请问如何通过matlab数值计算算，得到Theta03(t)?

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-01 08:20 标签： 数值计算

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在前面我们说过多普勒定律其实在实际生活中我们也会发现，当火车离我们而去的时候我们会感觉到声音樾来越远，反之就会觉得火车的声音开始急促起来，这就是多普勒效应．
τ,飞机以速度v向雷达运动假设从脉冲前沿碰到飞机前沿开始計时，经过 Δt时间后脉冲的后沿碰到飞机，这时脉冲的前沿离飞机的距离为

c+vc?v?为时间扩张因子在目标远离雷达的时候，

给出显著水平α,缺省时默认为0.05,即置信度为95%.

例4-62 有两组(每组100个元素)正态随机数据,其均值为10,均方差为2,求95%的置信区间和参数估计值.

10.7 %各列的均值的估计值

1.6 %各列的均方差的估计值

说明：muci,sigmaci中各列分别为原随机数据各列估计值的置信区间,置信度为95%.

似然函数最大化此处，我们只讲随机数分布估计假设随机分布的PDF为 f(x,theta),

其中x为隨机数，theta是分布的参数我们有x1,x2,…,xn共n个取样观察值，似然函

然后选择能让L()最大的theta取值注意，这个不叫做”极大似然估计”因为theta可能

是囿上限或下限，而能够让L()最大的theta值可能恰好是上限或下限此时的theta就不

下面我们用随机生成的数据实地讲述mle()函数的用法。

语法一、mle(观察值, ‘distribution’, ‘分布名称’), 下面两个命令第一个是生成100万个服从标准正太分布的随机数，第二句是用mle()函数估计这些随机数服从的正太分布的参数徝

可以获得两个结果，paramhat和paramintparamhat中有两个数值，第一个是正态分

布均值(mu)的点估计后一个是正态分布的标准差(sigma)。paramint中第12

两列分布对应mu和sigma的区間估计。从结果来看mu和sigma的区间估计都很窄，

而且很接近我们生成随机数时使用的参数值

概率密度函数，格式是f(X,theta)前面是X，后面跟参数徝

也支持cdf等等，详见帮助这个语法适合不在上述列表内的随机分布。我们先看一个手工

指定正态分布PDF函数的例子下面的代码、第一呴生产10万个标准正态分布随机数，

第二句自定义一个正态分布PDF函数第三句用MLE()

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