1) spatial estimation
空间估计
1.
Multivariate spatial estimation and accuracy analysis of topsoil PAHs in Tianjin area.;
天津地区表土PAHs的多元空间估计及精度分析
2) space spectrum estimation
空间谱估计
1.
DOA of correlated signals is difficult question of space spectrum estimation.
相干信号源的测向是空间谱估计的一个难题。
3) spatial spectrum estimation
空间谱估计
1.
RFID signals identification using spatial spectrum estimation and digital beamforming
空间谱估计和数字波束形成的RFID信号辨识
2.
Simulation research of coherent signals spatial spectrum estimation to direction finding
相干信号空间谱估计测向仿真研究
3.
Design of spatial spectrum estimation system
空间谱估计测向系统设计
4) spatial spectral estimation
空间谱估计
1.
Based on high order statistics of array output signal, the spatial spectral estimation methods are studied in arbitrary Gaussian noise environment.
基于阵列输出信号的四阶累积量 ,研究了高分辨率空间信号到达方向的空间谱估计方法。
2.
After analyzing the traditional mechanic scanning and electronic scanning methods briefly,two software realization methods,that is software-phase-shifting and spatial spectral estimation are proposed according to the design philosophy of the software machinery.
在对传统机械扫描、电扫描方法简要分析的基础上,根据软件机械的设计理念[1],提出了两种雷达波束扫描功能的软件实现方法———软件移相和空间谱估计,并给出了软件实现框图。
3.
An improved linear time-frequency spatial spectral estimation algorithm is proposed to deal with multiple nonstationary signal sources with amplitude and phase modulation.
针对存在幅度和相位调制的非平稳信号的定向问题,本文提出了一种改进的线性时频空间谱估计算法。
5) estimation of spatial spectrum
空间谱估计
1.
The text first discussed the mathematic inbeing of basic theory and arithmetic in estimation of spatial spectrum, analyzed two model arithmetic: MUSIC and DBF.
本文首先从空间谱估计的基本理论和算法开始讨论,分析了空间谱估计的两种典型算法:MUSIC算法和DBF算法的数学实质,并就工程中若干问题进行了简要的仿真和分析。
6) subspace estimation
子空间估计
1.
A blind adaptive multiuser detector based on a hybrid of subspace estimation and Kalman filtering is proposed.
本文提出一种基于子空间估计和Kalman滤波相结合的盲自适应多用户检测器。
补充资料：Bayes估计量
Bayes估计量
Bayesian estimator
Bayes估计量【Bayesi助始廿ma.件;D自狱.。眨..界..] 用BayeS方法(Bayesian aPProach)由观察值对一未知参数所作的估计.统计问题使用这样的方法时，一般都假定未知参数所0 gR“是一具有给定先验分布7r=武do)的随机变量，决策空间D与集合0重合.且损失L(0，d)表示变量0与估计d的偏离.因此，函数L勿，d)通常假定为有形式L勿，d)=a(e)又(口一d)，其中又是误差向量0一d的某个非负函数，若k二1，则常取又勿一d)={0一d}“(“>0).最有用且在数学上最方便的是平方损失函数L(口，d)=}‘一d1’.对这一损失函数，Bayes估计量(Ba卿决策函教(Bavesian dedsion function))占’二亡厂(x)定义为使最小总损失 !;‘p‘二·“，一，‘薯必，“一”‘·’2’〕口‘么，叮‘““，达到的函数，或与之等价，了是使最小条件损失 ，母‘E{[口一占(x)]2+“)达到的函数，由此推出，在平方损失函数的场合，B竹es估计量与后验均值占‘(x)=E勿{x)相等，而Bayesj双险(Bayes risk)为 。‘二，占‘)二E!D矿夕}x)]‘此处O(0}劝是后验分布的方差: o(口{x)二任{{口一E(0{x)12!，、}. 例设二=(x，，，二，戈)，这里x，，，二，x。为具正态分布N勿，。’)的独立同分布变量，护己知，而未知参数0有正态分布N扭，铲).因为当x给定时口的后验分布为正态N(拜。，T:一、其中 n又。2一十“下一2 灿。二一—，，。一二n口‘一奋了一_ n口一汁~下且万=(x，十一+凡)/。，可知在平方损失函数{分一引’之下，Bayes估计量为占’(x)=线，而Bayes风险则为《二犷六伽铲十护).AH川畔即撰[补注]
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条