参数估计

最新推荐文章于 2024-07-11 18:01:48 发布
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本文探讨了状态空间模型中参数的贝叶斯估计方法，详细介绍了参数估计的计算过程，并讨论了实际应用中的参数估计策略。
状态空间模型中参数的贝叶斯估计
calabash_man的博客
05-27 2018
状态空间模型中参数的贝叶斯估计 (参数估计所有内容) 对于模型中的未知参数 θ∈Rd\bm{\mathbb{\theta \in R^d}}θ∈Rd，贝叶斯方法通常将其建模为先验分布已知的随机变量，且其先验分布表示为 p(θ)\bm{p(\theta)}p(θ)。参数全部已知时，系统状态空间模型可表示为: 可由贝叶斯公式直接计算当前时刻的完全先验分布，计算式为： 式中，相关分布的计算式为： 若只需要估计参数向量 θ\bm{\theta}θ，贝叶斯方法通常对该状态量求积分，得到参数的边缘后验分布： 但是这个
参数估计_扩展卡尔曼滤波参数估计实例解析
weixin_34377744的博客
01-12 2027
本文将以车辆三自由度模型为基础，利用扩展卡尔曼滤波，通过车辆的侧向加速度来估计横摆角速度、质心侧偏角、纵向速度等三个参数，通过一个实际的仿真案例来进行具体介绍扩展卡尔曼滤波的使用。一般地，卡尔曼滤波会选择比较容易获取的参数，来估计不易测量的参数。在这里，脚主把卡尔曼参数估计仿真分为四个步骤：1）车辆模型搭建；2）扩展卡尔曼滤波算法搭建；3）模型整合及仿真工况设置；4）仿真及结果分析。01 车辆模型...
状态空间模型中实际参数估计
calabash_man的博客
05-27 4005
状态空间模型中实际参数估计状态扩增法线性状态空间模型的参数估计利用高斯滤波与平滑的参数估计(非线性模型)基于粒子滤波与平滑的参数估计参数的 Rao-Blackwell 化 （参数估计所有内容） 状态扩增法 线性状态空间模型的参数估计 利用高斯滤波与平滑的参数估计(非线性模型) 基于粒子滤波与平滑的参数估计 参数的 Rao-Blackwell 化 ...
机器人-数学工具
MyArrow的专栏
05-12 3719
1. 基本概念 LIDAR（LIght Detection And Ranging）：光探测和测距 LADAR（LAser Detection And Ranging）：激光探测和测距 均值、方差、标准差均值、方差、标准差\color{red}{均值、方差、标准差}：用于描述一维随机变量 (即一维随机变量X=(x)X=(x)X=(x)，多个样本) 协方差、相关系数、协方差矩阵协方差、相关系数、...
参数估计_数据分析|参数估计
weixin_29175469的博客
01-12 2160
参数估计 在统计方法中的地位参数估计 是为了判定总体数据特征性质，而从中抽取部分样本数据，通过样本的参数进而估计总体数据的特征目录1.估计量与估计值的概念2.点估计与区间估计的区别3.评价估计量优良性的标准4.点估计：矩估计法5.区间估计6.样本容量的确定一、估计量与估计值的概念估计量：用于估计总体参数的随机变量(如：样本均值就是总体均值的一个估计量)估计值：估计量的值二、点估计与区间...
参数估计_MCMC-模型参数估计
weixin_39957312的博客
01-11 5039
MCMC方法的目的是获得服从高维分布的样本，理论涉及平稳分布马尔科夫链转移概率等，还是比较麻烦且不好懂的，但好在网上已有不少讲解得比较详细的。对于统计计算而言，获得高维分布样本后可以用于计算高维空间的积分。对于统计模型而言，获得高维分布样本后可以用于估计参数。网上大部分讲解理论后给出的是一个估计 参数的例子，对于如何具体用到模型中如简单的回归却还是模糊。这里分别使用MCMC中的Gibbs抽样、M...
参数估计 Parameter Estimation
JasonH2021的博客
06-10 8972
介绍了参数估计的基本概念，模型参数，超参数，最大似然估计，贝叶斯估计，以及调参的常用方法网格搜索和随即搜索等
统计学7——参数估计
最新发布
零度°C的博客
07-11 1646
用样本统计量去估计总体的参数。如果将总体参数笼统地用一个符号$\theta$来表示,而用于估计总体参数的统计量用$\hat{\theta}$表示，参数估计就是如何用$\hat{\theta}$来表示$\theta$。即对于两个无偏估计量$\hat{\theta}_{1}$和$\hat{\theta}^2$,若$D(\hat{\theta}_{1})
R实验 参数估计
Jiangxia13的博客
05-22 1996
实验目的： 掌握矩法估计与极大似然估计的求法； 了解估计量的优良性准则：无偏性、有效性、相合性（一致性）； 学会利用R软件完成一个正态总体均值和两个正态总体均值差的区间估计； 学会利用R软件完成两个成对数据均值差的区间估计； 学会利用R软件完成一个总体比例和两个总体比例差的区间估计； 掌握大样本数据关于单个总体均值和总体比例的样本容量的确定方法。
模式识别非参数估计方法PPT
12-22
模式识别非参数估计方法 模式识别是计算机科学和数学的一个分支，旨在通过算法和数学模型来识别和分类数据。非参数估计是机器学习和统计学中的一种重要方法，旨在通过样本数据来估计概率密度函数。 本文将讨论模式...
