摘要： 根据txt文档不同种类介绍不同的读取数据方法 一、纯数据文件（没有字母和中文，纯数字） 对于这种txt文档，从matalb中读取就简单多了 例如test.txt文件，内容为 17.901 -1.1111 33.045 17.891 -1.1286 33.045 17.884 -1.1345 33.045 可以在command window中输入load test.txt ，然后... 阅读全文

摘要： 马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧式距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的），并且是尺度无关的(scale- 阅读全文

摘要： 自回归模: 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 向量自回归模型（简称VAR模型）是一种常用的计量经济模型，由克里斯托弗·西姆斯（Christopher Sims）提出。它是AR模型的推广。 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%90%91%E9%87%8F%E8%87%AA%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%... 阅读全文

摘要： 在生产和科学研究中，对某一个或一组变量x(t)进行观察测量，将在一系列时刻t1, t2, …, tn (t为自变量且t1<t2<…< tn ) 所得到的离散数字组成序列集合x(t1), x(t2), …, x(tn)，我们称之为时间序列，这种有时间意义的序列也称为动态数据。这样的动态数据在自然、经济及社会等领域都是很常见的。如在一定生态条件下，动植物种群数量逐月或逐年的消长过程、某证券交... 阅读全文

摘要： 基本的拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法)，就是求函数f(x1,x2,...)在g(x1,x2,...)=0的约束条件下的极值的方法。其主要思想是引入一个新的参数λ（即拉格朗日乘子），将约束条件函数与原函数联系到一起，使能配成与变量数量相等的等式方程，从而求出得到原函数极值的各个变量的解。 具体方法： 假设需要求极值的目标函数 (objective function) 为 f(x,... 阅读全文

摘要： 相对熵（relative entropy）又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence，简称KLD），信息散度（information divergence），信息增益（information gain）。 KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。 KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的比特个数。 典型情况... 阅读全文

摘要： 最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情况下，符合已知知识的概率分布可能不止一个。我们知道，熵定义的实际上是一个随机变量的不确定性，熵最大的时候，说明随机变量最不确定，换句话说，也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难。 从这个意义上讲，那么最大熵原理的... 阅读全文

摘要： 贝塞尔曲线又称贝兹曲线或贝济埃曲线，一般的矢量图形软件通过它来精确画出曲线，贝兹曲线由线段与节点组成，节点是可拖动的支点，线段像可伸缩的皮筋，我们在绘图工具上看到的钢笔工具就是来做这种矢量曲线的。当然在一些比较成熟的位图软件中也有贝塞尔曲线工具，如PhotoShop等。在Flash4中还没有完整的曲线工具，而在Flash5里面已经提供出贝塞尔曲线工具。 贝塞尔曲线是应用于二... 阅读全文

摘要： 所谓样条曲线是指给定一组控制点而得到一条曲线，曲线的大致形状由这些点予以控制，一般可分为插值样条和逼近样条两种，插值样条通常用于数字化绘图或动画的设计，逼近样条一般用来构造物体的表面。 样条曲线是经过一系列给定点的光滑曲线。最初，样条曲线都是借助于物理样条得到的，放样员把富有弹性的细木条（或有机玻璃条），用压铁固定在曲线应该通过的给定型值点处，样条做自然弯曲所绘制出来的曲线就... 阅读全文

摘要： 在随机信号分析中，不相关、正交、统计独立等是非常重要的，这里进一步讨论各自的严格概念和相互关系。 当两个随机过程保持统计独立时，它们必然是不相关的，但反过来则不一定成立，即不相关的两个随机过程不一定能保持统计独立，唯有在高斯随机过程中才是例外。这就是说，从统计角度看，保持统计独立的条件要比不相关还要严格。 另外，在确知信号分析中已知，内积为零可作为两个信号之间正交的定义。对于随机过程来说，除了... 阅读全文