文件名称:fit_ML_laplace

  • 所属分类:
  • matlab例程
  • 资源属性:
  • [Matlab] [源码]
  • 上传时间:
  • 2012-11-26
  • 文件大小:
  • 1kb
  • 下载次数:
  • 0次
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  • resid*****
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fit_ML_normal - Maximum Likelihood fit of the laplace distribution of i.i.d. samples!.

Given the samples of a laplace distribution, the PDF parameter is found



fits data to the probability of the form:

p(x) = 1/(2*b)*exp(-abs(x-u)/b)

with parameters: u,b



format: result = fit_ML_laplace( x,hAx )



input: x - vector, samples with laplace distribution to be parameterized

hAx - handle of an axis, on which the fitted distribution is plotted

if h is given empty, a figure is created.



output: result - structure with the fields

u,b - fitted parameters

CRB_b - Cram?r-Rao Bound for the estimator value

RMS - RMS error of the estimation

type - ML

- fit_ML_normal - Maximum Likelihood fit of the laplace distribution of i.i.d. samples!.

          Given the samples of a laplace distribution, the PDF parameter is found



   fits data to the probability of the form:

     p(x) = 1/(2*b)*exp(-abs(x-u)/b)

   with parameters: u,b



 format:  result = fit_ML_laplace( x,hAx )



 input:  x  - vector, samples with laplace distribution to be parameterized

      hAx - handle of an axis, on which the fitted distribution is plotted

         if h is given empty, a figure is created.



 output:  result - structure with the fields

            u,b  - fitted parameters

            CRB_b - Cram?r-Rao Bound for the estimator value

            RMS  - RMS error of the estimation

            type  - ML

相关搜索: parameter
fit

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下载文件列表

fit_ML_laplace.m

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