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State Key Laboratory of Integrated Service Networks Lecture 19 LMMSE估计 西安电子科技大学Xidian University 基本要求  线性最小均方误差估计准则  线性最小均方误差估计量的构造  线性最小均方误差估计矢量的性质 线性最小均方误差估计的应用范围： 已知观测信号和被估计随机矢量的均值矢量、协方差矩阵 和互协方差矩阵。 2 西安电子科技大学Xidian University Review 1: Bayes估计 MMSE估计  p  p x  d  ˆ        p  x d  mse     p  p x  d       MAP估计     ln p x    ln p     0     ˆ map 条件中值估计 ˆ   ~ ˆ       p  x d p  x d c     ˆ ML估计 ln p x  0  ˆ  ML 3 西安电子科技大学Xidian University Formulation Model x Hθn MMSE、MAP估计：需要后验概率信息 p  x  ML估计：需要先验概率信息 p x  若仅已知前二阶距信息：观测信号和被估计随机矢量 的均值矢量、协方差矩阵和互协方差矩阵。 采用LMMSE估计 4 西安电子科技大学X