基于正则惩罚的半参数密度估计方法.pdf
文本预览下载声明
第42卷第2期重庆工商大学学报(自然科学版)
显示全部
文档详情
相似文档
-
基于Matlab功率谱密度估计方法.doc
基于Matlab功率谱密度估计方法要在实际情况下, 许多平稳信号无法导出数学表达式, 要准确获取这些信号的功率谱密度存在一定的困难。根据维纳辛钦 (Wiener Khintchine)定理,提出一种基于Matlab编程实现这类信号的功率谱密度的估计方法。通过仿真实验表明, 该方法简单易行,准确性较高。
关键词平稳信号功率谱密度估计方法Estimation Method for Power Spectral Density of Stationary Signals
Abstract
In practice m any mathematical expressions can no t be
-
非参数密度估计课件.ppt
非參數密度估計根據從一個總體中抽出的樣本去估計總體分佈的密度函數，在應用上有重要的意義。設是從具有未知密度的一組簡單樣本，需要根據這些樣本對總體密度函數進行估計。最古老的方法是直方圖。引例美國黃石國家公園有一個間歇式噴泉，它的噴發很有規律，大約66分鐘噴發一次，但實際上從33分鐘到148分鐘之間變化。水柱高度可達150英尺。由於其噴發保持較明顯的規律性，人們稱之為老忠實（OldFaithful）。人們想知道間隔時間的密度函數。x=read.table(d:/R數據/faithful.txt,header=T)head(x)eruptionswaiting13.6007921.8005433.3
-
一种基于核密度估计的局部可解释方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116049229 A
(43)申请公布日 2023.05.02
(21)申请号 202211395062.8
(22)申请日 2022.11.08
(71)申请人 哈尔滨工业大学
地址 15000
-
非参数回归的核密度估计实现.pdf
非非参参数数回回归归的的核核密密度度估估计计实实现现方方法法及及技技术术细细节节
1.非非参参数数回回归归与与核核密密度度估估计计的的基基本本概概念念
非参数回归是一种无需预函数形式的统计建模方法，其核心思想是通过数据本身的结构估计自变量（X）与因变量（Y）之
间的关系。与参数回归（如线性回归）不同，非参数回归不假模型的具体数学形式（如线性、多项式等），而是通过局部加
权或核函数的方式捕捉数据中的复杂模式。
核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）是一种非参数概率密度估计方法，常用于估计随机变量的分布。其核心原理是
通过在数据点周围放置核函数（如高斯核、Epanec
-
一种人群密度估计方法及系统.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113361374 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110613051.1
(22)申请日 2021.06.02
(71)申请人 燕山
-
功率谱密度估计方法的MATLAB实现..doc
功率谱密度估计方法的MATLAB实现
在应用数学和物理学中，谱密度、功率谱密度和能量谱密度是一个用于信号的通用概念，它表示每赫兹的功率、每赫兹的能量这样的物理量纲。在物理学中，信号通常是波的形式，例如电磁波、随机振动或者声波。当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度（power spectral density, PSD）或者谱功率分布（spectral power distribution, SPD）。功率谱密度的单位通常用每赫兹的瓦特数（W/Hz）表示，或者使用波长而不是频率，即每纳米的瓦特数（W/nm）来表示。信号的功率谱密度当且仅当
-
基于非参数密度估计点样本分析建模的应用研究的开题报告.docx
基于非参数密度估计点样本分析建模的应用研究的开题报告
一、选题背景及意义
在数据分析中，密度估计是一项重要的技术。非参数密度估计是一种相对于参数估计而言更为灵活的方法，能够在不假设数据分布的情况下对样本数据建立概率密度函数。基于非参数密度估计进行点样本分析建模，可以应用于多种实际问题中，比如金融风险评估、医学诊断、经济预测等领域。
本研究将基于非参数密度估计对点样本进行分析建模，并尝试将其应用于风险评估与经济预测中，以期在实际应用中提供更为准确可靠的预测方法。
二、研究内容及目标
本研究将以非参数密度估计为基础，结合点样本的分析方法，探讨在实际数据应用中的建模方法。主要研究内容包括：
1、非参
-
多分辨率差分图像非参数核密度估计方法仿真.pptx
多分辨率差分图像非参数核密度估计方法仿真汇报人：2024-01-21
目录contents引言多分辨率差分图像技术非参数核密度估计方法仿真实验设计与实现实验结果分析与讨论结论与展望
