随机过程第10页

2020年7月4日随机过程大作业

现在我知道了神经元模型主要是两种：一个是Hodgkin–Huxleymodel，特点是逼真，但计算量较大另外一个是leakyintegrate-and-firemodel，特点是计算量小，精度尚可。另外我手头还有一个Izhikevichmodel的代码，号称结合上面两个的优点任务：1.找到实际的神经脉冲数据2.对它进行建模3.泊松过程是否合适（很明显是不太合适的，需要调整）4.给出该泊松过程或者H

华天雪 L.W·2020-09-16 02:00

机器学习——高斯过程

高斯过程所谓高斯，即高斯分布所谓过程，即随机过程高斯分布一维高斯p(x)=N(μ,σ2)p(x)=N(\mu,\sigma^2)p(x)=N(μ,σ2)高维高斯多元高斯分布——高斯网络x∈Rpx\in\

mh_mpc·2020-09-16 01:13

用Python在录好的音频里加噪音

白噪声或白噪音，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。

絮荨·2020-09-15 21:04

电子与通信的专业复试Q&A

历年电子与通信专业面试真题、通信原理、信号系统与数字信号处理、数据结构、计算机网络、随机过程、高数、电磁场、高频复试的时候有些仓促，若有错误，还望留言指正，感谢！

w要变强·2020-09-15 08:18

高斯过程和机器学习1——高斯回归

【随机过程】宽泛的解释是把函数值视为一个长

Herbie_bhe·2020-09-15 05:44

【应用时间序列分析】课程总结

时间序列和随机过程的关系：时间序列是一种特殊的随机过程，特殊在时间序列{Xt,t∈Z}{

萝卜丝皮尔·2020-09-14 02:51

mean reverting策略设计

从数学上说，连续的均值回复过程就是随机过程中

_Rush_Go_On_·2020-09-14 02:43

自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）以及差分自回归移动平均模型（ARIMA）辨析

时间序列分析的理论基础很简单：设若时间序列（或随机过程）的任一元素yt与其前期元素（yt−1、yt−2等）之间存在着某种关联，则我们可以根据该时间序列的既往观测值来预测其在未来的取值。

小白的学习笔记·2020-09-14 01:33

HMM学习笔记_2(从一个实例中学习HMM前向算法)

HMM是马尔科夫链中的一种，只是它的状态不能直接被观察到，但是可以通过观察向量间接的反映出来，即每一个观察向量由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生，又由于每一个状态也是随机分布的，所以HMM是一个双重随机过程

weixin_34001430·2020-09-13 20:03

统计学的矩（moment）

参考：https://www.matongxue.com/madocs/412.html随机过程这门课在复习概率论的时候，又讲到了矩，刚好在这里写一下关于矩的东西，主要是参考的知乎大神的描述。

donggui8650·2020-09-13 10:03

时间序列基础--随机过程

随机过程：依赖于时间t的一族(无限多个)随机变量，记为{X(t),t∈T}，t也可以为次序、间隔等对于每一个t，X(t)是一个随机变量，也称为在t时刻的过程状态，对于一些t∈T，X(t)的所有可能取值的全体成为随机过程的状态空间对随机过程

eyejavaeye·2020-09-13 01:03

(NLP学习)(九)HMM(Hidden Markov Model)

所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自20世纪80年代以来，HMM被应用于语音识别，取得重

Gavin_ggl·2020-09-12 23:01

机器学习之条件随机场（CRF）学习笔记-Datawhale Task04

Python3.7.7条件随机场笔记-DatawhaleTask041马尔可夫过程2隐马尔科夫算法3条件随机场4CRF与HMM的比较5CRF基本问题6预测问题之维特比算法7代码实现8参考资料1马尔可夫过程定义：假设一个随机过程中

Bryce230·2020-09-12 21:03

随机过程和指数分布

前一阵实验室聪明的师弟选了随机过程，认为这个课有用。而最近又遇到一个题。于是这次认真搞一下。网络里有N个节点，每个节点有三个状态，且都服从指数分布。

weixin_34337265·2020-09-12 20:30

机器学习书单

DavidC.Lay）》讲得很实际，线性代数最重要的就是与实际应用相联系才能够理解其意义3.概率与统计：《概率论与数理统计（陈希孺）》或《概率论与数理统计（盛骤/谢式千/潘承毅）》这两本书都很不错4.随机过程

xiaogss·2020-09-12 05:27

马尔可夫过程

马尔科夫过程指的是一类随机过程，该过程具有如下特性：在已知目前状态(现在)的条件下，它未来的演变(将来)不依赖于它以往的演变(过去)。

yanhx1204·2020-09-12 04:17

NLP之隐马尔可夫模型

我们知道，随机过程又称随机函数，是随时间而随机变化的过程。马尔可夫模型（Markovmodel）描述了一类重要的随机过程。

miner_zhu·2020-09-12 03:34

排序算法总结之桶排序 Bucket Sort

算法原理：桶排序假设输入数据服从均匀分布，假设输入数据由一个随机过程产生，该过程将元素均匀，独立地分布在[0,1)区间上。

fight_to_dead·2020-09-12 02:35

机器学习理论基础学习18---高斯过程回归(GPR)

