基于最小均方误差估计和稀疏性先验的图像去噪

提出一种基于稀疏表达理论和最小均方误差估计的图像去噪算法,主要内容包括:在贝叶斯复原框架下,根据图像在冗余字典下的稀疏表达模型,建立原始图像表达系数的最小均方误差复原方程;利用随机正交匹配追踪算法,研究复原方程的数值求解算法,对图像表达系数进行近似求解,进而对原始图像进行恢复.对一组标准测试图像的仿真实验表明,提出的算法能够较好地去除图像中的噪声,并且复原图像具有较好的主观视觉质量和较高的峰值信噪比客观评价指标.     

基于最小平方线性估计的GPS精度改进算法

针对全球定位系统(GPS)的精度,提出了一种基于简化误差模型的线性最小平方估计方法,通过对漂移数据进行共模抑制结合LMS滤波实现,得到了较高的精度。这种方法要求的计算量不大,便于低成本终端的实现。     

半相依回归模型两步估计的均方误差占优性

一般得到了两方程相依回归模型的任一线性估计在均方误差准则下优于最小二乘估计的充要条件，据此提出一种新的广义非限定两步估计类（非线性），推导得到了这种两步估计的精确均方误差结果，研究了它优于最小二乘估计，甚至优于Zellner估计的统计性质。     

统计模型中均方误差的区间估计

本文研究了一般情形下线性统计模型 (1 )—模型 (4)中参数 β的估计量^βL 或 ^βH 的均方误差MSE (^βL)或MSE (^βH) ,并分别给出了其1 -α的置信区间     

α稳定噪声下最小均方Sigmoid误差自适应时间延迟估计

为解决脉冲噪声下最小均方误差自适应时间延迟估计算法估计性能的退化问题,以对称α稳定分布模型描述脉冲噪声,提出最小均方Sigmoid误差自适应时间延迟估计算法.该算法通过对误差信号求取Sigmoid变换,抑制了较大误差对估计结果的影响.以最小均方Sigmoid误差代替最小均方误差作为优化准则,迭代模拟信道延迟效应的滤波器权系数,其收敛时峰值的位置就是所要估计的时间延迟.仿真结果验证了该算法在高斯和非高斯对称α稳定分布噪声条件下的优良估计性能,说明最小均方Sigmoid误差是一种韧性的最优准则.     

平坦MIMO信道中最小均方误差估计的一种改进方法

以平坦衰落条件下MIMO信道数学模型为基础,研究了最小均方误差估计算法,给出了详细的推导过程.由于最小均方误差估计算法比较复杂,导致其收敛速度比较慢,实际应用中受到了一定的限制.为了降低其复杂度,从数学的角度对算法进行了简化,减少了一次矩阵求逆运算.仿真中建立了一个MIMO系统,给出了估计性能曲线和收敛曲线.从理论分析和仿真结果来看,改进后的算法与之前的算法的估计性能差异不大,但收敛速度却明显提高了,达到了简化的目的.     

基于最小均方误差的改进型IRA译码算法研究

IRA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂。虽然最小和译码算法能够简化BP译码算法,但它是以牺牲性能为代价的。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,根据最小均方误差准则,提出一种改进型IRA译码算法。仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型IRA译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与最小和译码算法相比,改进型IRA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显地提高。     

采用最小均方误差筛选参数的Hough变换及应用

为了在含有大量噪声的图像中精确地检测形状,提出了采用最小均方误差筛选参数的Hough变换方法:首先采用Hough变换投票得到参数空间上的投票值,然后初步筛选出所有投票值大于投票阈值的参数,再分别计算这些参数对应图像在边界图像中的均方误差,最后选择其中均方误差最小的一组参数作为最后的检测结果.将该方法与取最大投票值的Hough变换分别应用于虹膜外边缘定位并相互比较,实验结果表明,该方法抗噪声能力更强,适用范围更大,得到的结果更加合理.     

LMS算法中稳态均方误差的研究

该文详细讨论了ＬＭＳ算法中输入信号相关性，加权数目和稳态均方误差的关系。通过公式推导，从理论上证明了增加加权数目并不能保证减小稳态均方误差。对于具体的输入信号?存在一个最佳的加权数目，使稳态均方误差最小，再增加权数目，稳态均方误差有增大的可能。     

正交频分复用系统一种基于线性最小均方误差信道估计的改进算法

线性最小均方误差(LMMSE)是OFDM系统中常用的一种信道估计算法。LMMSE信道估计需要无线信道的统计信息,在实际应用中很难实现。针对上述问题,提出了一种利用滑动窗口法改进的LMMSE算法。该算法利用最小平方(LS)估计结果通过滑动窗口获得计算所需的参数,与LMMSE算法相比,该算法计算相对容易,更加实用。在对估算精度要求不太高的场合,改进算法更具优势。仿真结果显示,改进算法的误码率性能接近理想条件时等价线性最小均方误差(ELMMSE)算法。     

