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[主观题]

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

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|

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|

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第1题
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

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。

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第2题
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

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

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第3题
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

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?

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第4题
数据融合的主要方法是()。

A.优选法

B.贝叶斯估计法

C.统计决策理论

D.神经网络方法

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第5题
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

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。

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第6题
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

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。

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第7题
贝叶斯决策需要调查取得信息来修正先验概率,这个调查是在()中进行的。

A.预后验分析

B.最后决策

C.后验分析

D.先验分析

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第8题
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

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。

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第9题
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

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

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第10题
柠檬原理实际上就是不完美信息市场博弈中市场完全失败类型的完美贝叶斯均衡。()

柠檬原理实际上就是不完美信息市场博弈中市场完全失败类型的完美贝叶斯均衡。()

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第11题
静态贝叶斯博弈与完全信息博弈之间在策略和策略空间相同。()

静态贝叶斯博弈与完全信息博弈之间在策略和策略空间相同。()

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