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二维数据集Parzen方窗非参数估计PDF(概率密度函数)，三维结果显示，有图，有完整说明文档和程序运行说明，matlab编程环境，此为模式识别小作业 parzen-Dimensional data set Parzen Window non-parametric estimation side PDF (probability density function), three-dimensional results show that map, with complete documentat
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以为高斯和密度估计，使用高斯核的非参数密度估计方法，对样本进行概率密度估计，程序中给出了窗宽的估算公式。-That the Gaussian and density estimation, using Gaussian kernel non-parametric density estimation method, the sample probability density estimates, the program gives the formula for bandwidth estim
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功率谱 welch 方法
there is a simple demo for non parameteric spectral estimation methods-Welch method of power spectrum there is a simple demo for non parameteric spectral estimation methods
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Non-parametric density estimation
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利用matlab编程进行参数检验，点估计，区间估计，以及非参数检验-Using matlab programming parameter testing, point estimation, interval estimation, as well as non-parametric test
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Measuring Frequency Content in
Signals
I this section we will study some non parametric methods for spectrum estimation
of a stochastic process. These methods are described in the literature.
All methods are based on the Periodogram which is
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非参数估计中估计good_turing算法的资料，可以用来估计某些无法建模的数据的数据特征值-Estimated non-parametric estimation algorithm good_turing information, something which can not be used to estimate data modeling Eigenvalue
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分别用非参数化谱估计中的直接法，间接法和加窗法对离散随机过程的已零均值化的N个数据样本估计了离散信号的谱密度。-Were non-parametric spectral estimation of the direct method, indirect method and windowing method, discrete stochastic process has zero mean the data of the N-sample estimates of the spectral d
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本实验目的是了解非参数估计—Parzen窗估计，对表格3中的数据进行Parzen窗估计和设计分类器.Parzen窗方法：假设区间Rn是一个d维的超立方体，hn表示超立方体的边长，体积为Vn=hnd。-Purpose of this study is to understand the non-parametric estimation-Parzen window estimate of the data in Table 3 Parzen window estimate and design c
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本实验的目的是了解非参数估计--parzen窗估计，对数据进行Parzen窗估计和设计分类器。并分析窗口宽度h对分类的影响。-The purpose of this study is to understand the non-parametric estimation- parzen window estimation, Parzen window estimate of the data and design of classifiers. Window width h and analyz
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Scaled Lab Helicopter Experimental Analysis.
Spectral Estimation
Non Parametric Transfer Function Estimation
Model Estimation
MATLAB Code and experimental Data
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自举是一种由重采样估计，独立和（蒙特卡洛重采样）等概率设置一个单一的数据统计变化的一个途径。允许的措施估计那里的潜在分布是未知的或者样本量很小。他们的结果与这些分析方法的统计特性相一致。
在这里，我们使用非参数逼近。非参数引导更简单。它不使用该模型的结构，建造人工数据。矢量[易西]是重采样，而不是直接与replecement。这些参数是从这些对构建。
二，回归模型时，应使用在回归方程中的两个变量是随机的，会有错误的，即不是由研究者控制。模式，我用普通最小二乘回归低估了变量之间的错误时，
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研究上课所讲谱分析方法，利用实验验证书中的结论，掌握各种谱分析方法，学会实验设计和实验结果分析。
所应用到的谱分析方法，包括：
1） 非参数化方法：周期图（直接法）、BT法（间接法），Welch平均周期图法
2） 参数化方法： RELAX、Capon
3） 空间谱估计：常见的DOA方法（Capon）
-Experimental Objective: To study methods of spectral analysis class talking about the us
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研究上课所讲谱分析方法，利用实验验证书中的结论，掌握各种谱分析方法，学会实验设计和实验结果分析。
实验内容：
所应用到的谱分析方法，包括：
1） 非参数化方法：周期图（直接法）、BT法（间接法），Welch平均周期图法
2） 参数化方法： RELAX、Capon
3） 空间谱估计：常见的DOA方法（Capon）
-Experimental Objective: To study methods of spectral analysis class talking abou
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MATLAB code for non parametric spectrum estimation. Bartlett, welch, correlogram , periodogram
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用matlab进行概率密度函数的非参数估计，主要有parzen窗法和kn近邻法。分别对平均分布和正态分布进行了仿真。-Non-parametric estimation of the probability density function using matlab, main the parzen window method and kn nearest neighbor method. The average distribution and normal distribution were
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核密度估计的parzen窗法，简单易用，适合于初学非参数估计的用户。-Kernel Density Estimation parzen window method, easy to use, suitable for novice non-parametric estimation of the user.
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非参数估计——直方图方法，估计多元随机变量的概率密度函数。-Non-parametric estimation- histogram method, estimate the probability density function of multivariate random variables.
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主要内容包括两种非参数估计方法：Parzen窗估计和k最近邻估计。-The main contents include two non parametric estimation methods: Parzen window estimation and K nearest neighbor estimation.
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本代码应用非参数估计法对一簇未知分布的数据进行分布函数估计-
The code in the application of non parametric estimation method for estimation of the distribution function of a cluster of unknown distribution data
The code in the application of non parametric
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