精选资源
贝叶斯参数估计 matlab
03-22
在机器学习领域，参数估计是一项基础且重要的任务，它涉及到从数据中推断模型的未知参数。本示例关注的是“贝叶斯参数估计”在MATLAB中的实现，这是一种统计方法，通过贝叶斯定理来估计模型参数的概率分布。在给定的...
精选资源
FRFT_FRFT参数估计_frft参数估计_frft估计_LFM检测_lfm参数估计_
09-30
分数阶傅里叶变换（FRFT）是一种在信号处理领域广泛应用的数学工具，特别是在雷达、通信和音频处理等系统中，对于线性调频（LFM）信号的检测和参数估计具有显著优势。LFM信号因其频率随时间线性变化的特性，在军事...
非参数估计
04-11
非参数估计是统计学中的一种重要方法，它与参数估计相对，不依赖于任何特定的概率分布假设。在传统的参数估计中，我们通常假设数据来自某个已知的分布，如正态分布，然后通过最大似然估计或矩估计等方法来估计分布的...
精选资源
激光多普勒测速参数估计的Cramer-Rao下限
02-26
针对固体运动目标高速度、高加速度的特点,研究了高斯白噪声背景下激光多普勒测速回波信号的参数估计问题。通过计算参数矢量的费希尔(Fisher)信息矩阵,分析了实回波信号的多普勒频率和频率变化率估计方差的克拉末-...
参数估计的计算方法
calabash_man的博客
05-27 5635
参数估计的计算方法极大后验(MAP)及拉普拉斯逼近基于马尔可夫链的蒙特卡洛参数推断(MCMC)期望极大化(EM) （参数估计所有内容） 极大后验(MAP)及拉普拉斯逼近 极大后验估计： MAP是通过确定后验分布的极大值得到的，在点估计中的表达式为：MAP 估计可等效为能量函数的极小值： 其中，能量函数表达式为： 参数的极大似然估计即为一种标准先验概率满足下式的MAP估计： 能量函数的极小值可通过多种基于无梯度或梯度的广义最优算法计算得到。 若要利用基于梯度的广义最优化算法，需要计算能量函数的导数。计算能量
基于序贯重要性重采样的粒子滤波and(RBPF)
calabash_man的博客
04-26 2969
基于序贯重要性重采样的粒子滤波重要性采样重要性采样算法序贯重要性重采样SIR(粒子滤波)重采样过程Rao-Blackwellized粒子滤波RBPF(混合卡尔曼滤波器MKF) 尽管高斯逼近可以有效的解决许多问题，但当滤波分布为多模型或者某些状态为离散时，高斯逼近将不再适用。 在贝叶斯推理中，主要的推理问题可简化为求解下列后验分布的期望值： 上式通常需要利用数值计算求解，其中在理想的蒙特卡洛逼近中，...
贝叶斯平滑及其精确解
calabash_man的博客
05-14 2866
贝叶斯平滑及其精确解贝叶斯平滑方程贝叶斯最优平滑方程Rauch-Tung-Striebel 平滑器RTS平滑器 平滑与滤波的区别在于：滤波只是用当前以及之前的量测量去估计当前状态（也可能是未来）的估计值。而贝叶斯平滑在进行估计时还用到了当前时刻之后的量测量。使得估计更加的准确。 贝叶斯平滑方程 贝叶斯平滑的目的在于获得截止到T\bm{T}T时刻的量测量后，计算k\bm{k}k时刻状态xk\bm{x_k}xk​的边缘后验分布，如下：(其中 k<T\bm{k<T}k<T)。 p(xk∣y1:T
扩展、统计线性化和无迹RTS平滑器
calabash_man的博客
05-15 2592
扩展、统计线性化和无迹RTS平滑器扩展RTS平滑器（ERTSS）扩展RTS平滑器统计线性化RTS平滑器无迹RTS平滑器 本文介绍基于线性化、统计线性化和无迹变换的RTS平滑器，分别对应EKF、SLF和ULF。 这些平滑器用于对非线性状态空间模型贝叶斯解的高斯逼近。 扩展RTS平滑器（ERTSS） ERTSS对平滑分布的高斯逼近表达式为：由下式叠加模型：xk=f(xk−1)+qk−1yk=h(xk)+r \bm{x_k = f(x_{k-1})+q_{k-1}} \\ \bm{y_k = h(x_k)+r}
ARMA模型参数估计方法详述
在时间序列分析中，ARMA模型的参数估计是一个核心问题，因为参数的准确性直接影响模型的预测能力。本文将从ARMA模型的定义出发，详细解析ARMA参数估计的过程，并提供一些实际应用的技巧和注意事项。 首先，我们需要...
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