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为解决MRS( Magnetic Resonance Sounding) 信号中乘性噪声干扰的问题,提出了马尔科夫链蒙特卡洛的
参数提取方法。建立MRS 复包络参数的先验信息模型与似然函数模型,使用马尔科夫链蒙特卡洛( MCMC:
Markov Chain Monte Carlo) 方法对参数后验分布进行采样与拟合,在后验分布中出现次数最多、权值最大的数据
作为参数的最优估计值。通过多组不同噪声条件下的MCMC 参数提取结果与非线性拟合方法对比,证明了
MCMC 方法可在乘性噪声的干扰下进行MRS 信号参数提取,准确度高、稳定性强。 相似文献
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