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摘要:
对水下目标辐射噪声的混合高斯模型进行参数估计时,针对极大似然函数很难求解的问题,研究了一种使用海洋环境噪声统计信息的期望值最大算法(EM算法).在对Bouvet和Schwartz水下目标辐射噪声信号和海洋环境噪声模型研究的基础上,修正了传统的EM统计算法,以降低计算的复杂度,提高迭代收敛速度.仿真结果和实船信号实验数据的一致性,表明基于EM算法的混合模型参数估计方法,使得参数估计复杂度降低,运算量明显减少,估计性能较好,具有很好的应用价值.
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基于EM算法的混合模型的参数估计
混合模型
参数估计
极大似然参数估计
EM算法
基于分裂EM算法的GMM参数估计
高斯混合模型
期望最大化
参数估计
模式分类
全局参数估计的水下目标偏振复原方法
偏振成像
水下目标成像
偏振增强
最小互信息
图像复原
基于EM算法的高斯混合密度参数估计
EM算法
参数估计
混合密度
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于EM算法的水下目标辐射噪声模型参数估计
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 混合高斯分布 期望值最大算法 参数估计 海洋环境噪声
年,卷(期) 2009,(10) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 2836-2839
页数 分类号 TN911.7
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 相敬林 83 740 14.0 24.0
2 段晨东 74 800 16.0 26.0
3 侯铁双 7 39 5.0 6.0
4 刘科满 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
混合高斯分布
期望值最大算法
参数估计
海洋环境噪声
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
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173926
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