一、高斯(分布)过程(随机过程)是什么？

dili8870·2020-09-12 02:50

随机过程（一）基础概念与随机过程基本类型

文章目录1.1概率空间1.2随机变量1.3随机变量函数的分布1.4随机变量的数字特征1.5随机过程的定义和统计描述1.6随机过程分布律和数字特征1.7复随机过程1.8随机过程基本类型随机过程是描述信息与工程领域中各种随机现象的基本数学模型和统计规律性

早上十一点半的太阳·2020-09-11 23:05

窄带随机过程（未完成）

解析随机过程的定义解析过程的定义是一个复随机过程，虚部是实部的希尔伯特变换。解析过程具有因果关系。随机过程在自然界中存在必须为解析过程。解析过程的性质相关函数不变，功率谱密度不变。

早上十一点半的太阳·2020-09-11 23:32

随机过程（三）平稳随机过程

早上十一点半的太阳·2020-09-11 23:31

随机过程（二）泊松过程

文章目录1.定义2.基本性质2.1数字特征2.2时间间隔与等待时间的分布2.3到达时间的条件分布3.非齐次泊松过程4.复合泊松过程泊松过程是一类较为简单的时间连续状态离散的随机过程。

早上十一点半的太阳·2020-09-11 23:31

开学季——想打好数学基础？这些经典教材你最需要！

华章数学译丛汇聚了国外经典数学教材，涵盖线性代数、概率论、数学分析、随机过程、时间序列分析、数论、拓扑学、优化理论、数值分析、金融数学等方向。

hzbooks·2020-09-11 12:18

马尔可夫链

马尔可夫链简介马尔可夫过程：设${X(t),t\inT}$是一个随机过程，如果${X(t),t\inT}$在$t_{0}$时刻所处的状态为未知时，以后的状态与它在$t_{0}$时刻之前所处的状态无关

weixin_30955617·2020-09-11 10:44

Markov-modulated Poisson process 马氏泊松过程

MMPP非齐次泊松过程，其强调变量服从马氏过程一个双重随机过程：表现在测值特征的非齐次泊松过程；表现在该泊松过程密度变化转移特征的时间连续的马氏过程Markov-modulated泊松过程模型描述令{Xt

Evan_Gu·2020-09-11 08:28

风险模型—CreditMetrics模型1

①假定资产或资产组合价值的随机过程；②通过历史数据估计参数；③模拟多个随机序列，代入随机过程生成多个资产或资产组合的期末价值（看做期末价值的分布律）；④根据这些期末价值找到某一置信水平下，可能的最低期末价值

Amber-J·2020-09-11 05:10

克里金插值调用matlab工具箱

克里金插值克里金插值是依据协方差函数对随机过程或随机场进行空间建模和插值的回归算法。克里金插值法的公式为：式中为待插入的各点的重金属污染值，为已知点的重金属污染值，为每个点的权重值。

weixin_30408739·2020-09-11 04:41

视觉研究的问题和方向

最近坐语义分割发现视觉很多学术研究分支图像图形学形态学模式识别数字图像计算机视觉机器视觉其实这些分支都是一种量化和学习范式，里面牵扯很多范数和随机过程在信息反向传播和算法进化上。

adamBug391·2020-09-10 21:31

大学课程清单

UndergraduateCourses(UESTC)软件工程研究生重要课程研一上组合优化理论随机过程与排队论硕士研究生学位英语神经网络与深度学习网络编程网络安全理论与技术UNIX/Linux操作系统内核结构中国特色社会主义理论与实践工程伦理与学术道德体育技能

yansicing·2020-09-10 15:16

信号噪声

从噪声与信号的关系区分，如噪声是一个与信号无关的独立随机过程，则称此噪声为加性噪声；如噪声与信号成正比，则称此噪声为乘性噪声；当噪声的功率谱为一常数时，称为白噪声。

lu_fun·2020-09-10 15:05

PaperWeekly·2020-09-10 12:50

机器学习中的随机过程_机器学习过程

机器学习中的随机过程IfyouwouldliketogetageneralintroductiontoMachineLearningbeforethis,checkoutthisarticle:如果您想在此之前获得机器学习的一般介绍

weixin_26752765·2020-09-07 05:53

概率图模型（2）隐马尔可夫模型HMM

如人口增长、电子跃迁、传染病传染人数等；马尔可夫过程（MarkovProcess）：满足马尔可夫性的随机过程；马尔可夫链（MarkovChain）：时间和状态都是离散的马尔可夫过程

