MMSE

【混合波束成形论文阅读】基于MMSE准则的混合波束成形算法

文章目录前言背景简介问题建模波束成形设计：数字波束成形波束成形设计：模拟波束成形流形优化GEVD算法波束成形设计：接收端拓展到宽带系统仿真性能窄带情形宽带情形总结前言论文题目：HybridBeamformingforMillimeterWaveSystemsUsingtheMMSECriterion论文地址：https://arxiv.org/abs/1902.08343源码地址：https://
B417科研笔记·2020-09-12 07:46

转~~是否有朋友能对LS,MMSE,LMMSE,ML,MAP,LMS,AR

原文地址：转~~是否有朋友能对LS,MMSE,LMMSE,ML,MAP,LMS,AR，MSE误差等算法做一个比较清晰的介绍呢作者：清晨的阳光呀真呀真耀眼http://bbs.cnttr.com/viewthread.php
liuzhongsky·2020-08-15 06:23

学习一篇关于MMSE的语音信号增强的算法

基于高斯分布的MMSE语音增强算法估计帧移：帧移后的每一帧信号都有上一帧的成分，防止两帧之间的不连续。
obession·2020-08-12 15:27

LS与MSE

转载水木上关于LS和MMSE的区别的回答ls是误差平方和最小，mmse是误差平方和均值最小。它们的准则是不同的，一个是统计意义,一个是确定意义的。
堂吉诃德的幻想·2020-08-12 01:56

语音增强原理之增益因子

这里主要说下MMSE滤波，顺带说下谱减法、维纳滤波。
weixin_34198453·2020-08-04 20:43

自适应滤波学习感悟

感悟首先假设信号是统计的，根据MMSE准则，推导出全局的最优解，也就是维纳滤波解，但这个结果是非因果性的，需要知道全部数据才可以，虽然不能使用，但却具有指导作用，后面的算法收敛后均为维纳解。
小宇叻·2020-08-04 11:58

迫零响应法用于MIMO系统

常用的均衡方法有迫零响应法（ZF,zero-forcing）、最小均方误差（MMSE）、最大似然估计（MLD）、盲均衡法。下面介绍迫零响应法。给出信道模型示意图如下：假设信道信息已知，在抽样时刻接收到
行者无疆哇·2020-08-01 05:54

先验信噪比估计

先验信噪比估计很多降噪算法如维纳滤波、MMSE估计器等都依赖先验信噪比(prioriSNR)信息定义先验信噪比(prioriSNR)、后验信噪比(posterioriSNR)如下ξk(n)=E{Ak2(
373955482·2020-08-01 01:31

MMSE估计（二）：从估计到估计器

【本文内容摘自"Signals,SystemsandInferences"之"8.2-FromEstimatetoanEstimator",byAlanV.OppenheimandGeorgeC.Verghese,2010.】  上面我们得到对于特定的X=xX=xX=x，有y^(x)=E[Y∣X=x].\haty(x)={\rmE}\left[Y|X=x\right].y^(x)=E[Y∣X=x]
tanghonghanhaoli·2020-08-01 00:35

均衡算法: ZF, MMSE, MLSE

Zeroforcing,ZF简单，但放大了噪声，性能最差MinimumMeanSquareError,MMSE考虑了噪声因素，性能比ZF好MaximumLikelihoodSequenceEstimation
xiaogeseu·2020-07-30 05:46

LS,MMSE,LMMSE,ML,MAP,LMS,AR，MSE误差介绍

tid=128502Q：是否有朋友能对LS,MMSE,LMMSE,ML,MAP,LMS,AR，MSE误差等算法做一个比较清晰的介绍呢S：谈谈我的理解，不当之处欢迎大家指正：这一系列算法都可以是基于接收数据来对目标数据进行估计
OPPOA113·2020-07-29 16:49

MMSE 学习笔记

*欢迎转载,请注明出处*NoteAuthor:yanbinchenEmail:[email protected]回归分析及其试验设计(Regressionanalysisandexperimentdesign).-茆诗松ShisongMao.MMSEdefinition.Withgivendata,Errisβ’snon-negative2ndorderfuncti
yanbin_c·2020-07-29 01:29

MIMO系统获取复用增益

MIMO系统获取复用增益1.SVD传输方法（需要收发端的处理）2.其他线性方法2.1信道求逆算法2.1.1原理2.1.2缺点2.2MMSE求逆算法2.2.1原理2.2.2优点2.3发射端处理和接收端处理的条件
三省少年·2020-07-15 10:24

