest（x，α）百分之，及；%和，输入：%  ； ； ； ； ；X为2X2矩阵。%和，和，和，α-意义水平的置信区间（默认值= 0.05）。%% ....................影响（D +），健康（D）%  ； ； ...

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说明：基于matlab GUI界面设计,可以广泛的应用于数据预测及数据分析,复化三点Gauss-lengend公式求pi，IDW距离反比加权方法，本程序的性能已经达到较高水平，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

程序 性能 应用 分析 基于 方法 预测 可以 包括 数据 广泛 已经 成分 公式 数据分析 水平 贝叶斯 距离 界面设计 因子 加权 matlabGUI 达到 三点 反比

说明：实现典型相关分析，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，包含了阵列信号处理的常见算法，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，D-S证据理论数据融合。

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说明：可以动态调节运行环境的参数，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，包含飞行器飞行中的姿态控制，如侧滑角，倾斜角，滚转角，俯仰角，抑制载波型差分相位调制，自己编的5种调制信号，包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度。

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说明：贝叶斯推断（BAYESIAN INFERENCE）是一种应用于不确定性条件下的决策的统计方法。贝叶斯推断的显著特征是，为了得到一个统计结论能够利用先验信息和样本信息。本程序可以利用少量观测数据进行贝叶斯推断，实现系统可靠性分析的好例子。

说明：对于一个两类分类问题，当n=100时候，用mvnrnd()函数随机产生两类样本；每一类的样本容量不小于100；2）设计最大似然估计算法对两类类条件概率密度函数进行估计；3）设计非参数估计算法对两类的类条件概率密度进行估计（任选Parzen窗法或kn-近邻法之一），并分析样本数量、窗宽、k等因素对概率...

说明：演示贝叶斯学习算法在计算机视觉中的应用 %基于贝叶斯学习实现目标分类；

说明：应用matlab编写的贝叶斯网络结构学习工具包的v1.5版。

说明：图像融合 IHS PCA 拉普拉斯 PCNN 小波。

拉普拉斯 图像融合