1) asymptotic log-likelihood ratio
渐近对数似然比
1.
Introduces the notion of asymptotic log-likelihood ratio of stochastic sequence,as a measure of "dissimilarity" between their joint distributions and the product of their marginals,establishes three results for the strong deviation theorems under the Chung-Teicher type conditions.
利用随机序列渐近对数似然比的概念构造几乎处处收敛的上鞅,在适当的C-T型条件下给出了任意相依连续型随机序列的两个强偏差定理。
2) logarithmic likelihood ratio
对数似然比
1.
In this paper the notion of logarithmic likelihood ratio,as measure of dependence of a sequence of arbitrary discrete random variables,is intreduced.
本文引进对数似然比作为任意离散随机变量序列相依性的一种度量，并通过限制似然比给出样本空间的某种子集，在这种子集上得到了离散随机变量序列的一类强极限定理，它包含若干经典强大数定律为其特例。
3) Log-Likelihood ratio
对数似然比
1.
It uses Recursive Systematic Convolutional(RSC) codes to make a TCM function to carry out soft decoding method based on Log-Likelihood ratio.
为了缓解频带有效性与功率有效性的矛盾,提出了将低密度校验码与网格编码调制相结合的系统方案,其中在网格编码调制中采用了递归系统卷积码进行编码,以实现基于对数似然比的软译码方法,以此构造低密度校验码与网格编码调制相结合的编译码系统。
2.
An optimal log-likelihood ratio(LLR) ordering algorithm used in the tree search algorithm is presented.
提出了树搜索算法中基于对数似然比信息的排序算法,给出了使用对数似然比信息排序的一般公式。
4) log likelihood ratio
对数似然比
1.
A expression of log likelihood ratio was proved and a equation between them was given.
基于ＰＥＤ算法的思想，论证了对数似然比的表达式，且推导出它们之间的一个关系式，而后者可提高探测速度。
2.
This paper collected contextual information statistics of combinational ambiguity words and establishes a context model using log likelihood ratio.
本文采集、统计了组合型歧义字段的前后语境信息,应用对数似然比建立了语境计算模型,并考虑了语境信息的窗口大小、位置和频次对消歧的影响而设计了权值计算公式。
5) log-likelihood
对数似然比
6) LLR
对数似然比
1.
The paper makes researches on combining trellis-coded modulation with Low Density Parity Check(LDPC) codes by using recursive systematic convolutional(RSC) codes,and presents a new LDPC coded modulation scheme,using a soft-out soft-in decoding algorithm based on Log-Likelihood Ratio (LLR).
提出一种利用网格编码调制将低密度校验码与高阶数字调制相结合的应用方法,其中在网格编码调制中采用递归系统卷积码进行编码用以实现基于对数似然比的软译码方法,构造了低密度校验码和网格编码调制相结合的编译码系统。
补充资料：似然比检验
分子式：
CAS号：
性质：假设总体X是连续型的，其密度是p(x)，则x1，x2，…，xn，的联合密度为g(x1，x2,…,xn)= p(x1)。关于样本的密度函数g(Xl，X2，…Xn；θ)有两个假设，H0:g(x1，x2，…xn；θ0)=p(xi, θ0)和H1:g(x1,x2，…xn；θ1)=p (xi；θ1)。统计量L(X1，X2，…，Xn)=称为假设H0对H1的检验问题的似然比。以似然比作统计量的检验，称作似然比检验。
CAS号：
性质：假设总体X是连续型的，其密度是p(x)，则x1，x2，…，xn，的联合密度为g(x1，x2,…,xn)= p(x1)。关于样本的密度函数g(Xl，X2，…Xn；θ)有两个假设，H0:g(x1，x2，…xn；θ0)=p(xi, θ0)和H1:g(x1,x2，…xn；θ1)=p (xi；θ1)。统计量L(X1，X2，…，Xn)=称为假设H0对H1的检验问题的似然比。以似然比作统计量的检验，称作似然比检验。
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