尤度関数の英語

位相尤度生成部１０４で位相ズレの大きさに対して単調減少し、位相ズレの絶対値が０のときはシンボル尤度の最大値をとり、固有の隣り合う２位相の中間となる位相のとき位相尤度の最小値をとる関数により位相尤度を算出する。例文帳に追加

A phase maximum likelihood is computed by a function monotonously reducing to the magnitude of the phase shift by a phase maximum-likelihood generating section 104, taking the maximum value of a symbol maximum likelihood in the case of the absolute value of 0 of the phase shift and taking the minimum value of the phase maximum likelihood in the case of the intermediate phase of natural adjacent two phase. - 特許庁

尤度関数から最尤推定値を解析的に求めるのが困難である場合に、数値的に求める際の処理を効率化することを可能とする最尤推定方法を提供する。例文帳に追加

To provide a maximum likelihood estimation method which allows processing for digitally obtaining a maximum likelihood estimated value from a likelihood function to be made efficient when it is difficult to analytically obtain the maximum likelihood estimated value. - 特許庁

元データを尤度空間に投影し、この尤度空間において、判別関数または２次レベルの分布に基づく分類器を用いて分類を行い、分類の誤りを減らす。例文帳に追加

To reduce errors of classification by projecting original data into a likelihood space and classifying data in the likelihood space by a classifier based on distributions of discriminant functions or secondary levels. - 特許庁

選択モジュールでは、第３の指定ブランチ・メトリックを、第１と第２の指定尤度関数のうちの最大値として計算する。例文帳に追加

In a selection module, a third designated branch metric is calculated as the maximum value among the first and the second designated likelihood functions. - 特許庁

現在位置推定部３１では、第１および第２の確率密度関数から最尤値が得られる位置を求めて測位位置とする。例文帳に追加

A present position estimating part 31 determines the measurement position by finding the position where the maximum likelihood value can be obtained from the first and second probability density functions. - 特許庁

次に、前記分布、前記パラメータベクトル、及び尤度関数に基づいて、観測値の最適なグループ分けを選択することができる（ステップ１３０）。例文帳に追加

An optimal grouping of the observations may then be selected based on the distribution, the parameter vectors and a likelihood function. - 特許庁

更新されたチャネル情報を使用し、対数尤度関数の期待値を最大化することによってシンボルの次の推定値が計算される。例文帳に追加

The next estimate of the symbol is computed by using updated channel information and maximizing the expectation of the log likelihood function. - 特許庁

Parzen分布の尤度はh_yの関数として評価され、各C_yにつき最尤となる分布を与えるh_yに対し、α_ｙ=4/{(2π)^1/2h_y}により最適なα_ｙが算出され、α_yを用いて学習パラメータΛが調整される。例文帳に追加

A likelihood of the Parzen distribution is evaluated as the function of h_y, a formula α_y=4/{(2π)^1/2h_y} is used to calculate optimal α_y for h_y providing a distribution maximizing each C_y, and α_y is used to adjust a learning parameter Λ. - 特許庁