最小均方误差（MMSE）

在学习过程，发现用到最小均方误差（MMSE）和最小均方误差（MI），这两个一样，只是名字不一样，没有给出确定的矩阵，在调研过程中，可以参考参考文献M.BicaandV.Koivunen,“Generalizedmulticarrierradar
YLC_慕类·2020-07-12 12:17

最小均方误差（MMSE）意义下的最优帧内预测推导：

最小均方误差（MMSE）意义下的最优帧内预测推导：MMSE:MinimumMeanSquaredError,思想是将预测值和真值的误差的平方的期望（均值）最小化，以使得预测值尽量逼近真值，和真值差距尽可能小
doubleslow;·2020-07-11 18:22

【精心整理】大规模MIMO下行链路预编码（2）

本文主要内容包含：大规模MIMO下行链路经典预编码算法详解，MRT、ZF、RZF、SVD、BD、GZI、MMSE等预编码算法详解，编码矩阵，优缺点等，通过阅读本文，你可以对常见线性预编码算法有全面的了解
月半 月半·2020-07-10 11:54

9.1.6 随机变量的线性MMSE(LMMSE)估计

假设有样本数据Y=yY=y，需要估计没有样本数据的随机变量XX。认为待估计值x^x^是yy的函数：x^=g(y)x^=g(y)例如，给定Y=yY=y，则XX的MMSEMMSE估计为g(y)=E[X|Y=y].g(y)=E[X|Y=y].但是，我们很难在实际应用中使用MMSEMMSE估计。原因如下：首先，函数g(y)=E[X|Y=y]g(y)=E[X|Y=y]的表达式可能很复杂。其次，为了得到E[X
struggler_1990·2020-07-08 05:20

【精心整理】大规模MIMO下行链路预编码（1）

文章目录大规模MIMO下行链路预编码基础1.预编码概述1.1预编码定义1.2预编码的目的1.3预编码分类1.4预编码的实现2.预编码基本原理3.常见的线性预编码算法3.1ZF预编码3.2MMSE预编码3.3SVD
月半 月半·2020-07-06 05:54

LTE学习-信道估计（MMSE算法/LMMSE算法）

上一篇对LS算法做了一个简单的学习，现在再学习MMSE算法。MMSE是最小均方误差算法，性能方面优于LS算法，但复杂度过高。
JOY_shiyue·2020-07-05 06:39

LTE学习-信道均衡（ZF）

信道均衡技术主要有两种，迫零(ZF)均衡和最小均方误差(MMSE)均衡，实际上还有一个最大似然(ML)均衡，但计算量实在有点大。现在先说说ZF均衡。
JOY_shiyue·2020-07-05 06:08

MMSE(Minimum Mean Square Error)

MMSE是一种最小化接收数据的MSE(均方误差)的模型。关于这句话，你的脑海里就会出现很多问题:什么是均方误差?“最小化MSE”的物理意义是什么?
wowRicky·2020-07-02 03:39

MIMO中MRC，ZF，MMSE算法

把这三种算法比作把一个信号映射到某个平面上的问题，MRC（MaximalRatioCombining，最大比合并）是偏心信号，ZF（ZeroForing，迫零）是偏心干扰消除（即最小化干扰，使得干扰接近0），MMSE
zkkzpp258·2020-06-30 18:45

单通道的神经网络语音降噪模型

一、前言语音增强，经过近50年的研究发展，涌现出了很多优秀的降噪算法，从最简单的谱减法，到维纳滤波，再到子空间的方法以及基于统计模型的MMSE估计器，传统的数字信号处理的方法让语音降噪在20世纪90年代左右达到了一个高峰
Mr_Researcher·2020-06-30 14:40

MMSE信道估计方法 LS信道估计

MMSE信道估计方法LS信道估计转载▼分类：CommunicationConcepthttp://bbs.cnttr.com/archiver/tid-107992.html简单的说就是MMSE考虑到了噪声对解调端的影响
pengbinyt·2020-06-24 19:49

