分布估计算法

详细介绍了分布估计算法的核心原理，并附带一个基于Matlab的实例代码。

对于其他分布参数估计，可以采用两种方法：1. 当样本容量充分大时（n>50），根据中心极限定理，近似服从正态分布。2. 使用 MATLAB 工具箱中提供的特定分布函数进行估计：- [muhat, muci] = expfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算指数分布数据 X 的均值的点估计和区间估计。- [lambdahat, lambdaci] = poissfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算泊松分布数据 X 的参数的点估计和区间估计。- [phat, pci] = weibfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算 Weibull 分布数据 X 的参数的点估计和区间估计。

图像拼接领域的质量评估-based iterative seam estimation算法，采用Matlab编写以便于复现。附带公共图像拼接数据集，适用于图像拼接与图像配准研究。详细使用说明请参阅ReadMe文件。

通过 mywigner 函数计算复杂函数的二维 Wigner 分布。 输入电场 Ex 必须为列向量，且满足采样定理：- dy = 2π/X（其中 X 为所有 x 值的跨度）- dx = 2π/Y（其中 Y 为所有 y 值的跨度） 数据必须完全包含在 x(0)..x(N-1) 和 y(0)..y(N-1) 范围内。

该 MATLAB 实现展示了最小均方误差 (MMSE) 信道估计方法的实用实现，该方法用于估计无线通信系统中的信道特性。此实现通过矩阵计算和优化算法提供了准确且高效的信道估计。

HyperLog 算法在基数估计领域展现出接近最优的性能。本研究深入分析 HyperLog 算法的运行机制，揭示其如何在有限的内存资源下，高效地估计大型数据集的基数。

随着技术的进步，现在可以使用Matlab来实现修正的正弦波频率估计（RIFE）算法，这在信号处理和通信工程中具有重要意义。该算法能够准确估计正弦波的频率，为数字信号处理领域提供了强大的工具。

使用遗传算法进行威布尔分布参数的估计是MATLAB实现的关键内容之一。

本研究探讨了泊松分布参数的点估计和区间估计方法，并证明样本均值是参数λ的有效估计量。此外，本研究利用贝叶斯统计分析方法，在先验分布为共轭分布的情况下，推导出最大后验密度可信区间，即最短可信区间。通过实例分析，将该区间估计方法与经典区间估计方法进行了比较。

使用范数正则化和期望最大化技术，介绍了在MATLAB环境下开发的SON-EM算法，用于混合时变参数系统的参数估计。