文件名称:fit_ML_normal

  • 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:
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fit_ML_normal - Maximum Likelihood fit of the normal distribution of i.i.d. samples!.

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



fits data to the probability of the form:

p(r) = sqrt(1/2/pi/sig^2)*exp(-((r-u)^2)/(2*sig^2))

with parameters: u,sig^2



format: result = fit_ML_normal( x,hAx )



input: x - vector, samples with normal 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

sig^2,u - fitted parameters

CRB_sig2,CRB_u - Cram?r-Rao Bound for the estimator value

RMS - RMS error of the estimation

type - ML - fit_ML_normal - Maximum Likelihood fit of the normal distribution of i.i.d. samples!.

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



   fits data to the probability of the form:

     p(r) = sqrt(1/2/pi/sig^2)*exp(-((r-u)^2)/(2*sig^2))

   with parameters: u,sig^2



 format:  result = fit_ML_normal( x,hAx )



 input:  x  - vector, samples with normal 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

            sig^2,u     - fitted parameters

            CRB_sig2,CRB_u  - Cram?r-Rao Bound for the estimator value

            RMS       - RMS error of the estimation

            type       - ML
相关搜索: Maximum
likelihood
estimation

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下载文件列表

fit_ML_normal.m

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