EM（expectation-maximization）算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计。ppt中包含以下内容： 算法介绍 EM算法 GEM算法性质 EM算法解释 EM不足及改进 作者：尤全增 ultimateyou@gmail.com

此matlab代码是parzen窗非参数估计概率密度函数的，以及parzen窗做分类器

方位多通道SAR 非均匀采样信号重构 带通滤波器采样 Krieger重构滤波器

离散控制Matlab代码潜在Alpha模型估算代码的文档 作者： Philippe Casgrain 电子邮件： MATLAB和C代码的此集合可用于通过EM算法估算纯跳跃潜在alpha模型中的参数。 有关这些模型和估计算法以及它们在算法交易中的使用的更多信息，请参见[^ fn1]。 注意：在此存储库中找到的许多C代码都是基于的经典HMM的Forward-Backward算法的C / mex实现。 该算法的原始代码以及不同实现方式的比较。 价格过程模型 我们考虑资产价格过程$ S_t $的连续时间模型，该模型由潜在的隐马尔可夫链$ \ Theta $驱动。 我们假设此特定模型的动力学表示为$$ dS_t = \ delta \ left（dN_t ^ +-dN_t ^-\ right）; $ $$，其中$ \ delta> 0 $表示刻度尺寸，而$ N_t ^ \ pm $是具有相应随机强度$ \ lambda_t ^ {\ pm} $的泊松过程。 我们假设强度过程采用如下形式$ $$ \ lambda_t ^ {\ pm} = \ sigma + \ kappa（\ Theta_t-S

非均匀采样有很多种，一般来说只要采样间隔不是恒定的，就可以认为是非均匀采样，但是对于大多数非均匀采样其并不具有特别的性能。本案例研究的非均匀采样特指两种情况：随机采样和伪随机采样。随机采样中每个采样点的选择是完全随机的，是理想化的非均匀采样；伪随机采样中每个采样点的选择是经过挑选的伪随机数。非均匀采样的一个很大的优点就是它具有抗频率混叠的性能，从而可以突破奈奎斯特频率的限制，实现以比较低的采样频率检测到很高频率的信号。 　　采样时刻的选择无疑是非常重要的，它决定了采样后得到的信号的性质。时钟抖动的均匀采样在工程实践中是普遍存在的，并且是不可避免的，例如AD时钟频率存在一定偏差。有抖动的均匀采

文档用了STFT

针对现有双边滤波算法参数设定复杂、不具通用性等问题,提出一种基于参数估计的双边滤波算法。该算法从计算图像噪声水平和边缘强度出发,在弱纹理区域采用PCA对图像的噪声水平进行估计;利用Sobel算子检测出图像的有效边缘,并对其强度水平进行定义,进而在最佳峰值信噪比准则下自适应设置滤波参数的空间标准偏差和亮度标准偏差,从而得到自适应双边滤波器。最后,对本文滤波结果进行主客观质量评价。研究结果表明:本文算法是有效的

使用最小二乘法估计刚体惯性参数，基于： CG Atkeson、CH An 和 JM Hollerbach，“机械臂载荷和连杆的惯性参数估计”，Int。 J. 罗布。 研究，卷。 5，没有。 3，第 101-119 页，1986 年 9 月

经典地球物理反演理论书籍，作者塔兰托拉，1987年中文版 适合各行业从事反演问题研究的人参考学习

Inverse Problem Theory and Methods for Model Parameter Estimation （模型参数估计的反问题理论与方法） 作者：(意大利)(Albert Tarantola)塔兰托拉 PDF格式，英文。