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1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优? 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用
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1 概率密度估计 2 直方图方法 3 Parzen 窗 4 K 近邻密度估计 k 近邻分类器
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4.1 Chapter highlights • Hypothesis testing and the MAP criterion • Extension to the general Bayes criterion • Minimax criterion • Neyman-Person criterion 4.2 Hypothesis testing & MAP criterion 4.3 Bayes criterion 4.4 Minimax criterion 4.5 Neyman-Pearson criterion
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5.5 The optimum digital detector in additive Gaussian noise 5.6 Filtering alternatives 5.7 Continuous signals - White Gaussian noise 5.8 Continuous signals - Colored Gaussian noise 5.9 Performance of binary receivers in AWGN 5.11 Sequential detection & performance
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• 第四节 混频器 • 第五节 滤波器 • 第六节 放大器 • 第七节 频率源
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§1.3.1 表征电磁辐射的物理量 §1.3.2 电磁波与介质的相互作用 §1.3.3 物体表面的反射特性 §1.3.4 遥感数据定标
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2.1 大气的基本特性 2.2 大气辐射传输方程 2.3 大气辐射传输方程求解原理 2.4 大气校正模型 2.5 遥感图像的大气校正实例 2.6 大气参数遥感反演实例
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4.1 基本原理及问题 4.2 统计估算方法 4.3 优化反演方法 4.4 查找表方法 4.5 综合反演方法 4.6 基于知识的不确定性反演方法
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5.1 数据同化的含义 5.2 陆面数据同化 5.3 基于数据同化原理的遥感地表参数反演
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基于客观分析和梯度倒数加权滤波提高时序MODIS LAI数据产品质量 基于生态曲线和时空滤波的MODIS时序遥感数据产品质量改进
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