信号检测与估计ppt课件，南京大学，章节目录：ch1概述，ch2最小方差无偏估计，ch3克罗拉美下界，ch4线性模型，ch5一般最小方差无偏估计等等。
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2024/6/21 17:14:19
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Cramer-RaoLowerBound(CRLB)下界可以用于计算无偏估计中能够获得的最佳估计精度，因此经常用于计算理论能达到的最佳估计精度，和评估参数估计方法的性能（是否接近CRLB下界）。
本篇博客融合和总结了若干PPT的内容。
本篇博客融合和总结了若干PPT的内容。
2024/2/23 3:48:01
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【完整程序+直接可运行+实验结果截图】方便学习。
克里金(Kriging)插值法又称空间自协方差最佳插值法，它是以南非矿业工程师D．G．Krige的名字命名的一种最优内插法。
克里金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领域，是一种很有用的地质统计格网化方法。
它首先考虑的是空间属性在空间位置上的变异分布．确定对一个待插点值有影响的距离范围，然后用此范围内的采样点来估计待插点的属性值。
该方法在数学上可对所研究的对象提供一种最佳线性无偏估计(某点处的确定值)的方法。
它是考虑了信息样品的形状、大小及与待估计块段相互间的空间位置等几何特征以及品位的空间结构之后，为达到线性、无偏和最小估计方差的估计，而对每一个样品赋与一定的系数，最后 进行加权平均来估计块段品位的方法。
但它仍是一种光滑的内插方法在数据点多时，其内插的结果可信度较高。
克里金(Kriging)插值法又称空间自协方差最佳插值法，它是以南非矿业工程师D．G．Krige的名字命名的一种最优内插法。
克里金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领域，是一种很有用的地质统计格网化方法。
它首先考虑的是空间属性在空间位置上的变异分布．确定对一个待插点值有影响的距离范围，然后用此范围内的采样点来估计待插点的属性值。
该方法在数学上可对所研究的对象提供一种最佳线性无偏估计(某点处的确定值)的方法。
它是考虑了信息样品的形状、大小及与待估计块段相互间的空间位置等几何特征以及品位的空间结构之后，为达到线性、无偏和最小估计方差的估计，而对每一个样品赋与一定的系数，最后 进行加权平均来估计块段品位的方法。
但它仍是一种光滑的内插方法在数据点多时，其内插的结果可信度较高。
2024/2/6 15:01:11
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第1章绪论1.1什么叫数理统计学1.2数理统计的若干基本概念1.3统计量习题一第2章抽样分布及若干预备知识2.1引言2.2正态总体样本均值和样本方差的分布*2.3次序统计量的分布2.4X2分布，t分布和F分布2.5统计量的极限分布*2.6指数族2.7充分统计量*2.8完全统计量习题二第3章点估计3.1引言3.2矩估计3.3极大似然估计*3.4一致最小方差无偏估计3.5Cramer-Rao不等式习题三第4章区间估计4.1区间估计的基本概念4.2枢轴变量法——正态总体参数的置信区间4.3枢轴变量法——非正态总体参数的置信区间4.4Fisher的信仰推断法4.5容忍区间与容忍限习题四第5章参数假设检验5.1假设检验的若干基本概念5.2正态总体参数的假设检验5.3假设检验与区间估计*5.4一致最优检验与无偏检验5.5似然比检验
2023/12/20 13:29:46
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针对多载波直扩码分多址<SPANstyle="FONT-FAMILY:'GPDMCM+SimSun','serif';FONT-SIZE:9pt;mso-fareast-font-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-bidi-font-family:'TimesNe
2023/8/27 6:41:33
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正交频分复用(OFDM)技术以其频谱利用率高、抗多径和脉冲噪声、在高效带宽利用率情况下的高速传输能力、根据信道条件对子载波进行灵活调制及功率分配的能力，并成为第四代移动通信的关键技术之一。
本课程论文次要涉及了OFDM系统中的FFT/IFFT、时钟同步、循环前缀、频偏估计、峰平比等关键技术。
压缩包中有完整代码且有word文档
本课程论文次要涉及了OFDM系统中的FFT/IFFT、时钟同步、循环前缀、频偏估计、峰平比等关键技术。
压缩包中有完整代码且有word文档
2023/3/12 6:58:10
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该算法用于自回归输入模型，是一种迭代的算法。
其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏分歧估计。
但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。
数据要充分多，否则辨识精度下降。
模型阶次不宜过高。
初始值对辨识结果有较大影响。
其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏分歧估计。
但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。
数据要充分多，否则辨识精度下降。
模型阶次不宜过高。
初始值对辨识结果有较大影响。
2023/1/16 12:32:43
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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