在一般高斯信号随机参量θ的贝叶斯估计中,我们已知后验概率密度函数p(θ|x)的均值矢量为 E(θ|x)=μθ+CθHT(HCθ
在一般高斯信号随机参量θ的贝叶斯估计中,我们已知后验概率密度函数p(θ|x)的均值矢量为
E(θ|x)=μθ+CθHT(HCθHT+Cn)-1(x-Hμθ)
协方差矩阵为
Cθ|x=Cθ-CθHT(HCθHT+Cn)-1HCθ
请利用矩阵求逆引理,证明它们的另一种形式分别为
和
在一般高斯信号随机参量θ的贝叶斯估计中,我们已知后验概率密度函数p(θ|x)的均值矢量为
E(θ|x)=μθ+CθHT(HCθHT+Cn)-1(x-Hμθ)
协方差矩阵为
Cθ|x=Cθ-CθHT(HCθHT+Cn)-1HCθ
请利用矩阵求逆引理,证明它们的另一种形式分别为
和
在二元信号的检测中,若两个假设下的观测信号分别为
H0:x=r1
其中,r1和r2是独立同分布的高斯随机变量,均值为零,方差为1。若似然比检测门限为η,求贝叶斯判决表示式。
考虑高斯噪声中,高斯随机参量口的最大后验估计问题。
设观测方程为
xk=θ+nk, k=1,2,…,N
其中,被估计随机参量θ是均值为μθ、方差为的高斯随机参量;观测噪声nk是均值为零、方差为的高斯噪声;若N次观测间相互统计独立,求θ的最大后验估计量和估计量的均方误差。
考虑观测信号
x(t)=acos(ω1t+θ1)+bcos(ω2t+θ2)+n(t), 0≤t≤T
其中,n(t)是均值为零、功率谱密度为Pn(ω)=N0/2的高斯白噪声;信号参量a、b已知;随机相位θ1与θ2相互统计独立,并在(-π,π)上均匀分布。设
为了同时获得频率ω1和ω2的最大似然估计量,请问估计频率的接收机结构是怎样的?
若通过两个独立观测信道观测方差为的零均值高斯随机参量θ,即
x1=θ+n1
x2=θ+n2
其中,nk(k=1,2)是方差为的零均值高斯噪声。
(1)求作为x1和x2函数的估计量和估计量。
(2)分别求估计量和估计量的均方误差。
考虑M元信号的检测问题。试证明贝叶斯准则的一种等价判决形式为:计算检验统计量
并选择与βmin=Min{βi}相应的假设成立。
设θ是未知非随机参量,现在求它的函数α=g(θ)的估计量。如果是α的任意无偏估计量,则估计量的均方误差满足
或者满足
当且仅当对所有的x和θ都满足
时,不等式取等号成立。式中,k(θ)可以是θ的任意非零函数,但不能是z的函数,也可以是任意非零常数。这就是参量θ的函数α=g(θ)估计的克拉美-罗不等式和克拉美-罗乒及其不等式取等号成立的条件。请推导这些结论。
我们知道,高斯(正态)分布是一种重要的分布,广泛应用在信号处理系统中。现根据高斯分布的N个统计独立的样本xk(k=1,2,…,N),估计其均值μ和方差σ2。