最小均方误差估计
@范盼4201：什么是最小均方差 -
晁鲍13355094730…… 最小均方差 Sn^2=[(x-x1)^2+(x-x2)^2+(x-x3)^2+(x-x2)^2+(x-x24)^2+.........+(x-xn)^2]/n; x=(x1+x2+x3+x4+x5+.....+xn)/n
@范盼4201：请问如何做信道估计中的MMSE估计 -
晁鲍13355094730…… MMSE估计就是最小均方误差估计,通过求得一个合适的信道冲击响应(CIR),使得通过CIR计算出的接收数据与实际数据的误差的均方和最小.%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...
@范盼4201：均方值和最小均方误差的概念是什么,恳请赐教 -
晁鲍13355094730…… 均方值这个概念比较少用,英文mean square.一般用它的另一种形式:均方根值(也就是高中物理里面的“有效值”).我们死扣“均方值”这3个字的字眼都把概念弄清楚了--先把各项平方,再求做算术平均.例如:x、y、z 3项求均方值.均方值=(x的平方+y的平方+z的平方)/3.搞定 最小均方误差就是求完均方值 还要加上约束条件,求出一个最小值来.均方根是一种求平均的方法.求平均有多种方法,算术平均、几何平均、均方根……
@范盼4201：均方误差计算公式
晁鲍13355094730…… 均方误差计算公式:S=[(x1-x)^2+(x2-x)^2.均方误差(mean-squareerror,MSE)是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量.设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量,(θ-t)2的数学期望,称为估计量t的均方误差.度量(metric),亦称距离函数,数学概念,是度量空间中满足特定条件的特殊函数,一般用d表示.度量空间也叫做距离空间,是一类特殊的拓扑空间.弗雷歇(Fréchet,M.R.)将欧几里得空间的距离概念抽象化,于1906年定义了度量空间.
@范盼4201：具有挑战性的非线性最小均方误差估计(MMSE)问题 -
晁鲍13355094730…… 根据MMSE的公式,利用观测值,得到自相关和互相关,然后就可以利用正则方程接触那个左右滤波器的系数了,然后利用代价函数就可以求出那个最小点.最主要问题是求自相关和互相关,这两个知道了,就什么都好说.
@范盼4201：matlab仿真中用到的LMS算法,最小均方误差成立的条件是什么啊,麻烦详细解析一下,非常着急
晁鲍13355094730…… 你是在最小二乘法吧,有很多函数可以用的.比如lsqcurvefit等,主要是建立模型,对应于数据做系数拟合.
@范盼4201：什么是最小均方算法 -
晁鲍13355094730…… lms算法是智能天线系统基本且重要的方法,基于lms算法的阵列天线已广泛用于自适应天线系列,在抗多径干扰方面取得较好效果.图4-13为lms算法原理图.lms算法是在最小均方误差准则(mmse)指导下.利用最陡下降法推导出来的.
@范盼4201：如何用梯度校正法实现参数的无偏估计 -
晁鲍13355094730…… 当估计值的数学期望等于参数真值时,参数估计就是无偏估计.当估计值是数据的线性函数时,参数估计就是线性估计.当估计值的均方差最小时,参数估计为一致最小均方误差估计.若线性估计又是一致最小均方误差估计,则称为最优线性无偏估计.如果无偏估计值的方差达到克拉默-尧不等式的下界,则称为有效估计值.若 ,则称 为一致性估计值.在一定条件下,最小二乘估计是最优线性无偏估计,它的估计值是有效估计,而且是一致性估计.极大似然估计在一定条件下渐近有效,而且是一致的. 寻求最小二乘估计和极大似然估计的常用方法是将准则对参数θ求导数,计算梯度,因而要使用最优化的方法:梯度法、变尺度法、单纯形搜索法、牛顿-拉夫森法等.
晁鲍13355094730…… 最小均方差 Sn^2=[(x-x1)^2+(x-x2)^2+(x-x3)^2+(x-x2)^2+(x-x24)^2+.........+(x-xn)^2]/n; x=(x1+x2+x3+x4+x5+.....+xn)/n
@范盼4201：请问如何做信道估计中的MMSE估计 -
晁鲍13355094730…… MMSE估计就是最小均方误差估计,通过求得一个合适的信道冲击响应(CIR),使得通过CIR计算出的接收数据与实际数据的误差的均方和最小.%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...
@范盼4201：均方值和最小均方误差的概念是什么,恳请赐教 -
晁鲍13355094730…… 均方值这个概念比较少用,英文mean square.一般用它的另一种形式:均方根值(也就是高中物理里面的“有效值”).我们死扣“均方值”这3个字的字眼都把概念弄清楚了--先把各项平方,再求做算术平均.例如:x、y、z 3项求均方值.均方值=(x的平方+y的平方+z的平方)/3.搞定 最小均方误差就是求完均方值 还要加上约束条件,求出一个最小值来.均方根是一种求平均的方法.求平均有多种方法,算术平均、几何平均、均方根……
@范盼4201：均方误差计算公式
晁鲍13355094730…… 均方误差计算公式:S=[(x1-x)^2+(x2-x)^2.均方误差(mean-squareerror,MSE)是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量.设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量,(θ-t)2的数学期望,称为估计量t的均方误差.度量(metric),亦称距离函数,数学概念,是度量空间中满足特定条件的特殊函数,一般用d表示.度量空间也叫做距离空间,是一类特殊的拓扑空间.弗雷歇(Fréchet,M.R.)将欧几里得空间的距离概念抽象化,于1906年定义了度量空间.
@范盼4201：具有挑战性的非线性最小均方误差估计(MMSE)问题 -
晁鲍13355094730…… 根据MMSE的公式,利用观测值,得到自相关和互相关,然后就可以利用正则方程接触那个左右滤波器的系数了,然后利用代价函数就可以求出那个最小点.最主要问题是求自相关和互相关,这两个知道了,就什么都好说.
@范盼4201：matlab仿真中用到的LMS算法,最小均方误差成立的条件是什么啊,麻烦详细解析一下,非常着急
晁鲍13355094730…… 你是在最小二乘法吧,有很多函数可以用的.比如lsqcurvefit等,主要是建立模型,对应于数据做系数拟合.
@范盼4201：什么是最小均方算法 -
晁鲍13355094730…… lms算法是智能天线系统基本且重要的方法,基于lms算法的阵列天线已广泛用于自适应天线系列,在抗多径干扰方面取得较好效果.图4-13为lms算法原理图.lms算法是在最小均方误差准则(mmse)指导下.利用最陡下降法推导出来的.
@范盼4201：如何用梯度校正法实现参数的无偏估计 -
晁鲍13355094730…… 当估计值的数学期望等于参数真值时,参数估计就是无偏估计.当估计值是数据的线性函数时,参数估计就是线性估计.当估计值的均方差最小时,参数估计为一致最小均方误差估计.若线性估计又是一致最小均方误差估计,则称为最优线性无偏估计.如果无偏估计值的方差达到克拉默-尧不等式的下界,则称为有效估计值.若 ,则称 为一致性估计值.在一定条件下,最小二乘估计是最优线性无偏估计,它的估计值是有效估计,而且是一致性估计.极大似然估计在一定条件下渐近有效,而且是一致的. 寻求最小二乘估计和极大似然估计的常用方法是将准则对参数θ求导数,计算梯度,因而要使用最优化的方法:梯度法、变尺度法、单纯形搜索法、牛顿-拉夫森法等.
