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1.
最大似然估计教学中的几点注记 总被引：1，自引：0，他引：1
本文总结了最大似然估计教学中容易忽视的一些问题,并对最大似然估计中出现的一些特殊情况进行了举例说明,特别指出不是所有参数都有最大似然估计. 相似文献
2.
针对图像去噪的问题,提出了一种自适应范数及正则化参数的图像重建方法。首先,考虑到退化图像不仅含有高斯噪声,而且含有拉普拉斯噪声,利用最大似然估计的思想估计高斯噪声和拉普拉斯噪声的标准差|其次,由于在图像重建过程中,噪声分布会发生变化,为此,构造基于统计量的高斯和拉普拉斯权重函数,整合L1、L2范数,设计一种自适应加权函数|最后,结合自适应正则化参数方法,设计了一种自适应L1、L2范数及正则化参数的图像重建方法。实验结果表明,提出的方法对含有混合噪声的不同图像具有比较理想的重建效果。 相似文献
3.
欧全梅 《柳州职业技术学院学报》2010,10(3):57-60,65
提出了一种基于传感器节点周围环境噪音的定位算法和一个概率生成模型,并说明了传感器节点定位问题同模型中的最大似然估计是等价的。对于仿真传感器节点和Crossbow MICAZ传感器节点都给出了实验结果。 相似文献
4.
基于行处理的SAGE算法在PET图像重建中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
运用基于行处理(RA)的"单块"投影子集法改进了空间交替广义期望最大(SAGE)算法的收敛性. 新的RA-SAGE算法以正交单投影序列的方式对投影数据进行处理, 以减少投影间的相关性, 达到加速收敛的效果. 此外, 在迭代搜索同时, 新算法结合了超松弛变量, 使其能快速接近全局最大似然解. 实验中, 运用RA-SAGE与SAGE对正电子发射断层(PET)进行了重建. 结果表明,RA-SAGE收敛性能比SAGE优越, 且重建图像质量较高. 相似文献
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6.
图像重建是一个病态问题,需要应用逆过程获得原始图像的近似估计。亚像素配准虽在图像重建过程中发挥了重要作用,但难以获得准确值。提出一种自适应图像重建迭代算法和基于加权低分辨率图像的Tikhonov正则化参数的自适应估计方法。权重系数保持了每个低分辨率图像的逼真度,而正则化系数则控制了图像平滑度。实验结果表明,此算法无论在客观测量还是在视觉评价上,都优于传统的Tikhonov正则化方法。 相似文献
7.
文中证明了泊松分布中未知参数的矩估计和最大似然估计,一定存在一个先验分布,使其贝叶斯估计就是该经典估计的结论. 相似文献
8.
王灿 《赤峰学院学报(自然科学版)》2018,(5)
基于中心极限定理和正态分布参数的最大似然估计量,给出了点估计的一种敏捷算法,简化了参数点估计的计算过程,并通过具体例题证明了该算法得出的估计结果满足无偏性. 相似文献
9.
为了检测数据是否符合给定的模型,需要对数据进行统计诊断.研究了基于最大Lq似然估计的广义非线性模型的统计诊断问题.利用3个统计诊断量来检验数据中是否都存在异常点.模拟结果显示,当样本容量较小时,使用最大Lq似然估计方法得到的诊断统计量的结果要比使用极大似然估计(MLE)方法得到的结果大;随着样本容量的增加,它们之间的区别逐渐减小.因此,使用最大Lq似然估计方法比用MLE方法更容易找到数据中的异常点. 相似文献
10.
本文讨论了三参数Weibull分布的参数估计问题 ,分别给出了参数的矩法估计和最大似然法估计。某些气候要素极值如风速极值的渐近分布以很高的拟合精度遵循三参数Weibull分布。 相似文献