模式识别非参数估计的parzen窗法和Kn近邻法的matlab算法实现

现代信号谱分析·目录第1章　基本概念1.1　引言1.2　确定信号的能量谱密度1.3　随机信号的功率谱密度1.4　功率谱密度的性质1.5　谱估计问题1.6　补充内容1.7　习题第2章　非参数化方法2.1引言2.2　周期图和相关图方法2.3　用FFT计算周期图2.4　周期图法的性质2.5　Blackman－Tukey方法2.6　窗函数设计中需考虑的问题2.7　其他改进的周期图方法2.8　补充内容2.9　习题第3章　有理谱估计的参数化方法3.1引言3.2　有理谱信号3.3ARMA过程的协方差结构3.4AR信号3.5Yule-Walker方程的阶递推解法3.6MA信号3.7ARMA信号3.8　多变量ARMA信号3.9　补充内容3.10　习题第4章　线谱估计的参数化方法4.1引言4.2　噪声中的正弦信号模型4.3　非线性最小二乘方法4.4　高阶Yule-Walker方法4.5　Pisarenko和MUSIC方法4.6　最小模方法4.7　ESPRIT方法4.8　前向－后向方法4.9　补充内容4.10　习题第5章　滤波器组方法5.1　引言5.2　周期图的滤波器组解释5.3　改进的滤波器组方法5.4　Capon方法5.5　用滤波器组进一步解释周期图5.6　补充内容5.7　习题第6章　空域方法6.1引言6.2　阵列模型6.3　非参数化方法6.4　参数化方法6.5　补充内容6.6　习题附录A　线性代数和矩阵分析工具附录B　Cramer-Rao界分析工具附录C　模型阶数选择方法附录D　部分习题答案参考文献

《非参数统计:方法与应用》作为该课题的一个成果1996年奉献给读者。
第一，作者在承担国家教委人文社会科学研究八五规划项目博士点基金项目年代我国居民消费结构及倾向的研究过程中，感到在很多情况下，参数统计方法的运用受到限制，如研究居民消费行为、居民收人等级与消费结构的关系等等，从而转向了非参数统计方法的探讨。
第二，作者经过多年学术的实践，用《非参数统计:方法与应用》作为教材深受学生喜爱，在对原书修改的基础上使用SPSS软件进行计算。

