吉布斯采样

iHMM采样库提供学习和采样有限HMM和无限HMM的代码。代码依赖于Tom Minka的lightspeed和fastfit软件包，这些库必须位于Matlab路径上才能使采样算法正常工作。 iHMM多项式输出: TestiHmmGibbsSampler.m：在具有多项式输出的iHMM上运行Gibbs采样器，演示如何使用iHmmSampleGibbs.m。使用命令“ help iHmmSampleGibbs”获取参数信息。 TestiHmmBeamSampler.m：在具有多项式输出的iHMM上运行光束采样器，演示如何使用iHmmSampleBeam.m。使用命令“ help iHmmSampleBeam”获取参数信息。 联合对数似然函数：p（s，y | beta，alpha，gamma，H）。 iHMM正态输出: TestiHmmNormalGibbsSampler.m：在具有正态输出的iHMM上运行Gibbs采样器，演示如何使用iHmmNormalSampleGibbs.m。

matlab吉文斯变换视频

在数据分析和科学研究中，异常值的检测对保证分析结果的准确性至关重要。MATLAB作为强大的数值计算工具，提供了基于格拉布斯准则的异常值检测代码，用于识别可能存在的异常数据点。格拉布斯准则通过计算数据点的G值与临界值比较，标记可能的异常数据，确保数据处理的可靠性和稳健性。这些代码能够帮助研究人员和工程师快速有效地处理数据集，提高分析的质量。

本项目提供数据挖掘和搜索引擎相关研究，由 PUC 米纳斯吉拉斯联邦大学计算机科学课程创建。 使用说明：1. 运行 set-charset.bat 在系统环境中添加变量 JAVA_TOOL_OPTIONS2. 运行 scriptBDD/database.sql 创建数据库3. 在 IDE 中导入项目4. 确保连接数据库的数据正确（主文件）5. 运行项目 相关文档可参阅项目中：

这段代码实现了马尔可夫链蒙特卡罗算法，自动有效地将提议分布的协方差结构调整为目标分布。它确保目标分布保持为马尔可夫链的平稳分布。该算法详细描述在Cajo FT Ter Braak的文章中：“遗传算法差分进化的马尔可夫链蒙特卡罗版本：实参数空间的简单贝叶斯计算”（Stat Comput，2006），可在此获取：http://www.stat.columbia.edu/~gelman/stuff_for_blog/cajo.pdf

这个脚本展示了如何使用固定采样频率fs = 2 kHz对频率从f = 50 Hz至3 kHz的连续时间正弦信号进行采样，并演示了Nyquist采样定理的应用。根据定理，只有频率f ≤ fs/2 = 1 kHz的信号能够被忠实地重建，而高于1 kHz的信号则会产生混叠效应。图形展示了原始信号（红色）和重建信号（蓝色），并允许用户交互地调整频率和相位，以观察重建信号的变化。用户还可以实时听取原始信号和重建信号的声音，以比较其效果。

关于Matlab编程的图像处理内容，提供对图像进行重采样的方法，以帮助广大用户。

MATLAB数据处理模型基于格拉布斯准则，用于检测和处理异常数据，提供了代码下载。

resampleX 可重采样时间序列数据，以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如，要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次，请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似，但速度通常更快。

使用Matlab学习采样的基础示例：包括蒙特卡罗、拒绝采样、重要性采样。这些示例计算0-1区间内正方形区域的面积，展示了简化模型的应用。具体示例有：1. 均匀采样，2. 接受拒绝采样，3. 重要性采样。针对MCMC、MH和Gibbs采样，建议参考在线代码资源。注意，MCMC、MH和Gibbs采样的实现需另行查阅。