内容简介：本文档提供了一个基于 MATLAB 实现 VBMC(Variational Bayesian Monte Carlo) 进行近似贝叶斯推理的应用实例，详细解析了从搭建代理模型到进行参数估算全过程，特别是它在处理有噪音的数据集时的优点得以展示。介绍了VBMC的概念以及为什么说这种方法非常适合成本高昂的问题，并通过模拟数据来演示整个VBMC实施流程，涵盖数据制造与预备阶段，利用高斯进程模型构造代理预测机制，变分后验匹配及其性能度量。同时给出了完整的MATLAB源代码供实际应用。此外，在结果评估环节，通过对试验样本的预测描绘并分析了拟合曲线，提供了置信水平内的预估值范围。 适用人群：熟悉MATLAB且有一定概率论知识的研究人员或高级开发者。 使用场景及目标：①用代理建模和贝叶斯方法替代昂贵的目标模型计算；②理解和实践近似贝叶斯推断中的代理模型和变分技术，提高复杂问题的求解效率。 注意事项：由于示例涉及数学建模与统计概念，推荐具有一定相关背景的专业人士阅读和研究。

机器学习(变分贝叶斯、粒子滤波及边缘PF,内容包括大量课件、MATLAB代码)

基于stm32单片机的图书馆噪音检测量分贝仪（源码+原理图）

包含ADC转换，识别检测声音强度大小，触发LED闪烁，后续可添加相关算法(FFT等)，实现音频频谱

基于变分贝叶斯期望最大化（VBEM,variational Bayes expectation maximization）算法和Turbo原理，提 出了时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法。设计的软入软出空时检测器在采用 列表球形译码避免穷尽搜索的同时，考虑了信道估计误差方差矩阵的影响;利用空时检测获得的发送信号后验概率 分布估计，推出了新的Kalman前向后向递归信道估计器。仿真结果表明，在时变多径信道条件下，提出的算法 比传统EM算法和面向判决算法更加具有顽健性。

分布式Dirichlet分配的在线可变贝叶斯 Matthew D. Hoffman和 Michael Li （C）版权所有2010，Matthew D. Hoffman 这是免费软件，您可以根据GNU通用公共许可证的条款重新分发和/或修改它。 GNU通用公共许可证不允许在专有程序中重新分发此软件。 分发该软件是希望它会有用，但没有任何保证； 甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。 您应该已经与该程序一起收到了GNU通用公共许可证的副本； 如果不是，请写信给美国自由软件基金会公司，地址：59 Temple Place，Suite 330，波士顿，马萨诸塞州02111-1307 该Python代码实现了由Matthew D. Hoffman，David M. Blei和Francis Bach撰写的论文“潜在狄利克雷分配的在线学习”中提出的在线变异贝叶斯（VB）算法，该算法

测试周围环境分贝的功能源码.zip

一款用labview做的图像化噪声处理系统，直接可以拿来使用，完全没有任何问题

Android测试周围环境分贝的功能源码.zip

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