引言01
图像处理领域的发展随着计算机视觉和图像处理技术的不断进步，对图像质量的要求也越来越高。多分辨率差分图像非参数核密度估计方法作为一种有效的图像处理技术，对于提高图像质量和视觉效果具有重要意义。非参数核密度估计的优势非参数核密度估计方法不需要对数据的分布做出假设，能够自适应地处理各种复杂的数据分布。在图像处理中，非参数核密度估计方法能够准确地描述图像像素值的分布，为后续的图像处理提供准确的统计信息。差分图像的
-
第十章非参数密度估计和回归.ppt
第十章 非参数密度估计和非参数回归简介 10.1非参数密度估计 10.1.1 一元密度估计 10.1.2 多元密度估计 10.2非参数回归 10.1非参数密度估计 例10.1在美国黄石国家公园有一个间歇式的温泉,它的喷发间隔很有规律,大约66分钟喷发一次,实际上从33分钟到148分钟之间变化,水柱高度可达150英尺,由于其喷发保持较明显的规律性,人们称之为老忠实. 问题:人们想知道间隔时间的密度函数. 一元密度估计 直方图记录了每个区间中点的个数或频率,但很难给出较为准确的密度估计. 核密度估计 :原理和直方图类似,计算某一点周围点的个数. 若数据为
-
非参数密度估计在电线线缆质量控制中的应用.doc
非参数密度估计在电线线缆质量控制中的应用
摘 要：本文用非参数密度估计构造了数学模型。该模型不假定数据序列相依形式和概率分布形式，不涉及模型参数估计，只依靠数据本身驱动，克服了参数估计普适性不高的特征。本文探索了非参数密度估计在电线线缆质量控制中的应用，探索了一种精确度较高的的分析方法。
关键词：核估计；窗宽；结果分析；拟合度
中图分类号：O212 文献标识码：A
0. 引言
数理统计技术，是先进质量管理的重要课题。目前在电线电缆行业中应用较多的数理统计技术是传统的参数统计方法，其基本步骤是：
第一，收集数据；
第二，拟合参数模型；
第三
-
非参数统计中的核密度估计带宽选择优化.docx
非参数统计中的核密度估计带宽选择优化
一、核密度估计的基本原理与方法
（一）核密度估计的定义与数学表达
核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）是一种非参数统计方法，用于估计随机变量的概率密度函数。其核心思想是通过核函数对观测数据点进行加权平均，从而平滑地逼近真实分布。数学表达式为：
[h(x)={i=1}^nK()]
其中，(h)为带宽（Bandwidth），(K())为核函数，(X_i)为样本数据。带宽的选择直接影响估计结果的平滑程度与偏差-方差权衡（Silverman,1986）。
（二）核函数的选择及其影响
常用的核函数包括高斯核、Epanechnikov核
-
非参数核密度估计在收益率分布建模中的改进.docx
非参数核密度估计在收益率分布建模中的改进
一、传统非参数核密度估计的局限性
（一）带宽选择的敏感性
非参数核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）的核心参数是带宽（Bandwidth），其选择直接影响估计精度。研究表明，当收益率数据存在尖峰厚尾特征时，固定带宽可能导致过度平滑或欠平滑问题。例如，Silverman（1986）的“经验法则”在高波动市场中的表现显著下降，误差率可达到30%以上（Jonesetal.,1996）。
（二）边界偏差问题
金融收益率常呈现非对称分布，尤其在极端尾部区域，传统KDE因核函数的对称性假设导致边界偏差。实证数据显示，标准正态核在估计
-
一种基于核密度估计的模拟电路故障诊断方法’.pdf
-
基于卷积神经网络的人群密度估计方法的深度剖析与创新应用.docx
一、引言
1.1研究背景与意义
随着城市化进程的飞速发展，公共场所的人群聚集现象日益频繁。在大型商场、车站、体育场馆、旅游景点等人员密集场所，人群的高密度聚集给安全管理和城市规划带来了严峻的挑战。例如，2014年12月31日上海外滩陈毅广场发生的拥挤踩踏事件，造成了重大人员伤亡和财产损失，这一悲剧凸显了准确掌握人群密度信息对于预防安全事故的重要性。准确的人群密度估计可以为安全管理提供关键依据，帮助管理人员及时发现潜在的安全隐患，采取有效的疏导和控制措施，从而避免类似悲剧的发生。
在城市规划领域，人群密度估计也发挥着重要作用。通过对不同区域人群密度的长期监测和分析，城市规划者能够了解
-
毕业设计_基于视频的目标跟踪及人群密度估计方法研究开题报告.doc
上 海 交 通 大 学
2012 级硕士学位论文开题报告登记表
学号 姓 名 导 师 李建勋 学科 控制科学与工程 学院(系、所) 电子信息与电气工程学院 学位论文题目 稳健对地目标跟踪方法研究 研究课题来源 国家自然科学基金、航天创新基金、中航613横向项目 课
题
的
意
义
以
及
研
究
的
主
要
内
容 运动目标跟踪是视觉图像处理中的一个非常热门的话题，在多个领域有着广泛的应用。运动目标跟踪的应用领域和环境主要有：对大型公共场所进行智能化视频监控、基于视频的人机交互、交通流量监测、医疗诊断等。
本文从计算机视觉角度研究对地目标跟踪方法。由于视