说说最小均方误差（MMSE）

MMSE是一个model用来最小化MeanSquareError（MSE）。什么是最小均方误差？
小蜗牛爬楼梯·2020-02-09 16:22

自然语言处理之分词

例如mmse
星空慕辰·2019-11-07 01:22

Minimum Mean Squared Error (MMSE)最小均方误差

原文链接：https://www.zhihu.com/question/27200164/answer/88360164均方误差（MeanSquaredError,MSE）是衡量“平均误差”的一种较方便的方法。可以评价数据的变化程度。均方根误差是均方误差的算术平方根。最小二乘（LS）问题是这样一类优化问题，目标函数是若干项的平方和，每一项具有形式aiTx−bia_{i}^{T}x-b_{i}aiT
Seehidre·2019-09-13 10:42

华为2019实习生专业面试经历——通信算法工程师

ls，mmse估计公式？我说的是项目里用的边界解调算法，公式也写了，可能写错了。hr：llr的公式和物理意义？
Alex60317·2019-04-18 10:52

噪声抑制中先验信噪比与后验信噪比的关系

噪声抑制算法中，谱减算法用的是后验证信噪比，维纳滤波器使用的是先验信噪比，MMSE（最小均方误差）算法既用到了先验信噪比，也用到了后验信噪比，那么，自然提出一个问题，在降噪过程中，先验信噪比与后验信噪比到底那个作用比较大
bx_f·2018-04-22 11:26

矩阵形式的MMSE算法推导

1、系统模型其中：2、误差向量为3、MMSE规则为4、对上式进行变换5、上式对F求偏导并令其为零可以逐项对F求导，也可以直接利用Wiener-Hopf方程其中
u010850027·2016-03-12 22:00

基于Matlab的MMSE的语音增强算法的研究

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目。2012年就已经做完了，今天一并拿来发表。   目录： --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一：语音增强技术概述..............................................
·2015-11-12 22:41

噪声抑制中先验信噪比与后验证信噪比的关系

噪声抑制算法中，谱减算法用的是后验证信噪比，维纳滤波器使用的是先验信噪比，MMSE算法既用到了先验信噪比，也用到了后验信噪比，那么，自然提出一个问题，在降噪过程中，先验信噪比与后验信噪比到底那个作用比较大
爱酷媒·2015-09-22 06:00

[置顶] 基于对数MMSE的语音增强算法

 常见的语音增强算法有谱减法，MMSE和维纳滤波等。谱减法虽然实现简单，运算量小，但效果比较差，容易出现刺耳的“音乐噪声”。
zwhlxl·2015-01-20 14:00

基于自然图像先验的贝叶斯超分重建

最后使用MMSE准则来估计SR图像。使用MCMC采样方法来得到最后的MMSE方法的解。与别的文
又是三年奈何多·2014-11-29 21:08

ubuntu下的中文搜索sphinx的安装配置

automakelibtoolmysql-clientlibmysqlclient15-devlibxml2-devlibexpat1-dev二.安装中文分词$sudowget-chttp://www.coreseek.cn/uploads/csft/3.1/Source/mmse
小运·2014-03-23 01:00

solr4.4.0+mmseg4j 中文分词

listwget http://mmseg4j.googlecode.com/files/mmseg4j-1.9.1.zip(我用的是mmseg4j-1.9.1.zip)因为我用的solr是4.4的 mmse
huang798807481·2013-12-17 16:00

LS与MSE

转载水木上关于LS和MMSE的区别的回答ls是误差平方和最小，mmse是误差平方和均值最小。它们的准则是不同的，一个是统计意义,一个是确定意义的。
u012313072·2013-10-04 05:00

Short GI

包括LS，MMSE，LMMSE，DFT，及改进后的DCT算法。编辑本段应用射频芯片在使用OFDM
zahuopuboss·2013-06-04 20:00

[置顶] 技术列表

1、java全文检索，pdlding解牛，mmse4j2、数据库乐观锁，悲观锁3、memcache缓存框架4、flex推送5、apachemq框架6、flex视频通话7、长连接8、jms9、集合框架10
viproc·2013-01-17 15:00

Solr 中文分词器

q=mmseg4j参考地址：https://github.com/chenlb/mmseg4j-solr参考地址：https://code.google.com/p/mmse
maxracer·2012-12-26 15:00

伍哥原创之用搜狗细胞词库制作mmseg词典

2，mmseg词典mmse
alex.wu·2012-08-06 18:00

mmseg4j 中文分词器的一些简介整理

这些自带的分词器对中文支持多不好，我觉得比较好的中文分词器是 mmse
lovnet·2010-05-14 17:00
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