登录
首页 » Others » 很详细的EM算法,GMM,HMM训练用

很详细的EM算法,GMM,HMM训练用

于 2020-12-03 发布
0 211
下载积分: 1 下载次数: 6

代码说明:

详细介绍了训练hmm和gmm的EM算法,以及其应用,对利用这些模型的朋友,想了解此算法的最好的资料。

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • 数字调制GUI界面的设计
    在数字通信的教学和设计中,传统的方法主要是手工分析与电路板试验。通信系统中所有变量相互之间是非线性的关系,大部分是较为繁琐的数字理论,容易使学生感到乏味和难以接受。所以采用MATLAB语言及SIMULINK仿真环境作为工具,制作出了一个数字调制演示系统GUI设计方案。开发的演示系统设计简单、结构一致,具有可视化、开放性、可扩展性、易于学习和维护等优点。演示系统主要演示二进制振幅键控、移频键控和移相键控数字通信系统.在Simulink模块库中选取合适的数字通信仿真模块组成上述系统。在GUI图形用户界面,按下一个按纽可以打开系统的Simulink模型图,编辑对话框可以修改系统的相应参数,按下另一
    2020-12-07下载
    积分:1
  • 16QAM调制,MATLAB
    用MATLAB程序产生16QAM调制信号,并对该信号进行上变频操作
    2021-05-06下载
    积分:1
  • DTLZ测试函数真实pareto前沿数据.rar
    内含DTLZ系列函数(DTLZ1-7)的2、3、4、6、8、10、20维真实pareto前沿数据
    2021-05-06下载
    积分:1
  • ukf在matlab下的实现
    ukf在matlab下的实现,包括原理和matlab代码实现在 matlab下进行仿真实验,得到各个状态变量的仿真数值。实验结果如下面两个图,其中实线为变量的真实值,星状的点为测量值,虚线为仙计值。(1)仿真环境1的实验结果如下,三部分分别为X三个状态变量的70个周期的仿真结果0南帅幽数和率中+十中平杯事需军牛*告赤啪一求帝率牛物半*“半*来生“主**钟材长、数,种李家半米出和造+*y和峰*举卡一米半米由上图可以看出,在线性系统中,尽管只有当前速度变量x2的测量值,没有测量出位置和加速度,系统却可以较好地估计出当前的准确位置和加速度。(2)仿真环境2的实验结果如下:四个部分分别为前四个状态变量的20个周期的仿真结果,它们分别代表XY两个方向的位置和速度:In1416平土一年一一常14由上图可以看出,星状的点偏差明显,但两条线却吻合较好。也就是说,系统的测量方程虽然为非线性测量方程,且在测量方程的随机误襤R较大的情况下,系统仍然能很好的估计岀位置和速度。可见UKF在非线性系统估计滤波的实用价值。综上所述,无论是在线性系统还是非线性测量系统屮,如果采用UKF进行系统估计,只要系统是能观测的,那么就可以很好地进行系统滤波估计。4 MATLAB源代码:(1)UKF源代码:(2)输入文件源代码
    2021-05-07下载
    积分:1
  • HTTP测试工具 restclient
    HTTP 测试工具 restclient-ui-3.2.2,可以模拟HTTP请求进行测试,可以设置content type 等
    2021-05-07下载
    积分:1
  • 基于51单片机的交通灯设计(全面资料).rar
    基于51单片机的交通灯设计(全面资料) 基于51单片机的交通灯设计(全面资料
    2020-12-08下载
    积分:1
  • 电流源电路设计
    基于场效应管设计的电流源电路,用于电阻测试电路中。
    2020-04-16下载
    积分:1
  • Axure原型传统后台管理系统和电商网站后台
    真实可用源文件,包括二个原型,一个普通的后台管理系统,一个电商网站的后台原型,本人用的是axure8.0打开的,准确可用,产品经理可参考
    2020-12-06下载
    积分:1
  • RANSAC算法 MATLAB实现
    国外高手编写的RANSAC算法工具箱,可以对二维和三维数据进行评估,内附例子。-Prepared by foreign experts RANSAC algorithm toolbox, can be two-dimensional and three-dimensional data to assess the attached example.
    2020-12-05下载
    积分:1
  • 稀疏贝叶斯模型相关向量机
    相关向量机的MATLAB代码,经过验证是正确的,很实用推荐相关向量机(Relevance vector machine,简称RVM)是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的,它有着与支持向量机(Support vector machine,简称SVM)一样的函数形式,与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。RVM原理步骤RVM通过最大化后验概率(MAP)求解相关向量的权重。对于给定的训练样本集{tn,xn},类似于SVM , RVM 的模型输出定义为y(x;w)=∑Ni=1wiK(X,Xi)+w0其 中wi为权重, K(X,Xi)为核
    2020-12-06下载
    积分:1
  • 696516资源总数
  • 106642会员总数
  • 12今日下载