线性模型的最大似然估计

估计理论导论及其在谱分析中的应用。这是一个包含实验数据验证的MATLAB程序。参考书籍：《数字谱分析》，作者弗朗西斯·卡斯塔尼耶编辑。

使用最大似然法进行线性系统参数估计是一种常见的方法，同时还提供了可用于Matlab的相应程序。

极大似然估计方法是一种常见的统计推断方法，通过寻找使得观测数据出现的概率最大的参数值来估计参数。极大似然估计方法在统计学中具有广泛的应用，可以应用于各种数据分析和模型建立中。

探讨了基于Matlab开发的数组信号参数最大似然估计问题。通过课程EEL6537的练习题和研究课题，详细分析了估计器误差与其CRB的比较，考虑了数据集x_l = β a_vec s_l + e_l的情况，其中a_vec是全1向量，β为待估计的复数标量，{s_l}为已知信号波形，e_l为iid误差向量。

似然函数的基本概念 在机器学习和统计学中，似然函数（Likelihood Function）是一个关键概念，用于衡量在给定模型参数θ下观测数据X的可能性。它提供了评估不同参数值对已知数据拟合程度的方法。 一、似然函数的定义 似然函数L(θ | X)定义为在给定观测结果X的情况下，参数θ取某一特定值的概率。数学表达式如下： [ L(θ | X) = P(X|θ) ] 这里，P(X|θ)表示在参数θ下观测到X的概率。 二、应用场景 似然函数常用于模型参数的估计，特别是在最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）中。通过使似然函数最大化的参数值来估计模型参数。 三、例子 例如，考虑抛硬币试验，如果我们观测到连续两次正面朝上的结果，可以用似然函数来估计硬币正面朝上的概率PH。 [ L(PH | HH) = PH^2 ] 这里，L(PH | HH)表示在观测到连续两次正面朝上的情况下，硬币正面朝上概率PH的似然性。 结论 似然函数是理解和估计模型参数的重要工具，它在各种统计学和机器学习应用中广泛使用。

主要功能是从EMG信号开始估计发作的多产。核心方法基于Profile Likelihood，它最大化数据的似然性，假设可能不同分布在可能起始点的左侧和右侧。该算法依赖于整数的斐波那契搜索算法以提高效率。choosedistr函数根据Kolmogorov-Smirnov、Lilliefors或Anderson-Darling检验，在近似的起始点内部估计并选择最佳分布集合，包括高斯、极值、拉普拉斯、柯西、逻辑、对数正态、威布尔、伽玛、Birnbaum-Saunders、指数、Burr等。当已知“真实”开始并作为参数提供时，choosedistrKSOracle函数选择最佳分布。

这是一组MATLAB脚本，用于分析贝叶斯信息准则模型选择和经验贝叶斯模型选择对非正态扩散的单个粒子轨迹。主要代码位于main.m文件中。MLE目录包含各种扩散模型的似然函数，包括正态扩散、从动扩散、局限扩散和分数布朗运动。数字目录中的帮助函数用于避免数值下溢/上溢计算似然函数。

同步似然方法通过比较耦合系统的时间序列间的相似形态数量来评估统计学可能性。这种方法涉及逻辑决策，将形态的相似性与预设阈值进行比较。

最大似然均衡是线性空时编码MIMO系统中最佳的传输符号估计方法（详见文献[1]）。特别是对于高阶调制，ML解码的计算成本较高。压缩包包含三个m文件：space_time_coding.m（执行空时编码）、coherent_ML_receiver.m（执行ML均衡）、one_shot_ML_equalizer.m（演示示例）。解压这些文件至同一文件夹，并在Matlab命令窗口中运行one_shot_ML_equalizer脚本。详细支持的STBC列表请参考space_time_coding.m。参考文献：[1] EG Larsson，P.Stoica，《无线通信的空时分组编码》，剑桥出版社，2003。