本书基于MATLAB6．5正式版(Release13)，为读者提供了使用MATLAB的实际性指点。
本书首要介绍了MATLAB中与抑制工程相关的6个底子货物箱：体系辨识货物箱、抑制体系货物箱、鲁棒抑制货物箱、模子料想抑制货物箱、模糊逻辑货物箱以及非线性抑制方案模块，同时提供了MATLAB中的一些底子学识。
在教学6个货物箱的进程中，本书还教学了一些工程使用方面的配景学识，并对于每一个函数的成果、语法以及参数做了详尽的阐发，对于许多弥留的函数都给出了详尽的示例法度圭表标准。
本书能够作为低级院校抑制工程业余本科生、钻研生课本使用，也可作为广大科研工程本领人员的参考用书。
第1章MATLAB底子1．1MATLAB的汗青1．1．1MATLAB的暴发1．1．2MATLAB的阻滞1．2MATLAB体系组成1．2．1MATLAB的体系组成1．2．2MATLAB货物箱及使用介绍1．3末了使用MATLAB1．3．1MATLAB的启动1．3．2样例1．3．3MATLAB末了学识第2章MATLAB体系辨识货物箱2．1体系辨识的原理及辨识模子的简介2．1．1底子原理2．1．2罕用的模子类2．2体系辨识货物箱函数2．2．1模子建树以及转换的函数介绍2．2．2非参数模子类的辨识函数介绍2．2．3参数模子类的辨识函数介绍2．2．4递推参数模子辨识函数介绍2．2．5模子验证与仿真函数介绍2．2．6其余罕用函数介绍2．3体系辨识货物箱图形界面2．3．1数据视图2．3．2操作遴选2．3．3模子视图第3章抑制体系货物箱3．1LTI体系模子及转换3．1．1LTI模子3．1．2LTI货物及其属性3．1．3LTI模子函数3．1．4模子检测函数3．2外形空间的实现3．2．1外形空间的实现3．2．2外形空间的实现的函数3．3体系时域照料3．3．1体系时域照料3．3．2体系时域提前3．4体系频率照料3．5顶点配置配备枚举3．6模子的综合处置3．6．1模子的转换3．6．2模子的毗邻3．6．3模子降阶3．7LQG方案3．8GUI函数介绍第4章鲁棒抑制货物箱4．1鲁棒抑制实际及鲁棒抑制货物箱简介4．1．1鲁棒抑制实际概述4．1．2鲁棒抑制货物箱底子数据结构4．2体系模子建树与转换货物4．2．1模子建树货物4．2．2模子转换货物4．3鲁棒抑制货物箱成果函数4．3．1Riccati方程求解4．3．2Riccati方程前提数4．3．3矩阵的Schur方式4．4多变量波特图4．4．1频率照料的特色增益／相位波特图4．4．2络续以及离散体系的怪异值波特图4．4．3结构怪异值波特图4．5矩阵因子化本领4．6模子降阶方式4．6．1Schur相对于倾向模子降阶方式4．6．2失调模子降阶4．6．3最优Hartkel最小迫近降阶4．7鲁棒抑制箱综合方式4．7．1离散以及络续征兆的H2综合4．7．2离散以及络续征兆的H∞综合4．7．3H∞综合的丁迭代方式4．7．4H2以及H∞范数4．7．5LQC优化抑制综合4．7．6LQG回路传输规复4．7．7综合4．7．8youla参数化4．8示例第5章模子料想抑制货物箱5．1体系模子辨识函数5．1．1数据向量或者矩阵的归一化5．1．2基于线性回归方式的脉冲照料模子辨识5．1．3脉冲照料模子转换为阶跃照料模子5．1．4模子的校验5．2体系矩阵信息及画图函数5．3模子转换函数5．4模子建树以及毗邻函数5．5抑制器方案与仿真5．5．1基于MPC阶跃照料的抑制器方案与仿真5．5．2基于MPC外形空间模子的抑制器方案与仿真5．6体系阐发函数5．7模子料想抑制货物箱成果函数第6章模糊逻辑货物箱6．1模糊逻辑实际简介6．1．1模糊群集6．1．2模糊关连6．1．3模糊推理6．2MATLAB模糊逻辑货物箱6．2．1模糊附属度函数6．2．2模糊推理体系数据管理函数6．3逻辑货物箱的图形用户界面6．4模糊推理体系的低级使用6．5模糊逻辑货物箱接口及示例函数第7章非线性抑制方案模块7．1NCD模块的使用7，1．1建树闭环体系方框图7．1．2配置解放前提7．1．3末了优化盘算7．2NCD模块使用实例

用matlab编的Manner-Kendall（M-K）法度圭表标准非参数查验法罕用于阐发降水、径流、气温等因素功夫序列的趋向变更，其短处在于样本不需要遵照某一特定的漫衍，并且很少受到颇为值的的干扰，盘算精练。

kde核密度估量，非参数估量的一种，使用高斯核函数举行概率密度估量，使用于自力成份阐发未必抑制限等进程

关于非参数统计学习的课程材料，各种理论证明，以及习题答案。
（已获授权）

模式识别miniproject-脱机手写签名识别，这是每个学习模式识别的同学必做的课程设计miniproject，主要功能要求如下：一共有20个人，在其对应的文件夹中存放了每个人的20个手写签名图像，每幅图像均为PCX图像格式，大小为12994像素大小。
对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。
在签名图像进行特征提取时，提取6个ET1和6个DT12轮廓特征。
每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。
用贝叶斯参数估计法估算概率密度函数（pdf），然后用Bayes分类器识别。
分别计算closetest和opentest下的分类功能。
根据每个类的概率分布函数的最近邻估算来计算贝叶斯识别的opentest识别率。
适用kn最近邻法来直接估算每个类在每个测试样本的后验概率并计算opentest下的分类功能，将该识别率表示为一个关于k的函数并绘图。
这些是基于后验概率的非参数估计的贝叶斯估计。

机器学习，非参数学习算法，局部加权线性回归，c++完成

高斯过程(GP)模型是非参数贝叶斯回归的一种灵活方法。
然而，在大数据中使用GP模型的大多数现有工作都是为单变量输出时间序列定义的，称为单任务GPs(single-taskGPs,STGP)。
在此，利用GPs同时对多个相关单变量生理时间序列进行建模。
由此产生的多任务GP(MTGP)框架可以学习多个信号之间的相关性，即便它们可能以不同的频率采样，并具有针对不同间隔的训练集。
MTGPs可有效地学习了生理时间序列之间的相关性，从而提高了建模精度。
多任务高斯过程模型Matlab工具箱（包括多个例子）

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。