自动控制: 最小二乘估计(LSE)、加权最小二乘估计(WLS)和线性最小方差估计

自动控制: 最小二乘估计(LSE)、加权最小二乘估计(WLS)和线性最小方差估计 在数据分析和机器学习中,参数估计是一个关键步骤。最小二乘估计(LSE)、加权最小二乘估计(WLS)和线性最小方差估计(LMMSE)是几种常见的参数估计方法。这篇博客将详细介绍这些方法及其均方误差(MSE)的计算,并通过Python代码实现这些方法。 1. 最小二乘估计 (LSE) 公式与推导 给定一个线性模型: y =...

使用行车轨迹估计交通信号灯周期问题思路代码

文章目录 题目:使用行车轨迹估计交通信号灯周期问题背景问题一问题二问题三问题四说明 思路第一问思路第二问思路第三问思路问题四 代码求解 题目:使用行车轨迹估计交通信号灯周期问题 背景 某电子地图服务商希望获取城市路网中所有交通信号灯的红绿周期,以便为司机提供更好的导航服务。由于许多信号灯未接入网络,无法直接从交通管理部门获取所有信号灯的数据,也不可能在所有路口安排人工读取信号灯周期信息。所以,该公司...

DOA估计的基础理论概述

ction of Arrival),是电子、通信、雷达、声呐等研究领域的行业内用语。通过处理接收到的回波信号,我们能够获取目标的距离信息和方位信息,从而为后续的定位、跟踪等应用提供基础数据支持。DOA估计的基础理论主要包括阵列信号处理技术、波束形成算法、最小均方误差算法、最大似然估计算法以及特征分解法如MUSIC算法等。 相关理论 阵列信号处理技术是DOA估计的核心。它利用多个接收天线组成的阵列来接收...

【MATLAB源码-第191期】基于matlab的4QAM系统相位偏移估计EOS算法仿真,对比补偿前后的星座图误码率。

缺陷、信号传输过程中的失真等。它会导致接收信号的相位与预期的相位出现偏差,从而使得解调后的数据出现错误,降低系统的传输质量和可靠性。 EOS算法的引入 为了解决相偏问题,EOS算法被提出并应用于相偏的估计和校正。EOS算法能够在不需要先验信息的情况下,通过分析接收信号的统计特性来估计相偏角度。这种盲相位搜索方法为M-QAM系统的相偏校正提供了一种有效的解决方案。 2. M-QAM调制技术概述 基本原理...

基于MUSIC算法的六阵元圆阵DOA估计matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于MUSIC算法的六阵元圆阵DOA估计matlab仿真. 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 ...........................................................................

【MATLAB源码-第153期】基于matlab的OFDM系统插入导频和训练符号两种信道估计方式误码率对比仿真。

5G。OFDM通过将宽带信道划分为多个正交的窄带子载波来传输数据,有效地提高了频谱利用率并降低了多径传播引起的干扰。接下来,我们将详细讨论OFDM系统的关键组成部分,包括导频、训练符号、调制方式、信道估计方法等。 导频与训练符号 在OFDM系统中,导频信号是预先定义的已知信号,用于辅助接收端进行信道估计和同步。它们在频域中被插入到特定的子载波上。根据导频的排布,可以分为两种主要类型:块状导频和梳状导频...

参数估计(一)(点估计

文章目录 点估计估计量的求法点估计概念矩估计法极大似然估计法 参考文献 点估计估计量的求法 点估计概念 设总体 X X X 的分布函数是 F ( x ; θ 1 , . . . , θ l ) F(x;\theta_1,...,\theta_l) F(x;θ1​,...,θl​),其中 θ 1 , . . . , θ l \theta_1,...,\theta_l θ1​,...,θl​ 是未知...

python 数据可视化:直方图、核密度估计图、箱线图、累积分布函数图

用数据来源自2023年数学建模国赛C题,以附件1、附件2数据为基础,通过excel的数据透视表等功能重新汇总了一份新的数据表,从中截取了一部分数据为例用于绘制图表。绘制的图表包括一维直方图、一维核密度估计图、二维直方图、二维核密度估计图、箱线图、累计分布函数图。 目录1.一维直方图、一维核密度估计图2.二维直方图、二维核密度估计图3.箱线图、累计分布函数图4.附录:数据 1.一维直方图和核...

SPASS-参数估计与假设检验

参数估计估计           点估计用样本统计量的值直接作为总体参数的估计值。如用样本均值直接作为总体均值的估计值,用样本方差直接作为总体方差的估计值等。 常用的点估计法 (1)矩估计法 (2)极大似然估计法 (3)稳健估计法 区间估计         因为点估计直接用样本估计值作为总体参数的估计值,没有提供关于估计精度的任何信息,存在抽样标准误差,故提出了未知参数的区间估计法。       ...

最大似然估计的介绍

最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,简称MLE)是一种用于估计概率分布中参数的方法。该方法的核心思想是选择使得观察到的数据在给定模型下出现的概率最大的参数值作为估计值。 最大似然估计具有很好的性质,包括渐进正态性和有效性。它在统计推断和机器学习等领域中被广泛应用,用于估计模型的参数。需要注意的是,最大似然估计的结果可能受到样本大小和模型假设的影响,因此在应用时需...
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