2.最大似然序列估计准则—在ISI+AGN(AWGN)信道 一 最佳接收准则及性能指数 1.系统模型 2.最佳接收准则——ML函数准则——MLSE准则 求似然函数: 在N维复信号空间中,利用K-L展开式,在标准正交基 上 特点: 的均值与 所覆盖的若干连续符号(即序列Ip)有关。
2.最大似然序列估计准则—在ISI+AGN(AWGN)信道 一最佳接收准则及性能指数 1.系统模型 2.最佳接收准则——ML函数准则——MLSE准则 求似然函数: 在N维复信号空间中,利用K-L展开式,在标准正交基 上 特点: 的均值与 所覆盖的若干连续符号(即序列Ip)有关。 原因:信道 弥散效应使相邻符号之间引入相关性。 所以:...
残差序列估计相关系数的方法如下：1、简单相关系数：这个是统计中最常见的相关系数，也称作Pearson相关系数。该系数取值为[-1，1]，其中越靠近正负1，表明两个变量之间的线性关系越明显；越接近0，表明两个变量之间的线性关系没有。当其为0时，只是说明两个变量之间不存在线性关系，但有可能是其他的函数...
In序列估计的三阶相关函数法 电子对抗技术·第2O卷 2005年Il川第6期 中图分类号:TN971.1 文献标识码:A 文章编号:CN51—1418(2005)06—0018—03 m序列估计的三阶相关函数法 杨允军,武传华,陶 雷 (解放军电子工程学院,合肥230037) 摘要:从高阶累积量入手,引出了m序列的三阶相关函数,利用m序列峰值图案的唯一...
2.最大似然序列估计准则—在 ISI+AGN(AWGN)信道 {xi} 映射 y(t)或 y 引入相关性 信道弥散效应 噪声(非白) 用 K-L 展开式,分解 y 卷积编码器 卷积计算 由于引入相关性,似然函数与 xi 有关. N p(y xi ) p( yk xi ) k 1 精品 . 一 最佳接收准则及性能指数 1. 系统模型 r(t) g(t) c(...
时间序列就是把事情按时间顺序排好,比如早上吃饭,下午玩游戏,晚上睡觉。估计方法就是通过已知的事情,来猜测未来可能发生的事情。 老师用了一些小例子来解释。她说,如果我们知道天气每年都有一个规律,比如冬天很冷,夏天很热,我们就可以根据这个规律来预测明年冬天是不是还会很冷。哇,这就像是超能力一样,可以知道未来...
首先这篇工作的基本insight,提出这样一个观点,基于Deep Learning的深度估计的方法,应该估计的是每个像素点的深度值的概率分布,而不是某个确定的值. 接着,可以通过Bayesian等方法,随时间整合优化这些概率,以减少深度估计的不确定性并提高准确率. 论文的两个关键点: 对于每个像素点,估计它深度的概率分布DPV( Depth Pr...
AR、MA、ARMA模型参数可以由相应平稳序列的自协方差函数唯一确定,所以从平稳序列观测数据出发,为对数据建立上述模型就首先要估计自协方差函数。为了得到自协方差函数大样本统计性质,还需要先讨论样本均值的统计性质。 1均值估计 1.1.1相合性 前提 无偏估计、渐进无偏估计、相合估计 定理1.1对于平稳序列Xt,我们有:1) ...
Monodepth2使用基于单目图像的无监督学习法完成深度估计的任务。根据SFM模型原理在卷积神经网络中同时训练两组网络:深度网络和位姿网络。训练网络的输入为一段视频序列的连续多帧图片,深度网络输入目标视图,位姿网络输入目标视图和上一帧视图,深度网络经过卷积神经网络处理输出对应的深度图像,位姿网络计算出相机运动姿态的变化...