7學(xué)習(xí)概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)總結(jié)(編輯修改稿)
2024-09-22 11:34 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 離散有限序列信號(hào) 離散傅里葉變換 dft fft 圖像處理 信號(hào)處理 小波變換 小波分析是在傅里葉分析的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，小波變換和fourier 變換、加窗 fourier 變換相比，是一個(gè)自適應(yīng)的時(shí)間和頻率的局部變換，具有良好的時(shí) 頻定位特性和多分辨能力。它能有效地從信號(hào)中提取信息，通過伸縮核平移等運(yùn)算對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析，被譽(yù)為 “ 數(shù)學(xué)顯微鏡 ” 。 小波的時(shí)頻窗在低頻自動(dòng)變寬，在高頻時(shí)自動(dòng)變窄。 貝葉斯方法 第 5 頁 共 8 頁 貝葉斯體系的基本思路。依據(jù)過程概率分布的先驗(yàn)知識(shí)，將包含在信號(hào)中的事實(shí)進(jìn)行組合。粗略來講，在統(tǒng)計(jì)推斷中使用先驗(yàn)分布的方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)基本上都是貝葉斯統(tǒng)計(jì)。 貝葉斯估計(jì)：最大后驗(yàn)估計(jì)、最大似然估計(jì)、最小均方估計(jì)、最小平均絕對(duì)誤差估計(jì) 貝葉斯推斷。是根據(jù)帶隨機(jī)性的觀測(cè)數(shù)據(jù)（樣本）以及 問題的條件和假定（模型），對(duì)未知事物做出的，以概率形式表達(dá)的推測(cè)。 貝葉斯預(yù)測(cè)。貝葉斯預(yù)測(cè)的精度取決于貝葉斯參數(shù)估計(jì)的性能，貝葉斯預(yù)測(cè)包括許多傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法，如線性回歸、指數(shù)平滑、線性時(shí)間序列都是貝葉斯預(yù)測(cè)模型的特殊情況。 貝葉斯決策。先驗(yàn)信息和抽樣信息都用的決策問題稱為貝葉斯決策問題。 貝葉斯分
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