非均匀采样和量化 对给定的空间分辨率，图像的质量可以根据图像特性利用自适应的采样过程来改进。例如，在灰度变化显著的有很多细节的区域应当采用较密的采样。又例如，可以计算所有灰度值出现的频率。若某范围内的灰度值出现频繁，而在其他范围内灰度值出现较稀，则在该范围内量化灰度就要较密，在其他范围内较稀。

EM算法进行GMM参数估计的Python实现-附件资源

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研究生教材《现代信号处理》的配套参考书，由随机信号、参数估计理论、现代谱估计等7章组成。

求助二阶微分方程参数估计-shuju.txt 微分方程r''=-g*r/|^3)-a*r'*b/ r=[x y z]是三维向量 知道t在[50,170]间隔为0.2秒上r的值，但r'不知道，求微分方程的参数a,b,c的值，能不能求出r'的一些值啊？求高手解答，数据在附件上

多输入多输出(MIMO)雷达需要对距离、角度和 Doppler频率等参数的精确估计。迭代自适应(IAA)算法仅利用单个快拍便可实现MIMO 雷达的高分辨参数估计，然而使用IAA联合估计距离、角度和Doppler频率三维参数的运算量很大。该文提出一种快速IAA 算法，将联合估计 IAA算法简化为三级级联处理，先进行距离IAA 估计，然后对存在目标的距离单元进行角度IAA 估计，最后在存在目标的距离角度单元内进行Doppler频率IAA 估计，即通过降维处理得到了快速IAA算法。仿真表明：快速IAA 算法在基

Step3：单级倒立摆动力学非线性方程组 Step4：化成状态空间描述。 4、最小二乘应用——单级倒立摆

复杂广义高斯分布 (CGGD) 的一种非常快速有效的形状参数估计实现。 它可以应用于雷达图像、磁共振成像、无线通信和傅立叶变换数据，其中复值数据是这些领域固有的。 如果你在你的研究中使用了这个实现，你应该在你的论文或报告中引用我们的工作。 冷相光等。 “SAR图像中复杂广义高斯分布的快速形状参数估计。” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2020, pp. 1–5, doi:10.1109/lgrs.2019.2960095

DMPE允许使用直接模态参数估计和稳定图来识别模态参数（频率，阻尼和模态振幅）以及合成的频率响应函数。 该算法适用于多自由度系统和大频率范围的情况。 识别顺序的选择和物理极点的选择通过使用频率和阻尼收敛准则的稳定图来辅助。 有关更多信息，请运行示例文件“test_dmpe.m”。

k－近邻法的错误率 最近邻法和k-近邻法的错误率上下界都是在一倍到两倍贝叶斯决策方法的错误率范围内。 在k >1的条件下，k-近邻法的错误率要低于最近邻法。 在k →∞的条件下，k-近邻法的错误率等于贝叶斯误差率。 *