基于 Gibbs 采样的 Rauch-Tung-Striebel 平滑器（Gibbs-RTSS）的 MATLAB 实现

本示例展示了吉布斯采样的MATLAB代码，用于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的实现。代码主要涉及参数设置和迭代过程，确保有效性和准确性。请参考以下实现细节。

吉布斯采样 Matlab代码 - DynamicAuthorTopicModel: DynamicAuthorTopicModel 吉布斯采样是一种常用于生成式模型的马尔科夫链蒙特卡洛方法。在DynamicAuthorTopicModel中，吉布斯采样被用来进行主题建模，特别是在动态文本数据中。 以下是实现DynamicAuthorTopicModel的吉布斯采样的Matlab代码示例。 Matlab代码实现： % 示例代码: DynamicAuthorTopicModel % 定义模型参数和数据 K = 10; % 主题数 V = length(vocab); % 词汇表大小 T = length(documents); % 文档数 % 初始化参数 phi = rand(K, V); % 主题-词分布 theta = rand(T, K); % 文档-主题分布 % 进行吉布斯采样 for iter = 1:1000 for t = 1:T for w = 1:length(documents{t}) word = documents{t}(w); % 更新主题分配 % 计算条件概率并选择新主题 new_topic = ... end end end 该代码展示了如何使用吉布斯采样方法为DynamicAuthorTopicModel进行训练和推断。

Gibbs 抽样法可识别汇率可加异常值。经实证研究，我国人民币对美元汇率月度数据中存在可加异常值。

介绍的吉布斯采样 MATLAB 代码主要用于估计2D单工LDA模型，专注于时空和旅行行为特征。主要的计算成本源于根据多项式分布生成单词-主题分配z。为提高计算速度，提供了两个混合函数mnrnd_mex.c和mnrnd_mex_noscale.c。使用mnrnd_mex与MATLAB中的mnrnd相同，而mnrnd_mex_noscale可接受未按比例分配的输入，例如，mnrnd_mex_noscale([1,2,3,4])等价于mnrnd_mex([0.1,0.2,0.3,0.4])。

本方法采用平移变换进行信号去噪，有效消除Gibbs效应。通过MATLAB编写，提高信号处理的质量和效率。

浏览了File Exchange上的多个Savitzky-Golay滤波器实现后，我未能找到像这个简单而有效的实现。savGol源自Walter Gander等人的书籍“使用Maple和Matlab解决科学计算问题”。甘德引用自1990年Teukolsky的《物理学中的计算机》。该书的网站链接为http://www.solvingproblems.ethz.ch/。该实现函数g = savGol(f, nl, nr, M)，其中f为嘈杂数据，nl和nr分别为左侧和右侧参考点数，M为最小二乘多项式阶数。

探讨利用MATLAB实现图像处理中的矩阵恢复、平滑以及锐化技术。文中将介绍多种常用的M文件函数，并结合实例阐述其在图像处理领域的应用。

通过对信号的采样与重建，理解采样定理的意义。

本仓库提供了基于采样的张量环分解算法的Matlab代码，用于实验。该方法是由奥斯曼·阿西夫·马利克（Osman Asif Malik）和史蒂芬·贝克尔（Stephen Becker）提出的，详细实现见脚本tr_als_sampled.m。实验中使用了脚本experiment1.m和experiment4.m对合成数据和真实数据进行了验证。此外，我们还实现了标准TR-ALS算法（tr_als.m）、rTR-ALS算法（rtr_als.m）、TR-SVD算法（TRdecomp_ranks.m和TRdecomp.m修改版）、TR-SVD的随机变体（tr_svd_rand.m）。需要使用mtimesx，请查看相关位置获取。