R估计器
当前话题为您枚举了最新的 R估计器。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
ICA模型中混合矩阵的单步R估计器的matlab代码
核密度非参数估计的matlab代码ICA-R-估计参考: M. Hallin & C. Mehta (2015)。非对称独立分量分析的R估计。美国统计协会杂志,110(509),218-232独立分量分析(ICA)是一种多变量统计方法,其中将观察到的信号去卷积或分离为独立的潜在源信号。在ICA模型中,观察到的m向量满足,其中是一个非奇异维混合矩阵,是一个向量,其分量S_k(t)具有成对独立分布(超过t=1,2,...)。ICA的一个主要目标是从观察到的X向量中估计混合矩阵()。将混合矩阵的准确估计的逆应用于观察到的混合X向量允许恢复ICA模型中的源信号。在这个项目中,我们为混合矩阵提出了一个单
Matlab
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2024-08-18
经典谱估计方法分析与PCI Express CEM R3.0
在经典谱估计方法分析中,我们探讨了周期图法和自相关法在PCI Express CEM R3.0标准中的应用。周期图法通过128点采样和50阶分析,揭示了在Hz轴上的功率谱最大频率为0.21094。自相关法同样采用128点采样和50阶分析,结果显示在Hz轴上的功率谱最大频率为0.21094,Sx分别为46335.8137和30993.4974。
Matlab
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2024-09-22
使用MATLAB生成图像的连续MI估计Holmes-Nemenman修正的KSG连续熵估计器
MATLAB图像生成代码可以使用Holmes-Nemenman修正的KSG连续熵估计器进行连续MI估计。这种方法在处理数据时提供了更精确的估计,特别适用于需要高精度的信息熵分析场景。
Matlab
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2024-07-18
数据挖掘实战scikit-learn估计器分类应用详解
在数据挖掘领域,scikit-learn是一款重要的Python库,提供多种机器学习算法和工具,包括分类、回归、聚类和预处理。将深入探讨如何有效使用scikit-learn进行分类任务,介绍了逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林和神经网络等分类算法的应用场景和特点。此外,还介绍了数据预处理的工具和模型性能评估方法。
数据挖掘
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2024-08-02
虚拟服务器 2005 R2
虚拟服务器 2005 R2是一款提供虚拟化解决方案的软件。它被设计用来帮助用户在单一物理服务器上运行多个虚拟操作系统实例。虚拟服务器 2005 R2不仅提供了高效的资源利用率,还能够简化服务器管理和部署流程。用户可以通过这款软件轻松创建和管理虚拟机,实现更灵活的 IT 环境部署。
SQLServer
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2024-08-19
参数估计
正态分布参数估计命令:[muhat, sigmahat, muci, sigmaci] = normfit(X, alpha) (默认alpha为0.05)其中:- muhat:均值点估计- sigmahat:标准差点估计- muci:均值区间估计- sigmaci:标准差区间估计
统计分析
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2024-05-19
稳健估计度量
利用 MATLAB 实施测量程序,通过调整权重的大小实现稳健估计。
Matlab
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2024-04-30
估计存在溢出时的差异:Stata,R 和 MATLAB 中的算法及仿真代码
本资源提供了一篇论文的 MATLAB 仿真程序代码,该论文研究了如何在存在溢出情况时估计差异。论文提出的算法在 Stata、R 和 MATLAB 中均有实现,相关代码包含在本资源中。
Matlab
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2024-05-27
Matlab R2012b代码图像提取器
该软件包从ADNI或OASIS数据集中提取MRI患者脑部扫描结果。该代码使用Matlab R2012b开发,但也兼容更新的Matlab版本。使用方法:在Matlab中导入ImageExtractor软件包,然后输入以下命令:imageExtractor('<数据集名称>', '<数据集路径>'),例如:imageExtractor('adni', '/home/fabio/IASI-CNR/Datasets/ADNI/')。
Matlab
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2024-08-18
校正VINS姿态估计器累积误差的图像矩阵MATLAB代码验证
为了纠正VINS姿态估计器的累积误差,对apriltags2_ros进行了特定验证。这一验证也可以独立作为视觉里程计(VO)使用。主要贡献包括:1. 修改了英特尔Realsense d435i相机的配置文件;2. 将输出与VINS-Mono一致的车体框架姿态发布为主题“/tag_detections”,而不是标签框架到相机框架的变换矩阵;3. 发布了类型为“nav_msgs::Odometry”的主题“/tag_Odometry”,可在RVIZ中可视化;4. 发布了类型为“nav_msgs::Path”的主题“/path”,也可在RVIZ中可视化。更多详细信息,请参阅我的博客。
Matlab
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2024-08-09