LMMSE具体算法
LMMSE具体算法 -
LMMSE算是MMSE的特例，在这种情况下，基于接收数据的估计值是接收数据的线性变换，在数据统计特性已知的情况下，某些时候可以直接求解，比如维纳解；在数据统计特性未知但是平稳的时候，可以通过递归迭代的算法求解，诸如：LMS算法，
它们不断叠加的结果就是方差和偏差之间的权衡，在均方误差(Mean Squared Error,MSE)最小的情况下，线性滤波器通过最优迭代最终演变成维纳滤波，达到线性均方最小误差问题(Linear Minimun Mean Square Error,LMMSE)的克拉美罗界。文献Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering提出了一种新的等会说。
LMMSE算是MMSE的特例，在这种情况下，基于接收数据的估计值是接收数据的线性变换，在数据统计特性已知的情况下，某些时候可以直接求解，比如维纳解；在数据统计特性未知但是平稳的时候，可以通过递归迭代的算法求解，诸如：LMS算法，
它们不断叠加的结果就是方差和偏差之间的权衡，在均方误差(Mean Squared Error,MSE)最小的情况下，线性滤波器通过最优迭代最终演变成维纳滤波，达到线性均方最小误差问题(Linear Minimun Mean Square Error,LMMSE)的克拉美罗界。文献Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering提出了一种新的等会说。
LMMSE算是MMSE的特例，在这种情况下，基于接收数据的估计值是接收数据的线性变换，在数据统计特性已知的情况下，某些时候可以直接求解，比如维纳解；在数据统计特性未知但是平稳的时候，可以通过递归迭代的算法求解，
1。LS用于接收到的数据块长度一定，并且数据、噪声（干扰）的统计特性未知或者非平稳的情况，其优化目标是使得基于该数据块的估计与目标数据块间加权的欧几里德距离最小，当有多个数据块可用时，可用其递归算法RLS减小计算量；2。MMSE的优化目标是为了使基于接收数据的估计值和目标数据的均方误差最小化，..
MMSE 解调信噪比与mse的关系 -
LMMSE算是MMSE的特例，在这种情况下，基于接收数据的估计值是接收数据的线性变换，在数据统计特性已知的情况下，某些时候可以直接求解，比如维纳解；在数据统计特性未知但是平稳的时候，可以通过递归迭代的算法求解，诸如：LMS算法。ML和MAP顾名思义，前者是为了使似然概率最大后者是为了使得后验概率最大，..
LMMSE算是MMSE的特例，在这种情况下，基于接收数据的估计值是接收数据的线性变换，在数据统计特性已知的情况下，某些时候可以直接求解，比如维纳解；在数据统计特性未知但是平稳的时候，可以通过递归迭代的算法求解，诸如：LMS算法。3。ML和MAP顾名思义，前者是为了使似然概率最大后者是为了使得后验概率最是什么。