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1.
混合高斯概率密度模型参数的期望最大化估计   总被引:2,自引:0,他引:2  
混合高斯模型是对非高斯数据进行概率密度拟合典型模型,其参数估计可以通过期望最大化(EM)迭代算法获得。多维混合高斯模型参数的EM估计因结构庞杂而难以求解,而对主动检测背景的统计特性拟合来说,一维的混合高斯模型一般即已足够。描述了该情形下的混合高斯模型及其参数估计问题之后,导出了一种工程实用的、简化的EM迭代算法,并给出了可计算机编程实现的算法流程图。然后详细探讨了对EM估计精度与速度有着重要影响的参数初始化问题,给出了三种可选择的初值设置方案:高速度方案、高精度方案和二者的折衷方案,并分析了它们各自的适用场合。最后,结合一组数值仿真实例,演示了EM迭代算法的良好的混合高斯模型参数估计性能。  相似文献
2.
不同形貌金纳米粒子的制备及其光谱特性   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文以柠檬酸三钠(Na3C6H5O7.2H2O)保护的小粒径金胶体为晶种,采用晶种法制备了不同形状的金纳米粒子。利用透射电子显微镜(TEM)和紫外可见光谱(UV-Vis)对所制备的金纳米粒子进行了表征。结果表明,随着晶种量的增加,金纳米粒子的形状依次为水滴状、梭状和球状,并且发现梭状金纳米粒子位于850nm处的多极共振吸收峰。基于表征结果分析了不同形貌产物的可能形成机理。  相似文献
3.
混合高斯参数估计的两种EM算法比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
混合高斯模型是一种典型的非高斯概率密度模型,获得广泛应用。其参数的优效估计可以通过最大似然方法获得,但最大似然估计往往因其非线性而难以实现,故期望最大化(Expectation-Maximization,EM)迭代算法成为一种常用的替代方法。常规EM算法性能受迭代初值设置影响大,且不能对模型阶数做出估计。一种名为贪婪EM的改进算法可以克服这两个缺点,获得更为准确的模型参数估计,但其运算量一般会远大于前者。本文对这两种EM算法进行综合研究,深入挖掘两者之间的关系,并基于相同的数值仿真实例,直观地演示比较两者的性能差异。  相似文献
4.
噪声干扰器压制声纳效果分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
噪声干扰器是一种压制性干扰器材,可用来对抗主被动声纳的搜索、跟踪。以压制后声纳的作用距离与压制前声纳的作用距离的比值为变化量,建立了噪声干扰器压制声纳的压制区域计算方法,定义了捷径曲线函数,并建立了捷径曲线函数和有效搜索宽度计算模型,通过计算压制前后有效搜索宽度的变化和噪声干扰器在不同位置有效搜索宽度的变化,可以对噪声干扰器压制声纳效果进行评价。  相似文献
5.
非高斯数据的高斯化滤波   总被引:1,自引:0,他引:1  
在信号检测、图像处理等领域有时需要对非高斯数据进行高斯化滤波处理。给出高斯化滤波定义和它的一般工作机理,重点介绍评估滤波效果的Q-Q图检验方法,然后对比研究了基于概率密度函数及其导数的U滤波和基于概率密度函数反函数的G滤波两种高斯化实现的方法、原理与性能,并给出了一组湖试数据实例。  相似文献
6.
Alpha稳定分布是对水声混响数据进行非高斯概率密度拟合的最优模型之一,而仿真产生服从标准参数系下的Alpha稳定分布序列是展开相应研究的基础。论述了三种参数系下服从Alpha稳定分布随机变量的变换关系及各种参数系表述的优缺点,实现了标准参数系下任意参数组合 Alpha 稳定分布序列的数值仿真;同时还利用直接数值积分法完成了无显性概率密度表达式的Alpha稳定分布序列概率密度值计算,以之作为理论值与统计值进行了分析比较,验证了数值仿真方法的正确性。  相似文献
7.
使用复合抽样法,可以产生具有指定概率密度形式的加性分布非高斯序列。通过在极零图上直接指定数对极零点,可以实现定性色化低阶自回归滤波器设计。把非高斯激励序列通过自回归滤波器,即可得到非高斯信号处理仿真研究中频繁使用的非高斯有色序列。结合一组混合高斯有色数据数值仿真实例,演示了这一由复合抽样法加定性色化构成的非白非高斯数据快捷数值仿真方法的有效性。  相似文献
8.
以指向性函数一般表达式为基础,通过把倒圆台阵有基元损坏的情况转化为加权系数,得出其空间指向性函数和水平指向性;仿真分析了倒圆台阵基元损坏个数和位置对声纳空间指向性和水平指向性的影响,以及在一定环境下对声纳作用距离的影响,从而得出基元损坏达到何种程度时基阵的技战术性能不再符合要求的意见。  相似文献
9.
混合高斯模型能够有效地拟合混响背景的一维概率密度分布。常用的混合高斯概率密度模型参数估计方法是EM迭代算法,但这种算法的主要缺点是估计精度过分依赖于初始值。而GreedyEM算法通过往混合模型中不断地加入高斯分量,能很好地解决这一问题。文章将多维图象处理中的GreedyEM算法加以合理简化,并给出模型自动定阶方法,从而成功应用于水声混响的一维混合高斯模型建模中。实验结果表明:应用新算法能从混响接收数据中准确拟合其概率密度曲线,并且能适应不同的数据长度,具有很好的通用性。  相似文献
10.
混合高斯概率密度模型可以很好地拟合非高斯样本的概率密度。在各高斯分量概率密度互不重叠的条件下,使用动态簇算法可以快速而精确地估计出混合高斯概率密度模型参数。这是一种基于最小均方差原则的递推算法,在正向推导出各种可能的簇边界后,再根据确定的最末边界值逆向推定各前导簇边界,从而得到混合高斯概率密度模型参数估计值。描述模型及参数估计问题之后,动态簇算法被推导出来。然后深入探讨了该算法的实质及适用条件。最后结合数值仿真实例,分析了动态簇算法的估计性能。  相似文献
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