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粒子算法和贝叶斯估计
粒子算法和贝叶斯估计
粒子算法；贝叶斯估计；滤波
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2011-05-05
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本文阐述了贝叶斯算法和粒子算法的相关理论概念，并伴随有相关的公式推导，最后做了比较.............
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基于粒子滤波和贝叶斯估计的目标跟踪 (2008年)
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针对颜色直方图的彩色物体的运动目标，在各种噪声的干扰下多呈现非线性和非高斯的特点，利用粒子滤波的方法进行运动估计和跟踪．利用粒子滤波对非线性和非高斯的有效逼近的性质，获得粒子的后验概率分布，估计目标状态，实现目标的有效跟踪．采用累加权值概率并且引入随机正态分布进行采样，保证粒子的多样性，有效避免粒子退化问题．仿真结果表明该方法的有效性．
ndd:Python 中的贝叶斯熵估计 - 通过 Nemenman-Schafee-Bialek 算法
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ndd - 来自离散数据的贝叶斯熵估计 ndd是一个Python软件包，用于根据离散数据进行贝叶斯熵估计。 ndd提供ndd.entropy功能，贝叶斯更换为scipy.stats.entropy从SciPy的库函数，基于一个有效实施的。 值得注意的是，当样本数量远小于非零概率的类别数量时，NSB算法允许进行熵估计。 基本用法 entropy函数将频率计数向量（一组类或状态的观察频率）和字母表大
基于改进块稀疏贝叶斯学习算法的波达方向估计
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朴素贝叶斯算法的matlab程序实现（极大似然估计和贝叶斯估计）
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数学建模-贝叶斯估计-算法-统计学
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matlabsir模型代码-bayesianEstimation:使用卡尔曼滤波器（线性和扩展）和粒子滤波器（SIR）进行贝叶斯估计的实际研究
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使用卡尔曼滤波器（线性和扩展）和粒子滤波器（SIR）进行贝叶斯估计的实际研究 这是我在贝叶斯估计的背景下所做的研讨会的结果。 目标是实现我在实际示例中学到的一些算法。 代码是用 Matlab 编写的，我用它们来提取...
一种改进的粒子滤波算法的研究
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粒子滤波是一种基于蒙特卡罗和递推贝叶斯估计的滤波方法，在处理非高斯非线性系统的状态和参数估计方面有独到的优势。但是其庞大的计算量和缓慢的速度限制了其在实时系统中的应用。在本文中，介绍了粒子滤波基本原理...
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鉴于卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF）和粒子滤波（Particle Filter，PF）都是贝叶斯估计的一种，粒子滤波比卡尔曼滤波应用广泛，而卡尔曼滤波比粒子滤波使用简便，提出了一种算法在卡尔曼滤波和粒子滤波之间切换的...
一种改进的粒子滤波目标跟踪算法
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离格贝叶斯算法估计DOA（OGSBI）
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粒子滤波目标成像跟踪算法
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粒子滤波跟踪算法研究论文
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wangluoyang
2012-11-29
资料还行，不过不是我想要的
jingtie2016
2017-11-28
内容不错，是我想要的相关内容
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