基于块对角化的最小均方误差矢量预编码

针对多用户多输入多输出下行链路系统的预编码问题,提出使用块对角化处理获得具有块对角化结构的等价信道矩阵,并基于等价信道推导收发信号的均方误差,通过最小化均方误差分别求解扰动矢量的两个部分,即扩展星座图的扰动矢量和残余干扰矢量,从而获得发射端信号和预编码矩阵.仿真表明,提出方法的误码率性能优于传统的对角化算法、块对角化迫零准则矢量预编码算法、正则块对角化预编码算法及其改进算法.     

均方误差准则下的几乎无偏Stein岭型主成分估计的优良性

将Stein岭型主成分估计利用几乎无偏估计思想进行优化,得到几乎无偏Stein岭型主成分估计.并考虑均方误差准则,得到了几乎无偏Stein岭型主成分估计优于最小二乘估计、Stein岭型主成分估计的充分条件.并通过数值实验证明在给定k或p时,几乎无偏Stein岭型主成分估计的均方误差与Stein岭型主成分估计的均方误差较为接近,且远大于最小二乘估计的均方误差.     

基于非理想信道状态信息的最小化均方误差非线性收发机设计

在多输入多输出系统中,当收发端已知非理想信道状态信息时,提出了一种基于最小化均方误差准则的非线性收发机设计方法,其结构基于汤姆林森-哈拉希玛预编码(THP).首先研究了收发信号的均方误差表达式,并将其转换为预编码矩阵的函数;然后,通过最优化及矩阵论方法最小化均方误差的下界,求解最优预编码矩阵以及下界的闭式解,进而获得整个非线性收发机矩阵.仿真结果表明,该方法性能优于现有的线性收发机设计和经典的THP收发机设计.     

面积测量的中误差分析

讨论面积测量的偶然误差来源、面积中误差与界址中误差的关系,设计、推导了在未知界址点坐标时面积中误差的概算公式。     

比率估计量均方误差的近似值及其估计量的偏差

改进了比率估计的均方误差 ,给出了偏差的价为 1/n3 的比率估计量均方误差及其估计     

回归系统的一种有偏估计与广义最小二乘估计的相对效率

在均方误差矩阵准则下研究了线性回归系数的一种有偏估计相对于广义最小二乘估计的优良性问题及其他统计性质,并导出了它们的相对效率的界.     

预估计最小平方误差初始值方法改善交替映射算法性能

改进交替映射算法以提高反马赛克插值的峰值信噪比(PSNR)性能.采用预估计最小平方误差思想,改进交替映射插值算法的初始值估计,计算改进算法和其它典型反马赛克方法的峰值信噪比,采用典型测试图片作为测试源进行比较.结果表明,改进算法的峰值信噪比高于其它典型插值算法的峰值信噪比,插值恢复图像的伪像也少于其它算法.改进的交替映射算法具有最好的峰值信噪比和最少的插值伪像,说明改变初始值方法可以提高交替映射算法的性能.     

基于线性均方误差估值的LPC距离量度

本文从LPC系数的统计特性出发,基于线性均方误差估值的思想,提出了一种用于语音识别的新的LPC距离量度——LMSE距离.在一个IBM-PC机语音处理系统和一个VAX-11/750机语音处理系统上,做了大量孤立词识别实俭,证实了这种距离的可行性.文中还将它与著名的Itakura距离进行了比较.     

基于有源射频识别信号强度的室内移动机器人测距方法

为采用几何法进行室内移动机器人定位,提出了基于有源射频识别(RFID)信号强度测距方法.分析了无线信号传播的特点和无线信号强度指示(RSSI)测距的原理,建立对数-常态分布传播损耗模型.采用有源RFID的HR-6020C读写器和WS-HT06电子标签构建实验系统,其中读写器作为基站固定于一点,电子标签作为移动节点时刻发送信号.通过实验得到距离与RSSI值关系曲线,利用有源RFID系统对理论模型中的参考点信号强度和比例因子进行标定,并分析了测距精度.影响测距精度的因素主要包括标签的位置、数量和实验环境等.根据确定的传播损耗理论模型进行了测距实验.结果表明,在3 m范围内测距最大偏差为41.68 cm.这为基于RFID的室内场馆移动机器人定位提供了依据,可以满足机器人的定位精度要求.