二项分布参数的线性组合的Γ—极小极大估计

本文对二项分布的参数的线性组合在参数的一阶矩和二阶矩的某些限制条件下的Γ-极小极大估计进行了讨论。     

平方损失下区间有界的位置参数函数极小极大估计

给出了位置参数θ区间有界时，函数ｈ（θ的极小极大估计存在的一个充分条件，并据此对一些分布的参数估计进行了讨论。     

Nakagami衰落信道的信噪比估计及其在Turbo译码中的应用

在Turbo译码中,需要精确的信噪比信息来计算子译码器生成的外信息,而在无线衰落信道中,Nakagami衰落信道具有通用性,文中对Summer信噪比估计算法进行了改进,使之能够应用于Nakagami衰落信道。最后,对应用了改进Summer信噪比的Turbo译码进行了性能仿真。从结果可以看出,改进的Summer信噪比估计算法能够成功应用到Turbo译码中,使得Turbo译码获得良好的性能。     

正态分布均值的Г—极小极大后验估计

讨论了正态分布均值在先验正态分布族参数有一定限制条件下的Г－极小极大后验估计，并指出当样本容量趋于无穷时，它与样本均值具有相同的渐近性状。     

关于指数分布参数的两种估计

利用极大似然估计以及方向极大似然估计的概念,分别得到了双参数指数分布的参数的估计量,并证明了双参数指数分布中的两个参数满足双曲线型关系     

无线数字通信的盲信噪比估计

在无线数字通信中,许多算法都需要知道信噪比以获取最优性能.该文提出了一种盲信噪比估计算法.该算法基于接收信号自相关矩阵的特征值分解和信息论中最小描述长度原理,在不需要预先知道接收信号的具体调制方式,也不需要知道信号的波特率和载波频率的前提下,能够对加性高斯白噪声信道(AWGN)和多径信道下常用数字调制信号的信噪比作出估计,因此是一种盲估计算法.计算机仿真表明在信噪比为0～25 dB时,估计误差均值小于1 dB,这表明该算法是一种有效的算法.     

非协作通信中的信噪比估计算法

研究基于信号协方差矩阵分解的信噪比估计算法.该算法使用最小描述长度准则实现了信号空间维数的估计,进而实现信噪比估计.在此基础上,提出了基于信号功率谱的信噪比估计算法.由该方法计算出接收信号的功率谱,估计出有用信号的带宽,在有用信号频带外的噪声频带上估计出噪声的功率,从而估计出信噪比值.仿真实验表明,当信噪比小于3dB时,基于信号功率谱的信噪比估计算法优于基于信号协方差矩阵分解算法.     

正态分布均值的г－极小极大后验估计

讨论了正态分布均值在先验正态分布族参数有一定限制条件下的г－极小大后验估计，并指出当样本客量趋于无穷时，它与样本均值具有相同的斯近性状．     

Beta分布参数的极大似然估计

利用均匀设计抽样（ＵＤＳ）方法，给出Ｂｅｔａ分布的参数极大似然估计（ＭＬＥ）。实例表明，此法是有效的。     

比估计方法下Eichhorn and Hayre模型的参数估计

研究了比估计方法下Eichhorn and Hayre模型的参数估计,通过效率比较,证明了比估计方法下Eichhorn and Hayre模型的参数估计精度优于Eichhorn and Hayre模型的估计精度.     

q对称熵损失函数下指数分布的参数估计

提出对称熵损失函数的一般形式(λ/δ)^q+(δ/λ)^q-2(q>0) , 即q对称熵损失. 讨论指数分布的尺度参数在此损失函数下的最小风险同变估计、 Bayes 估计和最小最大估计, 给出了更具一般性的结论, 并研究了(cT+d)^-1形式 估计的可容许性和不可容许性.     

污染数据线性回归模型的参数估计和区间估计

研究线性回归模型:yi=α βxi iε,i=1,2,…,n,其中Eiε=0,E2iε=21σ;但y1,y2,…,yn受到另一个独立同分布随机变量序列W1,W2,…,Wn的污染,仅能观察到yi*=(1-v)yi vwi,i=1,2,…,n,Wi与yi相互独立.文章给出了α,β,v的估计及区间估计.     

两个比率的比率估计量

给出了同一样本在两个时期比率的比率估计量的偏差、估计量的均方误差以及均方误差的估计。     

污染数据线性回归模型的参数估计和区间估计

研究线性回归模型：yi=α＋βxi＋εi,i=1，2，…，n，其中Eεi=0，Eεi^2=σ1^2;但y1，y2，…，yn受到另一个独立同分布随机变量序列W1，W2，…，Wn的污染，仅能观察到yi^＊=（1-v）yi＋vwi,i=1，2，…n，Wi与yi相互独立．文章给出了α，β，v的估计及区间估计．     

面向高精度放大比的微动机构设计与实现

以一种微位移放大模块为研究对象,提出一种以高精度放大比为目标的参数设计方法. 根据伪刚体模型法建立各柔性单元的变形协调关系,利用拉格朗日能量守恒原理推导出系统能量与柔性单元位移的对应关系,在此基础上采用系统能量均布原则使得结构参数关联化,实现了微位移放大模块结构参数的层递式设计. 同时应用有限元ANSYS软件对微位移放大模块进行仿真分析,对比分析表明该理论计算方法与软件仿真结果偏差为6.25%,为面向高精度放大比的微动机构参数设计提供了理论依据.      

q对称熵损失函数下正态总体刻度参数的估计

用参数估计的方法, 研究均值为0的正态分布中刻度参数在q对称熵损失函数下的最小风险同变估计、 Bayes估计和Minimax估计, 并讨论了 ［cT+d］^1/2形式的估计量当0≤c*, d>0; c=c^*, d≥0时是可容许的, 当0*, d=0; c>c^*, d>0时是不可容许的.     

有DCT补偿的分形编码中最优压缩比控制参数的选择

有ＤＣＴ补偿的分形编码可以克服纯分形图像压缩的弱点,但难以实现对输出码流的控制。提出自相似特征矢量的概念,并用与基准图像相比的方法以完成压缩参数的最佳选取,实验结果证明,这种方法在给定的压缩比时能量得到该压缩下最佳的恢复图像质量,实现对压缩比的控制。     

熵损失函数下指数分布参数的估计

文章在指数分布参数的先验分布为其共轭先验分布Gamma分布Γ(a,b)时,给出了其在熵损失函数下的E-Bayes估计和多层Bayes估计。