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期望最大(EM)算法及其在混合高斯模型中的应用 被引量:20

EM Algorithm and Its Application in Mixture of Gaussian
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摘要 将期望最大 (EM)算法应用于混合高斯模型中 ,通过对算法的介绍及其分析 ,得出 EM算法是参数估计的一种有效算法 ,他大大降低了计算复杂度 ,但性能却与最大似然估计相近 ,具有很好的实际应用价值。 The EM algorithm will be applied in mixture of gaussian model in this paper, The ExpectationMaximization (EM) algorithm is a efficient method of parameter estimation that can achieve close to optimal results with reduced complexity.
作者 朱周华
出处 《现代电子技术》 2003年第24期88-90,共3页 Modern Electronics Technique
关键词 EM算法 混合高斯模型 参数估计 应用 EM algorithm maximization Mixture of Gaussian paramater eatimation applieation
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Feser M, Weinstein E. Parameter estmation of superimposed signalsusing the EM algorithm [J] . IEEE Trans on Acoustics, Speech, and Signal Proceesing, 1988, 36, (4). 477-489.
  • 2Demrster A P, Larid N M, Rubin D B, et al. Maximum likelihood from Incomplete data via the EM algorithm [J]. Royal Statistical Society, 1977, 39, (11): 1-17.
  • 3Moon T K. The expectation - maximization algorithm [J] . IEEE Signal Processing Magazine, 1996,(11).

同被引文献146

引证文献20

二级引证文献75

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