不确定性量化
-
-
-
MATLAB贝叶斯压缩感知信号重构与不确定性量化系统
本项目基于MATLAB实现了贝叶斯压缩感知算法，通过少量测量数据高精度重构稀疏信号，并量化重构结果的不确定性。支持自定义先验分布与测量矩阵优化，适用于信号处理与数据分析领域。 -
MATLAB实现基于Bayesian压缩感知的信号重构与不确定性量化系统
本项目利用Bayesian压缩感知框架，实现稀疏信号的鲁棒重构与后验不确定性量化。系统支持自适应稀疏学习，可从少量随机观测中高精度恢复信号，并提供Markov Chain Monte Carlo分析工具，适用于噪声环境下的科学计算与工程应用。 -
MATLAB实现基于Jousselme距离的Dempster-Shafer证据理论计算工具
本项目提供Dempster-Shafer证据理论中Jousselme距离的高效MATLAB实现，支持不同焦元结构的证据相似性计算。工具包含数据验证与矩阵运算功能，适用于不确定信息处理与决策分析。