蛋仔鱼丸·2020-09-06 21:04

Wiener Filter

现在我们手头上有process$x[n]$，目的是要设计一个LTI系统，使得系统输出$y[n]$，不过$y[n]$是一个WSSprocess，我们不可能准确得到随机过程上的值，因此实际输出并不是$y[n

weixin_34290390·2020-08-26 15:26

维纳滤波（1）

1.概述当系统中的有效信号和噪声都是随机过程，信号和噪声的频谱还可能重叠（比如有效信号是高斯-马尔可夫过程，噪声是白噪声），根据频域参数设计滤波器的方法就不再适用。

weixin_34293059·2020-08-26 15:20

隐马尔科夫（HMM）的Matlab实现

可能是上学时随机过程只考了60分，心有不甘。模型和算法本身不赘述了，详见PRML第13章。直接看结果，把隐变量z作为类别编号，H

foreseerwang·2020-08-26 12:30

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)

这里首先介绍一下什么是马尔可夫过程(MarkovProcess)在一个随机过程中，有一个状态变量III，其下一时刻的状态之和之前的状态有关。例如布朗运动，粒子的

FrankMartinet·2020-08-26 11:25

维纳滤波与维纳-霍夫方程

维纳设计方法需要额外的关于原始信号所包含频谱以及噪声的信息，维纳滤波器具有以下一些特点：1、假设：信号以及附加噪声都是已知频谱特性或者自相关和互相关的随机过程2、性能标准：最小均方差3、能够用标量的方法找到最优滤波器

hdc·2020-08-26 11:28

维纳滤波器推导以及MATLAB代码（Wiener Filter）

维纳滤波器1.背景及术语介绍随机信号或者随机过程：它是是普遍存在的。一方面，任何确定性信号经过测量后往往会引入随机性误差；另一方面，任何信号本身都存在随机干扰。

小伟啊·2020-08-26 11:31

维纳滤波和卡尔曼滤波

blog.sina.com.cn/s/blog_684d52a90101dyh4.html第一次写博客最近在学习opencv，在Videom模块中用到了卡曼滤波，看到的别人的文章比较好，仰慕，故转载：随机信号或随机过程

学之之博未若知之之要知之之要未若行之之实·2020-08-26 11:48

各态历经过程

−TTs(t)dtA[s(t)]=\lim_{T\rightarrow\infty}\frac{1}{2T}\int_{-T}^Ts(t)dtA[s(t)]=T→∞lim2T1∫−TTs(t)dt对于随机过程的某一个样本

GreTony·2020-08-25 14:11

随机过程性质的定义

随机过程的基本性质随机过程的概率分布在任何一个时间ttt，随机过程X(t)\mathbf{X}(t)X(t)都是一个随机变量，我们用如下分布来表示F(x,t)=P{X(t)≤x}F(x,t)=P\{\mathbf

GreTony·2020-08-25 14:10

随机过程（3）——更新过程

文章目录1.前言2.更新过程简介2.1更新过程的一些简单性质3.主要符号的引入4.N(t)N(t)N(t)的分布4.1m(t)m(t)m(t)的另一种表示4.2m(t)m(t)m(t)是有界的5一些极限理论5.1N(t)N(t)N(t)趋向无穷的速率5.2Wald方程5.2.1停止时的概念5.2.2Wald方程5.2.3更新过程中的停止时5.2.4初等更新定理5.2.5N(t)N(t)N(t)的中

卡拉叽里呱啦·2020-08-25 09:51

马尔可夫过程

其定义为满足马尔可夫性质的随机过程。马尔可夫性质：通俗来讲，即当前状态包含了所有相关的历史，只要当前的状态已知，下一个状态的发生可能性就已经确定，不需要知道从开始到当前状态所经历的具体的状态变换。

lsjmax·2020-08-25 00:46

平稳二项随机过程模型的误差

荷载在设计基准期T内最大值QT的概率分布FT(x)={1-p*[1-Fi(x)]}^n其中：将设计基准期T等分为n个相等的时段τ；每个时段τ内，荷载Q出现的概率为p；Fi(x)为荷载任意时点概率分布当p*[1-Fi(x)]充分小，由于e^(-x)≈1-xFT(x)≈{e^[-p*(1-Fi(x))]}^n={e^[-(1-Fi(x))]}^N≈{1-[1-Fi(x)]}^N=[Fi(x)]^N上式

leo2351960·2020-08-25 00:03

强化学习之马尔可夫决策

大家学过机器学习的话应该对隐马尔可夫模型(HMM)有所了解，它具有的马尔可夫特性就是指系统的下个状态只和当前状态信息有关，而与更早之前的状态无关，即：马尔科夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)以马尔可夫随机过程为理论基础

Ftwhale·2020-08-25 00:42

OKGAN：线上训练GAN的方法

PaperWeekly·2020-08-25 00:29

B站贝叶斯滤波和卡尔曼滤波视频学习记录(1)

2.独立实验和随机过程的区分独立实验是指在相同的实验环境下，可以重复多次的实验，因此像气温变化，股票预

feidaji·2020-08-24 14:38

热点分析的原理

p值表示概率，表示所观测到的空间模式是由某种随机过程创建而成的概率。如果p很小，则说明观测到的空

cyqian·2020-08-24 13:42

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